如果不实施openCV或调用QR码的识别API，是否有任何快速可靠的算法来确定图像中是否存在QR码？
这个问题的目的是为了改善扫描QR码的用户体验。当QR码的识别失败时，程序需要知道是否确实存在QR码，以便其再次扫描和识别QR码，或者没有任何QR码，以便程序可以调用其他过程。
为了回应某些响应，检测程序不需要100％准确，但可以合理的概率返回准确的结果。如果我们可以在这里使用openCV，则可以轻松地执行傅立叶变换来检测图像中是否存在明显的高频，这是QR存在的一个好兆头。但是，openCV的集成将大大增加程序的大小，这是我想避免的。
1）将图像转换为灰度2）将图像划分为nxm的单元格，例如3 x3。此过程旨在确保至少有一个单元格可能被QR码完全覆盖（如果有的话）3）实现2D Fourier Transformation for所有的细胞。如果在任何一个单元中的X和Y轴上的高频区域中都有一个很大的值，则很可能存在QR码
我要解决的是概率问题，而不是100％准确的检测。在该算法中，棋盘也将被检测为QR码。
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