哪些对象检测算法可以有效地从图像中提取 QR 码
which object detection algorithms can extract the QR code from an image efficiently
我是对象检测的新手，现在，我想预测图像中的二维码。我想从图像中提取二维码，只预测没有背景信息的二维码，最后预测二维码代表的确切数字，因为我使用的是PyTorch，有没有兼容的对象检测算法我可以将 PyTorch 应用于此任务吗？
（对于我所说的提取，原始输入是图像，我想将图像的输入更改为图像中的二维码）。
这个任务有两种方法：
基于计算机视觉的方法：
OpenCV 库的QRCodeDetector() 函数可以轻松检测 和读取 二维码。它returns二维码中的数据和二维码的边界框信息：
import cv2
detector = cv2.QRCodeDetector()
data, bbox, _ = detector.detectAndDecode(img)
基于深度学习的方法：
使用常见的对象检测框架-Yolo（PyTorch 中的Yolo v5），您可以实现您的目标。但是，您需要数据来训练它。对于基于计算机视觉的方法，您不需要进行训练或数据收集。
你可以考虑看看这两个。
我是对象检测的新手，现在，我想预测图像中的二维码。我想从图像中提取二维码，只预测没有背景信息的二维码，最后预测二维码代表的确切数字，因为我使用的是PyTorch，有没有兼容的对象检测算法我可以将 PyTorch 应用于此任务吗？ （对于我所说的提取，原始输入是图像，我想将图像的输入更改为图像中的二维码）。
这个任务有两种方法：
基于计算机视觉的方法：
OpenCV 库的QRCodeDetector() 函数可以轻松检测 和读取 二维码。它returns二维码中的数据和二维码的边界框信息：
import cv2
detector = cv2.QRCodeDetector()
data, bbox, _ = detector.detectAndDecode(img)
基于深度学习的方法：
使用常见的对象检测框架-Yolo（PyTorch 中的Yolo v5），您可以实现您的目标。但是，您需要数据来训练它。对于基于计算机视觉的方法，您不需要进行训练或数据收集。
你可以考虑看看这两个。