1.如何关闭微信公众号二维码登录功能
2.QR二维码的维码维码原理是什么？
3.JS识别照片或中的二维码 -OpencvQr

如何关闭微信公众号二维码登录功能

       微信强制起用了风险操作保护，使得公众号必须扫码才能登录，源码源码但同时也令很多人厌烦，维码维码那么如何取消呢？简单几步步就可以取消！源码源码

       1、维码维码用浏览器打开微信公众平台，源码源码mac源码分析系统扫码先登录平台账号。维码维码点左侧栏菜单安全中心，源码源码如图所示

       2、维码维码进入安全中心后，源码源码看到风险操作保护

       3、维码维码点击右边详情，源码源码出现如图所示

       4、维码维码到群发消息栏，源码源码点击关闭保护，维码维码出现如图所示

       5、此时不要扫码，右键点击二维码，弹出菜单，点选审查元素

       6、出现代码框，在代码框中编缉二维码源码即：img class=qrcode js_qrcode src=/safe/safeqrcode?ticket=3cbfabebf8dfamp;uuid=YdhPOOFqa8samp;action=close_protect_statusamp;type=2 _fcksavedurl=/safe/safeqrcode?ticket=3cbfabebf8dfamp;uuid=YdhPOOFqa8samp;action=close_protect_statusamp;type=2 ，将 type=2 改为 type=3

       7、最后用管理者账号扫码登录，即可完全解除扫码登录的限制了。

注意事项：

       用有审查元素功能的济览器登录。

QR二维码的原理是什么？

       基础知识

       首先，我们先说一下二维码一共有个尺寸。官方叫版本Version。Version 1是 x 的矩阵，Version 2是 x 的矩阵，Version 3是的尺寸，每增加一个version，就会增加4的尺寸，公式是：(V-1)*4 + （V是版本号） 最高Version ，(-1)*4+ = ，菜鸟源码1001菜鸟源码所以最高是 x 的正方形。

       下面我们看看一个二维码的样例：

       定位图案

       Position Detection Pattern是定位图案，用于标记二维码的矩形大小。这三个定位图案有白边叫Separators for Postion Detection Patterns。之所以三个而不是四个意思就是三个就可以标识一个矩形了。

       Timing Patterns也是用于定位的。原因是二维码有种尺寸，尺寸过大了后需要有根标准线，不然扫描的时候可能会扫歪了。

       Alignment Patterns 只有Version 2以上（包括Version2）的二维码需要这个东东，同样是为了定位用的。

       功能性数据

       Format Information 存在于所有的尺寸中，用于存放一些格式化数据的。

       Version Information 在 >= Version 7以上，需要预留两块3 x 6的区域存放一些版本信息。

       数据码和纠错码

       除了上述的那些地方，剩下的地方存放 Data Code 数据码 和 Error Correction Code 纠错码。

       数据编码

       我们先来说说数据编码。QR码支持如下的编码：

       Numeric mode 数字编码，从0到9。如果需要编码的数字的个数不是3的倍数，那么，最后剩下的1或2位数会被转成4或7bits，则其它的每3位数字会被编成 ，，bits，编成多长还要看二维码的尺寸（下面有一个表Table 3说明了这点）

       Alphanumeric mode 字符编码。包括 0-9，大写的A到Z（没有小写），以及符号$ % * + – . / : 包括空格。这些字符会映射成一个字符索引表。如下所示：（其中的SP是空格，Char是字符，Value是其索引值） 编码的过程是把字符两两分组，然后转成下表的go源码转c源码进制，然后转成bits的二进制，如果最后有一个落单的，那就转成6bits的二进制。而编码模式和字符的个数需要根据不同的Version尺寸编成9, 或个二进制（如下表中Table 3）

       Byte mode, 字节编码，可以是0-的ISO--1字符。有些二维码的扫描器可以自动检测是否是UTF-8的编码。

       Kanji mode 这是日文编码，也是双字节编码。同样，也可以用于中文编码。日文和汉字的编码会减去一个值。如：在0X to 0X9FFC中的字符会减去，在0XE到0XEBBF中的字符要减去0XC，然后把结果前两个进制位拿出来乘以0XC0，然后再加上后两个进制位，最后转成bit的编码。如下图示例：

       Extended Channel Interpretation (ECI) mode 主要用于特殊的字符集。并不是所有的扫描器都支持这种编码。

       Structured Append mode 用于混合编码，也就是说，这个二维码中包含了多种编码格式。

       FNC1 mode 这种编码方式主要是给一些特殊的工业或行业用的。比如GS1条形码之类的。

       简单起见，后面三种不会在本文 中讨论。

       下面两张表中，

       Table 2 是各个编码格式的“编号”，这个东西要写在Format Information中。注：中文是

       Table 3 表示了，不同版本（尺寸）的二维码，对于，数字，字符，字节和Kanji模式下，对于单个编码的源码站打包源码2进制的位数。（在二维码的规格说明书中，有各种各样的编码规范表，后面还会提到）

       下面我们看几个示例，

       示例一：数字编码

       在Version 1的尺寸下，纠错级别为H的情况下，编码：

       1. 把上述数字分成三组:

       2. 把他们转成二进制: 转成 ； 转成 ； 转成 。

       3. 把这三个二进制串起来:

       4. 把数字的个数转成二进制 (version 1-H是 bits ): 8个数字的二进制是

       5. 把数字编码的标志和第4步的编码加到前面:

       示例二：字符编码

       在Version 1的尺寸下，纠错级别为H的情况下，编码: AC-

       1. 从字符索引表中找到 AC- 这五个字条的索引 (,,,4,2)

       2. 两两分组: (,) (,4) (2)

       3.把每一组转成bits的二进制:

       (,) *+ 等于 转成 (,4) *+4 等于 转成 (2) 等于 2 转成

       4. 把这些二进制连接起来：

       5. 把字符的个数转成二进制 (Version 1-H为9 bits ): 5个字符，5转成

       6. 在头上加上编码标识 和第5步的个数编码:

       结束符和补齐符

       假如我们有个HELLO WORLD的字符串要编码，根据上面的示例二，我们可以得到下面的编码，

       编码

       字符数

       HELLO WORLD的编码

       

       我们还要加上结束符：

       编码

       字符数

       HELLO WORLD的编码

       结束

       

       按8bits重排

       如果所有的编码加起来不是8个倍数我们还要在后面加上足够的0，比如上面一共有个bits，所以，我们还要加上2个0，然后按8个bits分好组：

       

       补齐码（Padding Bytes）

       最后，如果如果还没有达到我们最大的bits数的限制，我们还要加一些补齐码（Padding Bytes），Padding Bytes就是重复下面的两个bytes： （这两个二进制转成十进制是和，我也不知道为什么，只知道Spec上是这么写的）关于每一个Version的每一种纠错级别的最大Bits限制，可以参看QR Code Spec的第页到页的Table-7一表。

       假设我们需要编码的是Version 1的Q纠错级，那么，其最大需要个bits，而我们上面只有个bits，所以，还需要补个bits，也就是需要3个Padding Bytes，我们就添加三个，于是得到下面的编码：

       

       上面的编码就是数据码了，叫Data Codewords，每一个8bits叫一个codeword，我们还要对这些数据码加上纠错信息。react源码和vue源码

       纠错码

       上面我们说到了一些纠错级别，Error Correction Code Level，二维码中有四种级别的纠错，这就是为什么二维码有残缺还能扫出来，也就是为什么有人在二维码的中心位置加入图标。

       错误修正容量

       L水平 7%的字码可被修正

       M水平 %的字码可被修正

       Q水平 %的字码可被修正

       H水平 %的字码可被修正

       那么，QR是怎么对数据码加上纠错码的？首先，我们需要对数据码进行分组，也就是分成不同的Block，然后对各个Block进行纠错编码，对于如何分组，我们可以查看QR Code Spec的第页到页的Table-到Table-的定义表。注意最后两列：

       Number of Error Code Correction Blocks ：需要分多少个块。

       Error Correction Code Per Blocks：每一个块中的code个数，所谓的code的个数，也就是有多少个8bits的字节。

       举个例子：上述的Version 5 + Q纠错级：需要4个Blocks（2个Blocks为一组，共两组），头一组的两个Blocks中各个bits数据 + 各 9个bits的纠错码（注：表中的codewords就是一个8bits的byte）（再注：最后一例中的（c, k, r ）的公式为：c = k + 2 * r，因为后脚注解释了：纠错码的容量小于纠错码的一半）

       下图给一个5-Q的示例（因为二进制写起来会让表格太大，所以，我都用了十进制，我们可以看到每一块的纠错码有个codewords，也就是个8bits的二进制数）

       组

       块

       数据

       对每个块的纠错码

       1 1 6 6

       2 7 7 6

       2 1 7 6 7

       2 6 5 2

       注：二维码的纠错码主要是通过Reed-Solomon error correction（里德-所罗门纠错算法）来实现的。对于这个算法，对于我来说是相当的复杂，里面有很多的数学计算，比如：多项式除法，把1-的数映射成2的n次方（0<=n<=）的伽罗瓦域Galois Field之类的神一样的东西，以及基于这些基础的纠错数学公式，因为我的数据基础差，对于我来说太过复杂，所以我一时半会儿还有点没搞明白，还在学习中，所以，我在这里就不展开说这些东西了。还请大家见谅了。（当然，如果有朋友很明白，也繁请教教我）

       最终编码

       穿插放置

       如果你以为我们可以开始画图，你就错了。二维码的混乱技术还没有玩完，它还要把数据码和纠错码的各个codewords交替放在一起。如何交替呢，规则如下：

       对于数据码：把每个块的第一个codewords先拿出来按顺度排列好，然后再取第一块的第二个，如此类推。如：上述示例中的Data Codewords如下：

       块 1 6 6

       块 2 7 7 6

       块 3 7 6 7

       块 4 6

       我们先取第一列的：， ， ，

       然后再取第二列的：， ， ， ， ，， ，

       如此类推：， ， ， ， ，， ， ……… ……… ，，6，，，7，

       对于纠错码，也是一样：

       块 1

       块 2

       块 3

       块 4 5 2

       和数据码取的一样，得到：，，，，，，，，…… …… ，，，

       然后，再把这两组放在一起（纠错码放在数据码之后）得到：

       , , , , , , , , , , , , , 7, , , , , , , , , 7, 6, , , , , , 7, , , , , , , , , , , 6, , , , , , 6, , 6, , , , , , , , , 6, , , 7, , , , , , , , , , , , , 5, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , 2, , , , , , , , , , , , , , , ,

       这就是我们的数据区。

       Remainder Bits

       最后再加上Reminder Bits，对于某些Version的QR，上面的还不够长度，还要加上Remainder Bits，比如：上述的5Q版的二维码，还要加上7个bits，Remainder Bits加零就好了。关于哪些Version需要多少个Remainder bit，可以参看QR Code Spec的第页的Table-1的定义表。

       画二维码图

       Position Detection Pattern

       首先，先把Position Detection图案画在三个角上。（无论Version如何，这个图案的尺寸就是这么大）

       Alignment Pattern

       然后，再把Alignment图案画上（无论Version如何，这个图案的尺寸就是这么大）

       关于Alignment的位置，可以查看QR Code Spec的第页的Table-E.1的定义表（下表是不完全表格）

       下图是根据上述表格中的Version8的一个例子（6，，）

       Timing Pattern

       接下来是Timing Pattern的线（这个不用多说了）

       Format Information

       再接下来是Formation Information，下图中的蓝色部分。

       Format Information是一个个bits的信息，每一个bit的位置如下图所示：（注意图中的Dark Module，那是永远出现的）

       这个bits中包括：

       5个数据bits：其中，2个bits用于表示使用什么样的Error Correction Level， 3个bits表示使用什么样的Mask

       个纠错bits。主要通过BCH Code来计算

       然后个bits还要与做XOR操作。这样就保证不会因为我们选用了的纠错级别和的Mask，从而造成全部为白色，这会增加我们的扫描器的图像识别的困难。

       下面是一个示例：

       关于Error Correction Level如下表所示：

       关于Mask图案如后面的Table 所示。

       Version Information

       再接下来是Version Information（版本7以后需要这个编码），下图中的蓝色部分。

       Version Information一共是个bits，其中包括6个bits的版本号以及个bits的纠错码，下面是一个示例：

       而其填充位置如下：

       数据和数据纠错码

       然后是填接我们的最终编码，最终编码的填充方式如下：从左下角开始沿着红线填我们的各个bits，1是黑色，0是白色。如果遇到了上面的非数据区，则绕开或跳过。

       掩码图案

       这样下来，我们的图就填好了，但是，也许那些点并不均衡，如果出现大面积的空白或黑块，会告诉我们扫描识别的困难。所以，我们还要做Masking操作（靠，还嫌不复杂）QR的Spec中说了，QR有8个Mask你可以使用，如下所示：其中，各个mask的公式在各个图下面。所谓mask，说白了，就是和上面生成的图做XOR操作。Mask只会和数据区进行XOR，不会影响功能区。（注：选择一个合适的Mask也是有算法的）

       其Mask的标识码如下所示：（其中的i,j分别对应于上图的x,y）

       下面是Mask后的一些样子，我们可以看到被某些Mask XOR了的数据变得比较零散了。

       Mask过后的二维码就成最终的图了。

       好了，大家可以去尝试去写一下QR的编码程序，当然，你可以用网上找个Reed Soloman的纠错算法的库，或是看看别人的源代码是怎么实现这个繁锁的编码。

JS识别照片或中的二维码 -OpencvQr

       已将构建的opencvjs库封装为npm包 opencv-qr@0.5.0 。可直接安装使用！！！

       场景：

       介绍一种在线识别发票照片中的二维码方法，通过使用本地编译的OpenCV库并集成wechat_qrcode引擎，实现对复杂场景下二维码的高精度识别。该方法在线测试地址为：leidenglai.github.io/op...

       源码: leidenglai/opencv-js-qrcode · GitHub

       加载二维码识别引擎：

       采用本地编译的OpenCV和wechat_qrcode组件构建二维码识别引擎。在选择过程中，对比了多种二维码识别库，最终选择了OpenCV，因其实现了WebAssembly版本，适合在线环境使用。经过多次尝试和解决编译问题后，实现了三方组件的集成。识别引擎加载完成后，通过window.cv调用OpenCV方法。

       加载模型文件：

       识别引擎依赖于特定的CNN模型文件，包括Detector model和Super scale model。这些文件在GitHub上获得，用于加载到引擎中进行图像解析。加载过程涉及将模型文件转换为Uint8Array，并调用特定方法实例化引擎。

       识别过程：

       针对特定需求，优化了图像加载过程，仅截取左上角的发票二维码区域，以提高识别效率。实测结果显示，OpenCV在处理复杂场景下图像时，识别准确率高且耗时相对较短，对比jsqr库，OpenCV性能更优。

       识别旋转二维码：

       即使被旋转或图像质量不佳，OpenCV仍然能准确识别二维码。与jsqr库相比，OpenCV在处理旋转图像方面表现更为出色。

       电子二维码识别：

       对于电子发票，OpenCV同样能高效识别二维码信息。与QRjs库相比，OpenCV在电子二维码识别场景下表现良好，但在效率上略有差异。

       浏览器兼容性：

       考虑到WebAssembly的兼容性，现代浏览器普遍支持OpenCV库，使得该方法在不同环境下均能稳定运行。

       总结：

       使用本地编译的OpenCV和wechat_qrcode组件构建的识别引擎，适合处理复杂场景下的二维码识别需求。虽然编译过程较为繁琐，但OpenCV提供了强大的图像处理能力，扩展了前端的识别应用范围。WebAssembly特性的引入，为前端开发者提供了更多可能性，推动了技术的边界。