1.qr code是服务什么？
2.MediaCrawler 小红书爬虫源码分析
3.2023小红书web端搜索采集笔记视频点赞关注评论去水印接口源码nodejs
4.QR CODE 的编码和解码的原理是怎样的，，器源要进行怎样的析服图像处理？
5.JS识别照片或中的二维码 -OpencvQr
6.OpenCV Carotene 源码阅读（持续更新）
qr code是什么？
基础知识
首先，我们先说一下二维码一共有个尺寸。异常官方叫版本Version。服务Version 1是器源源码名字 x 的矩阵，Version 2是析服 x 的矩阵，Version 3是异常的尺寸，每增加一个version，服务就会增加4的器源尺寸，公式是析服：(V-1)*4 + （V是版本号） 最高Version ，(-1)*4+ = ，异常所以最高是服务 x 的正方形。
下面我们看看一个二维码的器源样例：
定位图案
Position Detection Pattern是定位图案，用于标记二维码的析服矩形大小。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。日文和汉字的量价买点源码编码会减去一个值。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，股市周线图源码每一个8bits叫一个codeword，我们还要对这些数据码加上纠错信息。
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：， ， ， ， ，自学手册源码大全， ，
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，xampp怎么找到源码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。
MediaCrawler 小红书爬虫源码分析
MediaCrawler，一款开源多社交平台爬虫，以其独特的功能，近期在GitHub上广受关注。尽管源码已被删除，我有幸获取了一份，借此机会，我们来深入分析MediaCrawler在处理小红书平台时的代码逻辑。
爬虫开发时，通常需要面对登录、签名算法、反反爬虫策略及数据抓取等关键问题。让我们带着这些挑战，一同探索MediaCrawler是如何解决小红书平台相关问题的。
对于登录方式，MediaCrawler提供了三种途径：QRCode登录、手机号登录和Cookie登录。其中，QRCode登录通过`login_by_qrcode`方法实现，它利用QRCode生成机制，实现用户扫码登录。手机号登录则通过`login_by_mobile`方法，借助短信验证码或短信接收接口，实现自动化登录。而Cookie登录则将用户提供的`web_session`信息，整合至`browser_context`中，实现通过Cookie保持登录状态。
小红书平台在浏览器端接口中采用了签名验证机制，MediaCrawler通过`_pre_headers`方法，实现了生成与验证签名参数的逻辑。深入`_pre_headers`方法的`sign`函数，我们发现其核心在于主动调用JS函数`window._webmsxyw`，获取并生成必要的签名参数，以满足平台的验证要求。
除了登录及签名策略外，MediaCrawler还采取了一系列反反爬虫措施。这些策略主要在`start`函数中实现，通过`self.playwright_page.evaluate`调用JS函数，来识别和对抗可能的反爬虫机制。这样，MediaCrawler不仅能够获取并保持登录状态，还能够生成必要的签名参数，进而实现对小红书数据的抓取。
在数据抓取方面，MediaCrawler通过`ments("笔记ID")
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以下是小红书推荐接口的代码示例，用于更新推荐内容。 RECOMMEND = "homefeed_recommend" FASION = "homefeed.fashion_v3" FOOD = "homefeed.food_v3" COSMETICS = "homefeed.cosmetics_v3" MOVIE = "homefeed.movie_and_tv_v3" CAREER = "homefeed.career_v3" EMOTION = "homefeed.love_v3" HOURSE = "homefeed.household_product_v3" GAME = "homefeed.gaming_v3" TRAVEL = "homefeed.travel_v3" FITNESS = "homefeed.fitness_v3"三、已支持接口列表如下：
包含以下接口用于访问与小红书相关的数据： 小红书关键字搜索 小红书用户信息详情 小红书用户笔记列表 小红书单个笔记详细数据 小红书用户关注列表 小红书用户粉丝列表 小红书用户点赞的笔记列表 小红书用户收藏的笔记列表 小红书笔记的评论列表 小红书单条评论下的回复列表 小红书单个笔记关联的商品列表 小红书商城店铺下的商品列表 小红书话题页/poi页相关接口QR CODE 的编码和解码的原理是怎样的，，要进行怎样的图像处理？
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一、什么是QR码
QR码属于矩阵式二维码中的一个种类，由DENSO(日本电装)公司开发，由JIS和ISO将其标准化。QR码的样子其实在很多场合已经能够被看到了，我这还是贴个图展示一下：
这个图如果被正确解码，应该看到我的名字和邮箱。
二、QR码的特点
说到QR码的特点，一是高速读取(QR就是取自“Quick Response”的首字母)，对读取速度的体验源自于我手机上的一个软件，象上面贴出的码图，通过摄像头从拍摄到解码到显示内容也就三秒左右，对摄像的角度也没有什么要求；
二是高容量、高密度；理论上内容经过压缩处理后可以存个数字， 个字母和数字混合字符，个8位字节数据，个汉字；
三是支持纠错处理；纠错处理相对复杂，目前我还没有深入了解，按照QR码的标准文档说明，QR码的纠错分为4个级别，分别是：
level L : 最大 7% 的错误能够被纠正；
level M : 最大 % 的错误能够被纠正；
level Q : 最大 % 的错误能够被纠正；
level H : 最大 % 的错误能够被纠正；
四是结构化；看似无规则的图形，其实对区域有严格的定义，下图就是一个模式2、版本1的QR图结构(关于QR码的"模式"、"版本"将在后面进行介绍)：
在上图*的矩阵中，黑白的区域在QR码规范中被指定为固定的位置，称为寻像图形（finder pattern） 和 定位图形(timing pattern)。寻像图形和定位图形用来帮助解码程序确定图形中具体符号的坐标。
**的区域用来保存被编码的数据内容以及纠错信息码。
蓝色的区域，用来标识纠错的级别（也就是Level L到Level H)和所谓的"Mask pattern",这个区域被称为“格式化信息”（format information）。
五是扩展能力。QR码的Structure Append特点，使一个QR码可以分解成多个QR码，反之，也可以将多个QR码的数据组合到一个QR码中来。
三、QR码的模式和版本
前面提到过QR码的模式（Model）和版本（Version)。QR码分为Model1和Model2两种模式，Model1是对QR的初始定义，Model2是对Model1的扩展，目前使用较为普遍的是Model2，本文的所有说明也仅用于Model2。
QR图的大小(size)被定义为版本（Version)，版本号从1到。版本1就是一个*的矩阵，每增加一个版本号，矩阵的大小就增加4个模块(Module)，因此，版本就是一个*的矩阵。（版本越高，意味着存储的内容越多，纠错能力也越强）。
三、QR码支持的编码内容
QR码支持编码的内容包括纯数字、数字和字符混合编码、8位字节码和包含汉字在内的多字节字符。其中：
数字：每三个为一组压缩成bit。
字母数字混合:每两个为一组，压缩成bit。
8bit字节数据：无压缩直接保存。
多字节字符：每一个字符被压缩成bit。
（编码）
编码就是把常见的数字、字符等转换成QR码的方法。说具体的编码之前，先说一下QR码的最大容量问题。
一、最大容量
QR码的最大容量取决于选择的版本、纠错级别和编码模式（Mode:数字、字符、多字节字符等）。以版本1、纠错级别为Level Q的QR码为例，可以存储个纯数字，或个字母数字混合字符或个8bit字节数据。如果要存储同样多的内容同时提高纠错级别，则需要采用更高的版本。版本1~9 数据容量、纠错码容量对照如下表：
(version)
(error correcting level)
(count of data code words)
count of EC code words
(numeric)
(alphanumeric)
8bit
1 L 7
M
Q
H 9 7
2 L
M
Q
H
3 L
M
Q
H
4 L
M
Q
H
5 L
M
Q
H
6 L
M
Q
H
7 L
M
Q
H
8 L
M
Q
H
9 L
M
Q
H
如果要了解更详细的QR码容量信息，可以到电装的网站去看看/qrcode/vertable1-e.html。
下面，就举例说明将“ABCDE”转换成为版本1、Level H的QR码转换方法。
二、模式标识符(Mode Indicator)
QR码的模式（Mode)就是前文提到的数字、字符、8bit 字节码、多字节码等。对于不同的模式，都有对应的模式标识符（Mode Indicator)来帮助解码程序进行匹配,模式标识符是4bit的二进制数：
1、数字模式（numeric mode ）:
2、混合字符模式（alphanumeric mode） :
3、8bit byte mode:
4、日本汉字（KANJI mode） :
5、中国汉字(GB):
由于示例文本串是混合字符，因此将选择alphanumeric mode，其标识码为：
三、文本串计数标识符（Character count indicator)
文本串计数标识符用来存储源内容字符串的长度，在版本1-9的QR码中，文本串长度标识符自身的长度被定义为：
数字 : bit
混合字符 : 9bit
8bit 字节码 : 8bit
多字节码 : 8bit
在本例中，源文本串的长度为8个字符，混合字符的长度为9bit，因此将字符个数8编码为9位二进制表示：
加上混合字符模式标识码，总的编码为
四、数据内容编码
1、数字模式下的编码
在数字模式下，数据被限制为3个数字一段，分成若干段。如："" 将分成"" 和 ""，分别被编码成bit的二进制数。“”的bit二进制表示法为：，实际上就是二进制的。
当数据的长度不足3个数字时，如果只有1个数字则用4bit，如果有2个数字就用7个bit来表示。
如：""被分成""和"6"两段，因此被表示为" "。
2、混合字符模式下的编码
混合字符模式编码，其字符对照表如下：
0 0 A K U +
1 1 B L V -
2 2 C M W .
3 3 D N X /
4 4 E O Y :
5 5 F P Z
6 6 G Q [sp]
7 7 H R $
8 8 I S %
9 9 J T * 3
编码方式为：
源码被分成两个字符一段，如下所示，每段的第一个字符乘上，再用第二个数字相加。因此每段变成了bit的2进制码，如果字符个数只有1个，则用6bit表示。
示例：
"AB" "CD" "E1" ""
*+ *+ *+1 *2+3
3、8bit字节数据不经编码转换直接保存。
五、编码终止符(Terminator)
如果编码后的字符长度不足当前版本和纠错级别所存储的容量，则在后续补"",如果容量已满则无需添加终止符。此时得到的编码串为：
六、编成8bit码字(Code words)
将以上的编码再按8bit一组，形成码字(code words):
如果尾部数据不足8bit,则在尾部充0:
如果编码后的数据不足版本及纠错级别的最大容量，则在尾部补充 "" 和 "",直到全部填满。最后，版本1、Level H下的"ABCDE" 的QR码是：
十进制表示法为：
QR码编码原理三（日本汉字和中文编码）
一、日本汉字(KANJI)是两个字节表示的字符码，编码的方式是将其转换为字节的二进制码制。
转换步骤为：
1、对于JIS值为(hex) 到9FFC(hex)之间字符：
a)将待转换的JIS值减去(hex)；
b)将高位字节乘以C0(hex);
c）将b)步骤生成的数据加上低位字节;
d)将结果转换为位二进制串。
2、对于JIS值为E(hex)到EBBF(hex)之间的字符：
a)将待转换的JIS值减去C(hex);
b)将高位字节乘以C0(hex);
c)将b)步骤生成的数据加上低位字节;
d)将结果转换为位二进制串。
二、中文汉字的与日文汉字转换步骤相似：
1、对于第一字节为0xA1~0xAA之间,第二字节在0xA1~0xFE之间字符：
a)第一字节减去0xA1；
b)上一步结果乘以0x;
c）第二字节减去0xA1;
d)将b)步骤的结果加上c步骤的结果;
e)将结果转换为位二进制串。
1、对于第一字节为0xB0~0xFA之间,第二字节在0xA1~0xFE之间字符：
a)第一字节减去0xA6；
b)上一步结果乘以0x;
c）第二字节减去0xA1;
d)将b)步骤的结果加上c步骤的结果;
e)将结果转换为位二进制串。
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。
OpenCV Carotene 源码阅读（持续更新）
OpenCV的Carotene库是NVIDIA为优化计算机视觉(CV)操作而精心设计的，特别针对ARM Neon架构，旨在加速诸如resize和Canny等关键算法。这款库以其清晰的代码和对SIMD编程初学者的友好性而备受赞誉。本文将深入探索Carotene的魅力，揭示其独特的功能点，如accumulate函数的多变接口，包括square accumulate和addweight，后者展示了创新的处理策略。
Carotene的Blur(k3x3_u8)处理方法与众不同，采用了seperateFilter算法，而非传统的O(1)复杂度，展示了其在效率优化上的独到之处。值得一提的是，行方向移位求和和normalize系数的量化计算，都被Carotene以精细的技巧逐一解析。要了解更多细节，不妨直接查看其源码，那里充满了值得学习的见解和实践经验。
Carotene在指令处理上展现出了高效能，如一次性执行乘系数、类型转换和右移等操作，通过vqrdmulhq_s等矢量化指令，实现了寄存器数据的复用。对于边界处理，left_border通过set_lane技术轻松搞定，而right_border的成本则更低。库中还包括了integral和sqrtIntegral的实现，行方向积分的向量化通过移位操作得以高效完成，即使在arm Neon缺乏element shift指令的情况下，Carotene也能通过uint_t标量移位巧妙解决。
在模糊处理上，GaussianBlur遵循Blur的优化思路，对gauss_kernel进行了量化。另外，还有诸如absdiff、add_weighted、add、bitwise以及channel_extract/combine等N-1种基础算子，它们巧妙地结合了neon指令和宏定义，为性能提升做出了贡献。这些细节的精心设计，充分体现了Carotene在提升OpenCV性能上的匠心独运。
总的来说，Carotene的源码是学习SIMD编程和OpenCV优化的绝佳资源，无论是对于开发者还是对性能追求者来说，都是一份值得深入探索的宝藏。如果你对这些技术感兴趣，不要犹豫，立即投身于源码的世界，你会发现其中隐藏的无数精彩。
