##基本思路

1. 我们会把手机的画面，实时采集到一个缓冲区中；

2. 这些图片【类似相机快门一样】不断地进行处理；

3. 处理后得出我们想要的结果。

首先通过OpenCV加载图片，然后将图片resize到大小根据需要修改大小之后将帧数变为单帧。对原始帧使用SIFT、SURF、ORB或者Harris来找关键点(keypoint)和它们的描述子(descriptor)。使用Brute-force matcher (BFMatcher) 对 keypoints descriptor 的匹配是基于Hamming distance作两两 metric comparison, 计算matches score, 同时根据score threshold and RANSAC方法剔除outliers 。然后再使用Homography estimator计算homography matrix H 和 inliers mask to reject outliers using a robust method (RANSAC). 最好使用Least Median of Squares Robust Method.

如何识别条形/二维码呢? 首先识别出条形/二维码中的部分信息并把它存储在QR code pattern recognition引

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/// 聚合收款码和POS商户绑定

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public static string UniteQrAndPos { get { return "/api/uniteQrAndPos"; } }

#endregion

}

}

不一样。聚合收款码是多家银行和支付机构的集成，可以实现跨行交易；而农行扫码付只能在农行内进行交易。