Обновить

Недавно мне понадобилось достать данные из QR-кода на кассовом чеке. Чек был в плохом состоянии: слегка затёрт + характерные полоски термопечати. Все обычные сканеры и приложения дружно отказывались его читать. Первая идея — открыть фото в редакторе и вручную перерисовать модули — очень быстро показала свою несостоятельность. Несколько сотен точек, глаза начинают плыть уже через 10–15 минут. Дальше начались размышления, как это можно сделать разумнее. Полностью отдавать задачу нейросети я не хотел. На грязных данных с полосками и неравномерной засветкой модель легко начинает «додумывать» модули. А мне нужна была не красивая картинка, а гарантированно читаемый код. Поэтому я решил пойти по гибридному пути: максимально автоматизировать рутину, а финальное решение в сомнительных местах оставить человеку. Что получилось в итоге Инструмент работает полностью в браузере. Фото никуда не отправляется. Основной сценарий (самый частый): Загружаешь фото. Обрезаешь, поворачиваешь, подкручиваешь экспозицию, контраст, гамму, резкость, шумоподавление и т.д. После любого изменения программа сразу пытается прочитать QR. Если код прочитался — сразу получаешь: чистый QR (можно сохранить); сами данные (можно скопировать). На этом можно остановиться. Дальше идти не нужно. Если автоматического чтения не произошло — включается более глубокий режим: Автоматический поиск области кода и определение размера модуля (через поиск finder-паттернов 1:1:3:1:1). Построение сетки. Коррекция перспективы и кривизны бумаги через сетку контрольных точек (кусочно-билинейная деформация). Построчная проверка модулей: программа предлагает цвет, человек только подтверждает или инвертирует. Ручная проверка каждого модуля — это крайний случай, когда даже после всех обработок фото код всё равно не читается. Технические детали Бинаризация через Otsu. Определение шага модуля по характерным сериям 1:1:3:1:1. Адаптивный порог цвета модуля относительно соседей 3×3. Живое декодирование на каждом этапе изменения изображения. Возможность вручную править геометрию через контрольные точки. Инструмент доступен здесь: https://zoommax.space/ Буду рад обратной связи, особенно по сложным случаям (сильные повреждения, сильный ракурс, очень грязная печать).

Теги:
Всего голосов 4: ↑4 и ↓0+9
Комментарии4

Oracle показала, что у технологической ИИ-революции могут закончиться деньги

Искусственный интеллект обещал изменить мировую экономику. Но пока компании рассказывают о революции производительности, инвесторы начинают задавать значительно более приземлённый вопрос:

Кто заплатит за сотни миллиардов долларов, уже потраченных на эту революцию? История Oracle показывает, что проблема может возникнуть задолго до того, как закончится спрос на ИИ.

Прошу обратить внимание на событие, которое произошло в сентябре 2026 года. Оно осталось практически незамеченным за пределами финансового и технологического сообщества.

Oracle показала, что у технологической ИИ-революции могут закончиться деньги

Публикации