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使用了OpenCV库的内置函数 cv::QRCodeDetector Class
detectAndDecode 会返回包含有QRCode的灰度图像，一个包含了QRCode四个顶点坐标的一行四列的矩阵和进过矫正(正方形化)二进制化的QR码.
Mat 内元素类型可以用 Mat.type() 检测，但是返回的是一个INT,需要对照下表：
| type | C1 | C2 | C3 | C4 | C(5) | C(6) | C(7) | C(8) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| CV_8U | 0 | 8 | 16 | 24 | 32 | 40 | 48 | 56 |
| CV_8S | 1 | 9 | 17 | 25 | 33 | 41 | 49 | 57 |
| CV_16U | 2 | 10 | 18 | 26 | 34 | 42 | 50 | 58 |
| CV_16S | 3 | 11 | 19 | 27 | 35 | 43 | 51 | 59 |
| CV_32S | 4 | 12 | 20 | 28 | 36 | 44 | 52 | 60 |
| CV_32F | 5 | 13 | 21 | 29 | 37 | 45 | 53 | 61 |
| CV_64F | 6 | 14 | 22 | 30 | 38 | 46 | 54 | 62 |
我们程序里的Mat bbox 返回值为13，即C2 CV_32F型，C2说明它是双通道数 32F说明是32float.
注意应为OPENCV的rows和cols是反过来的，所以对应 Mat.at<float>t(y,x)，小括号内是数据的地址 (rows，cols).
对应双通道数，应该使用 Mat.at<vec2f>(y,x) 来读取数据.
虽然我们获得的bbox是一个1行4列的矩阵，但是其中存储了8个float数，因为每个元素是一个双通道的vector.
此电脑->属性->高级系统设置->高级->环境变量，
在系统变量的path中添加opencv文件夹中“..\opencv\build\x64\vc14\bin”的完整地址
1.Debug属性改为x64
2.打开视图->其他窗口->属性管理器，右键打开将属性管理器中“Debug|x64”的属性
3.编辑VC++目录中的包含目录添加：“...\opencv\build\include”和“opencv\build\include\opencv2”的完整地址（！！！不要改变顺序）
4.同理上编辑库目录，添加“...\opencv\build\x64\vc14\lib”的完整地址
5.在链接器->输入->附加依赖项添加 “opencv_world3412d.lib” 此处对应修改opencv的不同版本号
（！！！优先使用有带“d”后缀的lib）
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