ar扫福(如何实现“ Fun IT”支付宝AR抽奖活动？)

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如何实现“ Fun IT”支付宝AR抽奖活动？

“你有福了吗？”

“您收集了五种祝福吗？”

“您有哪个？我们会改变。”

距春节只有一周多的时间，作为春节序幕的清扫活动已经开始。

外行看到兴奋，内部人员看到门口。作为一名IT人士，您是否了解支付宝的AR清算优势背后的复杂技术：业务层面的挑战和实施解决方案，AR红包支付架构的变化，技术难题和克服方法，详细的优化和保证方法等。

今天，让我们分析一下如何实现AR扫描。

AR扫描逻辑框架

识别第一帧中的图像，即识别多张图像。每帧的处理时间控制在100毫秒以内，因此可以快速确定当前镜头是否是海报。

在第二帧中，您需要确定手机是否仍在静止。当客户端识别不成功并将图片发送到服务器时，需要确定当前手机是否处于静态。还有很多判断静止帧的方法，例如通过手机陀螺仪和传感器的判断等，这里是通过图像判断，利用图像前后帧之间的差异来判断，如果图像差异不大在2至3秒钟内，确定当前用户的意图是拍摄照片并将其发送到服务器进行识别，因此在第二帧中执行图像静止判断过程。如果静态判断成功，图片将被发送到服务器进行识别。

AR扫荡的祝福显现

众所周知，计算机是按照二进制原理运行的，也就是说，无论屏幕上显示的内容是什么，计算机在其后面接收的都是由1和0组成的一系列数字，这些数字将被转换和解码为形成相应的图像。因此，如果您想让手机识别并扫描字符“ Fu”而不是其他单词或场景，则需要完成以下步骤来完成这个看似简单的识别过程。

步骤1：首先对动态手机摄像头进行稳定识别，因此需要稳定手机，针对要识别的区域，支付宝软件将开始在后台执行，对焦，拍摄等简单操作初始图像，并对图像执行简单的对齐和校正操作。

步骤2：对处理后的图像执行“二值化”处理，然后将复杂的颜色分类为前景色和背景色。前景定义为黑色，背景定义为白色。这样可以方便程序识别和判断，也可以节省资源。

步骤3：修复并减少处理后的图片上的噪点，使图片更清晰。当一切准备就绪时，程序将开始执行“字符切割”处理。由于各种拍摄原因，不可避免地会有不令人满意的拍摄。精心智能的切割和补偿处理。同时ar扫福，在春联和窗户格栅上的祝福。特殊性和可变性也使切削具有一定的局限性。为了解决此限制，执行下一步“字符识别”时，有必要优化数据算法，捆绑特征算法，哈希函数等。

步骤4：算法是更常用的算法。基于单词“福”的编写算法不必考虑适应所有汉字结构。同时，支付宝最终还是要让用户扫描出“福”字，所以算法是要求不是很严格。这就是为什么我们有时会发现不必写正确的单词来识别它的原因，只要它具有相似的结构即可。

第5步：当识别出的字符与数据库中的字符基本匹配时ar扫福，反馈指令将被发送到支付宝服务器，与此同时，当接收到该指令时，它将被反馈到用户的手机中。在应用程序上执行。整个过程不到0.5秒钟即可完成，随着您扫描的增多，系统将自动学习和优化。

实现扫荡祝福的困难

1.识别多任务并发，扫描界面不仅需要识别祝福字符，而且还需要识别不同的图片，并且通过扫描入口将图片上传到背景也可以识别红包识别，因此，这更多是并发任务的过程。

2.要求高并发性，春节期间数据并发性非常大，而且海量数据也是一个挑战。

3.Fu字符识别的挑战在于，它需要同时识别Fu字符的电子图片和手写书法。

您已经扫描了几张幸运卡。有什么技巧？欢迎在评论区域留言。

结束。

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