Decodificador QR

O decodificador de QR Code lê uma imagem com QR e extrai os dados armazenados nela. O resultado pode ser uma URL, texto simples, configuração de Wi-Fi, cartão de contato, referência de pagamento ou outra string codificada. Ele é útil para inspecionar um QR antes de abrir, recuperar texto de uma captura de tela, copiar dados de um documento ou ajudar a entender por que um código não é lido corretamente no celular. Um conteúdo decodificado não é automaticamente seguro: links devem ser conferidos antes de visitar, pois podem apontar para phishing, recursos expirados ou redirecionamentos inesperados. A imagem é processada localmente.

A decodificação de código QR é um pipeline de processamento de imagens em múltiplas etapas que localiza o código em uma fotografia ou captura de tela, corrige a distorção de perspectiva, aplica limiarização para preto e branco, lê a grade de módulos, aplica correção de erros e decodifica os dados de acordo com o modo de codificação. Esta ferramenta usa a biblioteca jsQR, que implementa o pipeline completo em JavaScript executado na thread principal do navegador.

A primeira etapa é localizar os três padrões de localização — os marcadores distintos 7x7 quadrado-dentro-de-quadrado-dentro-de-quadrado nos cantos superior esquerdo, superior direito e inferior esquerdo de todo código QR. O jsQR escaneia a imagem em busca de sequências de pixels pretos e brancos alternados que correspondam à proporção 1:1:3:1:1 característica de uma seção transversal de padrão de localização, independentemente da rotação. Uma vez que três padrões de localização são encontrados, seus centroides definem o quadrilátero delimitador do código.

A correção de perspectiva transforma o quadrilátero em uma grade quadrada usando uma matriz de homografia calculada a partir dos quatro pontos de canto. Isso é essencial porque códigos QR raramente são fotografados de frente — a correção desdistorce o código para que cada módulo (o quadrado preto ou branco representando um bit) caia em uma grade regular. O tamanho do módulo é determinado pelas dimensões do padrão de localização e pelo número da versão, que é lido das faixas de informação de formato adjacentes aos padrões de localização.

A binarização da imagem converte os valores de pixels em tons de cinza para preto e branco puro. O jsQR usa uma abordagem de limiarização local: em vez de um único limiar global (que falha sob iluminação irregular ou sombras), ele calcula limiares para pequenas regiões da imagem, tornando-o robusto a gradientes e vinheta comuns em fotos de smartphone.

A correção de erros usa códigos Reed-Solomon conforme especificado na ISO/IEC 18004:2015. Códigos QR suportam quatro níveis de correção de erros: L (~7% de recuperação), M (~15%), Q (~25%) e H (~30%). Os code words de dados e os code words de correção de erros são entrelaçados em blocos; o jsQR realiza o cálculo de síndrome e aplica o algoritmo Berlekamp-Massey para localizar e corrigir erros dentro da capacidade nominal do código. Se o dano exceder o nível de correção, a decodificação falha em vez de retornar dados corrompidos.

Por fim, o fluxo de bits decodificado é interpretado de acordo com o indicador de modo de codificação nos primeiros quatro bits: numérico (0001, 10 bits por 3 dígitos), alfanumérico (0010, 11 bits por 2 caracteres), byte (0100, 8 bits por caractere, tipicamente UTF-8 ou Latin-1), kanji (1000, 13 bits por caractere usando Shift JIS) ou ECI (0111, Extended Channel Interpretation para especificação de conjunto de caracteres). A ferramenta exibe a string decodificada e detecta automaticamente se é uma URL (tentando a análise via new URL()) ou texto simples.

• Detecção de padrão de localização: o jsQR escaneia linhas em busca de sequências de pixels pretos/brancos alternados que correspondam à proporção 1:1:3:1:1 — três desses padrões em ângulos aproximadamente retos entre si confirmam a presença e orientação de um código QR independentemente da rotação.
• Correção de perspectiva: uma matriz de homografia calculada a partir dos quatro pontos de canto detectados mapeia o quadrilátero inclinado em uma grade quadrada — esta etapa é essencial porque fotos do mundo real raramente capturam códigos QR de frente.
• Binarização adaptativa: a limiarização local divide a imagem em pequenas regiões e calcula limiares por região, tornando o decodificador robusto a iluminação irregular, sombras e gradientes que derrotariam um limiar global.
• Correção de erros Reed-Solomon (ISO/IEC 18004): quatro níveis (L/M/Q/H) proporcionam 7-30% de recuperação de dados — o algoritmo Berlekamp-Massey localiza posições de erro e o algoritmo Forney calcula magnitudes de correção; se o dano exceder o nível, a decodificação falha de forma limpa.
• Detecção do modo de codificação: os primeiros quatro bits de dados indicam o modo — numérico (0001, eficiente para dígitos), alfanumérico (0010, para A-Z 0-9 e símbolos), byte (0100, para dados UTF-8/Latin-1 arbitrários), kanji (1000, para Shift JIS) e ECI (0111, para especificação de conjunto de caracteres).
• Versão e grade de módulos: versões de código QR variam de 1 (21x21 módulos) a 40 (177x177), com cada versão adicionando 4 módulos por lado — a versão é lida das faixas de informação de formato próximas aos padrões de localização, e a contagem de módulos determina a densidade da grade de amostragem.
• Execução local no navegador: a imagem é desenhada em um elemento Canvas oculto, getImageData() extrai o buffer bruto de pixels RGBA, e o jsQR o processa inteiramente na thread principal do navegador — nenhuma imagem é enviada a qualquer servidor, e o canvas é coletado pelo garbage collector após a conclusão da decodificação.