手机爱奇艺二维码在哪_爱奇艺怎么解除仅限本人使用

二维码，这一近几年来在移动设备上极为流行的编码方式（也被称为二维条码，QR Code，QR全称Quick Response），以其超高的信息容量和多类型数据表示能力，已然成为信息交互的重要桥梁。在爱奇艺等众多移动应用中，二维码更是连接多端、引导用户快速登录、支付等功能的关键工具。

二维码的广泛应用，伴随着其扫描识别的技术优化。针对其识别过程中可能遇到的各种问题，如深色背景、低对比度、变形扭曲等特殊场景，爱奇艺技术团队进行了深入的扫描性能优化。通过一系列的改进措施，我们成功提升了识别率，缩短了平均耗时，为用户提供了更加流畅便捷的体验。

在优化过程中，我们主要从以下几个方面进行了工作：

一、去除不必要的格式转换和旋转操作。我们分析了原有的处理流程，发现YUV转RGB和旋转这两步操作耗费了大量时间。通过直接使用ZXing解码YUV数据，并仅旋转裁剪区域的坐标系，而非对所有像素进行旋转，我们节省了大量的处理时间。

二、减少执行解码格式。我们根据爱奇艺APP扫码业务特点，裁剪ZXing解码格式只支持二维码，大大缩短了解码失败耗时，间接优化了整体的解码耗时。

三、合理设置预览大小和裁剪扫描框。通过调整相机预览的尺寸和扫描框的裁剪区域，我们可以更好地匹配二维码的大小，从而提高识别率。

四、改进处理方式。我们将原有的单线程处理模型改为并行化处理，当一帧数据处理完成后，能更快地请求下一帧，从而提高整体的处理效率。

我们还对对焦模式和设置定点对焦进行了优化。我们根据不同场景和需求调整了对焦模式和测光区域，大大提高了远图二维码的聚焦速度和识别成功率。

针对特殊场景的二维码，如深色背景、低对比度、变形扭曲等，我们采取了一系列策略进行优化。例如，增加N:1:3:1:1的扫描模式以适应深色背景的二维码；优化右下角点的估计算法以增强对倾斜二维码的识别；调整定位点筛选阈值和排序规则以适应不同尺寸和畸变的二维码等。

我们还集成了OpenCV计算机视觉库对二维码图像进行预处理，如滤波降噪、仿射校正等，进一步提高识别率。我们还探索使用tensorflow图像识别检测二维码区域、尝试RenderScript利用GPU做二值化计算等新技术进行优化。

爱奇艺持续对二维码扫码性能进行优化，从二维码的生成到客户端识别的各个环节进行探索。尽管二维码的尺寸大小、清晰度及复杂度等因素也会影响识别率，但我们相信通过不断的努力和技术创新，我们将为用户提供更加高效、准确的扫码体验。

参考资料：