前言

Dotnet使用OpenCV库有两种方式：
一是使用opencvsharp，目前已经支持到OpenCV4.5.3。
二是使用C++编译源码，生成托管或者非托管的dll，给Dotnet使用。
推荐方式一的OpenCVSharp，可以直接使用，但是他发布的版本默认设置BUILD_opencv_wechat_qrcode=OFF，关闭了微信解码库，因此感兴趣的同学需要自己编译了。笔者因为之前需要，已经编译了C++版本的OpenCV4.5.2，所以再次封装dll更加便捷。

一、编译OpenCV和opencv_contrib

笔者的编译环境跟下面文章一致，所以直接参考下面大神的文章吧，很详细。
win10 下编译用于 Visual Studio 2019 的 OpenCV4.5.2（含 opencv_contrib 扩展模块）附编译好的OpenCV（图文）

二、制作Dotnet可以调用的dll

首先解释一下，托管DLL和非托管DLL的区别：
1，狭义解释讲，托管DLL就在Dotnet环境生成的DLL文件。非托管DLL不是在Dotnet环境生成的DLL文件。
2，托管DLL文件，可以在Dotnet环境通过 “添加引用” 的方式，直接把托管DLL文件添加到项目中。然后通过 Using DLL命名空间，来调用相应的DLL对象。非托管DLL文件，在Dotnet环境应用时，通过 DllImport 调用。
3，非托管需要对调用方法一个个声明引用，托管则不需要
参考文章：托管DLL和非托管DLL的区别
笔者是在C++环境编译好的OpenCV，再次封装一个接口给C#调用，所以选非托管。

第一步：创建C++空项目并添加一个类

代码如下（示例）：
ZrdDecoder.h

#pragma once#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/wechat_qrcode.hpp>//extern "C" _declspec(dllexport) int Init();
extern "C" _declspec(dllexport) const char* Decoder(const char*);//存放解码结果
char decoder_result[256] = { 0 };//微信解码器构造
cv::Ptr<cv::wechat_qrcode::WeChatQRCode> detector = nullptr;class ZrdDecoder
{};

ZrdDecoder.cpp

#include "ZrdDecoder.h"int Init()
{try {detector = cv::makePtr<cv::wechat_qrcode::WeChatQRCode>("models\\detect.prototxt","models\\detect.caffemodel","models\\sr.prototxt","models\\sr.caffemodel");return 0;}catch (const std::exception& e) {std::cout <<"\n---------------------------------------------------------------\n""Failed to initialize WeChatQRCode.\n""Please, download 'detector.*' and 'sr.*' from\n""https://github.com/WeChatCV/opencv_3rdparty/tree/wechat_qrcode\n""and put them into the current directory.\n""---------------------------------------------------------------\n";std::cout << e.what() << std::endl;return -1;}
}
const char* Decoder(const char* imgpath)
{if (!imgpath){return "";}cv::Mat img = cv::imread(imgpath);if (!img.data){return "";}if (!detector){if (Init() < 0){return "";}}std::vector<cv::Mat> points;auto res = detector->detectAndDecode(img, points);if (res.size() > 0){memset(decoder_result, 0, 256);memcpy(decoder_result, res[0].c_str(), res[0].length());return decoder_result;}else{return "";}
}

示例代码只封装了一个接口Decoder，且只返回第一个二维码的识别结果，如果需要其他接口或者返回值如二维码区域等可以自己封装。

第二步：配置OpenCV环境

1，项目–属性—配置属性–VC++目录—包含目录，填入已经编译好的OpenCV头文件位置

D:\opencv-4.5.2-contrib\opencv\newbuild\install_src\include
D:\opencv-4.5.2-contrib\opencv\newbuild\install_src\include\opencv2

2，项目–属性—配置属性–VC++目录—库目录，填入已经编译好的opencv_world452d.lib文件位置

D:\opencv-4.5.2-contrib\opencv\newbuild\install_src\x64\vc16\lib

4，拷贝模型文件
模型文件是CNN神经网络对二维码定位用的，拷贝到代码能找到的位置即可。

第三步：将C++代码编译成dll

1，项目–属性—配置属性–常规—配置类型—动态库(.dll)
,2，项目–属性–配置属性–C/C++–高级—编译为—编译为C++代码（/TP）

3，生成

三、使用Dotnet验证

1，创建C#控制台应用程序：

using System;
using System.Runtime.InteropServices;namespace ZrdDecoderDemo
{class Program{[DllImport("ZrdDecoder.dll", CallingConvention = CallingConvention.Cdecl)]extern static IntPtr Decoder(IntPtr path);static void Main(string[] args){try{IntPtr imgpath = Marshal.StringToHGlobalAnsi("images\\2021-12-18-19-02-37-cap.jpg");IntPtr result = Decoder(imgpath);string strResult = Marshal.PtrToStringAnsi(result);Console.WriteLine("二维码识别结果：" + strResult);}catch (Exception ex){Console.WriteLine($"ex:{ex}");}Console.ReadLine();}}
}

2，拷贝需要的库和模型

images：待测试的二维码图片，可以任意位置，代码能找到就行
models：上述四个模型文件，需要ZrdDecoder.dll能找到
opencv_wrold452d.dll：opencv和opencv_contrib的debug库
ZrdDecoder.dll：C++生成的库

结果如下：

总结

文章配置均为debug环境，示例代码简洁为主
参考文章：https://blog.csdn.net/yumkk/article/details/106746882

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