二維碼廣泛應用于我們的日常生活中，比如微信和支付寶支付，火車票，商品標識等等，二維碼種類有很多，包括QR Code, Data Matrix, Code One等，日常生活中常用的二維碼是QR二維碼，
各類二維碼的特征如下：
QR二維碼的識別程序大致分成兩個階段，首先搜索二維碼的位置探測圖形，即QR二維碼三個頂點處的回字區域，QR二維碼位置以4個頂點坐標形式給出，之后對二維碼進行解碼，提取其中的資訊，
QR二維碼識別是Opencv4新增加的功能，OpenCV4提供了相關函式直接解碼QR二維碼并讀取其中的資訊，在OpenCV4之前的版本中，對QR二維碼的識別需要借助于第三方工具，常用的是zbar解碼庫，
針對QR二維碼識別的兩個程序，OpenCV4提供了多個函式用于實作每個程序，這些函式分別是定位QR二維碼的detect函式，根據定位結果解碼二維碼的decode函式，以及同時進行定位和解碼的detectAndDecode函式，
定位QR二維碼的位置不但可以用于解碼QR二維碼，而且可以用于視覺定位，在利用QR二維碼定位的任務中，有時不需要對QR二維碼進行解碼，而是直接使用4個頂點的坐標，因此指定為而不解碼QR二維碼可以加快系統的運行速度，
程式：
# -*-coding:utf-8 -*-
import cv2 as cv
import numpy as np
# 加載圖片
src_image = cv.imread("./webwxgetmsgimg.jpeg")
# 實體化
qrcoder = cv.QRCodeDetector()
# qr檢測并解碼
codeinfo, points, straight_qrcode = qrcoder.detectAndDecode(src_image)
# 繪制qr的檢測結果
cv.drawContours(src_image, [np.int32(points)], 0, (0, 0, 255), 2)
print(points)
# 列印解碼結果
print("qrcode :", codeinfo)
cv.imshow("result", src_image)
cv.waitKey(0)包含二維碼的圖片
運行結果：
src_img是待檢測是否含有QR二維碼的灰度影像或者彩色影像，points包含QR二維碼的最小區域四邊形的四個頂點坐標，即二維碼的四個頂點坐標，結果以字串的形式回傳，
結束！
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