Décodeur QR

Le décodeur de QR code lit une image contenant un QR code et extrait les données qui y sont stockées. Le résultat peut être une URL, du texte brut, une configuration Wi-Fi, une fiche contact, une référence de paiement ou une autre chaîne encodée. L’outil sert à inspecter un QR code avant de l’ouvrir, récupérer du texte depuis une capture d’écran, copier des données depuis un document ou aider à comprendre pourquoi un code ne se scanne pas correctement sur mobile. Un contenu décodé n’est pas automatiquement fiable: les liens doivent être vérifiés, car ils peuvent mener à du phishing, à des ressources expirées ou à des redirections inattendues.

Le décodage de QR code est un pipeline de traitement d'images en plusieurs étapes qui localise le code dans une photographie ou une capture d'écran, corrige la distorsion de perspective, seuille l'image en noir et blanc, lit la grille de modules, applique la correction d'erreur et décode les données selon le mode d'encodage. Cet outil utilise la bibliothèque jsQR, qui implémente le pipeline complet en JavaScript s'exécutant sur le thread principal du navigateur. La première étape consiste à localiser les trois motifs de repérage — les marqueurs caractéristiques 7x7 en forme de carré dans carré dans carré situés aux coins supérieur gauche, supérieur droit et inférieur gauche de chaque QR code. jsQR scanne l'image pour trouver des séquences de pixels noirs et blancs alternés correspondant au ratio 1:1:3:1:1 caractéristique d'une coupe transversale de motif de repérage, quelle que soit la rotation. Une fois trois repères localisés, leurs centroïdes définissent le quadrilatère de délimitation du code. La correction de perspective transforme le quadrilatère en une grille carrée à l'aide d'une matrice d'homographie calculée à partir des quatre points de coin. Cette étape est essentielle car les QR codes sont rarement photographiés de face — la correction redresse le code pour que chaque module (le carré noir ou blanc représentant un bit) tombe sur une grille régulière. La taille du module est déterminée par les dimensions du motif de repérage et le numéro de version, qui est lu depuis les bandes d'information de format adjacentes aux repères. La binarisation de l'image convertit les valeurs de pixels en niveaux de gris en noir et blanc purs. jsQR utilise une approche de seuillage local : au lieu d'un seuil global unique (qui échoue sous un éclairage inégal ou des ombres), il calcule des seuils pour de petites régions de l'image, le rendant robuste aux dégradés et au vignettage courants dans les photos de smartphone. La correction d'erreur utilise les codes Reed-Solomon tels que spécifiés dans ISO/IEC 18004:2015. Les QR codes supportent quatre niveaux de correction d'erreur : L (~7 % de récupération), M (~15 %), Q (~25 %) et H (~30 %). Les mots de données et les mots de correction d'erreur sont entrelacés en blocs ; jsQR effectue le calcul de syndromes et applique l'algorithme de Berlekamp-Massey pour localiser et corriger les erreurs dans la capacité nominale du code. Si les dommages dépassent le niveau de correction, le décodage échoue plutôt que de renvoyer des données corrompues. Enfin, le flux de bits décodé est interprété selon l'indicateur de mode d'encodage dans les quatre premiers bits : numérique (0001, 10 bits pour 3 chiffres), alphanumérique (0010, 11 bits pour 2 caractères), octet (0100, 8 bits par caractère, généralement UTF-8 ou Latin-1), kanji (1000, 13 bits par caractère en Shift JIS), ou ECI (0111, Extended Channel Interpretation pour la spécification des jeux de caractères). L'outil affiche la chaîne décodée et détecte automatiquement s'il s'agit d'une URL (en tentant l'analyse avec new URL()) ou d'un texte brut.

• Détection des motifs de repérage : jsQR scanne les lignes pour trouver des séquences de pixels noirs/blancs alternés correspondant au ratio 1:1:3:1:1 — trois tels motifs à environ angles droits les uns par rapport aux autres confirment la présence et l'orientation d'un QR code quelle que soit la rotation.
• Correction de perspective : une matrice d'homographie calculée à partir des quatre points de coin détectés projette le quadrilatère déformé sur une grille carrée — cette étape est essentielle car les photos du monde réel capturent rarement les QR codes de face.
• Binarisation adaptative : le seuillage local divise l'image en petites régions et calcule des seuils par région, rendant le décodeur robuste face à un éclairage inégal, des ombres et des dégrader qui feraient échouer un seuil global.
• Correction d'erreur Reed-Solomon (ISO/IEC 18004) : quatre niveaux (L/M/Q/H) offrent 7 à 30 % de récupération de données — l'algorithme de Berlekamp-Massey localise les positions d'erreur et l'algorithme de Forney calcule les amplitudes de correction ; si les dommages dépassent le niveau, le décodage échoue proprement.
• Détection du mode d'encodage : les quatre premiers bits de données indiquent le mode — numérique (0001, efficace pour les chiffres), alphanumérique (0010, pour A-Z 0-9 et symboles), octet (0100, pour les données UTF-8/Latin-1 arbitraires), kanji (1000, pour Shift JIS) et ECI (0111, pour la spécification du jeu de caractères).
• Version et grille de modules : les versions de QR code vont de 1 (21x21 modules) à 40 (177x177), chaque version ajoutant 4 modules par côté — la version est lue depuis les bandes d'information de format près des motifs de repérage, et le nombre de modules détermine la densité de la grille d'échantillonnage.
• Exécution locale dans le navigateur : l'image est dessinée sur un élément Canvas masqué, getImageData() extrait le tampon de pixels RGBA brut, et jsQR le traite entièrement dans le thread principal du navigateur — aucune donnée image n'est envoyée à un serveur, et le canvas est collecté par le ramasse-miettes une fois le décodage terminé.