A damaged QR code is still data.

Often, yes. A reader app needs the whole code to be clean; qrsalvage instead treats the parts every QR code must contain as a calibration target, measures how damaged the rest is, and uses the code's own error correction to reconstruct what is missing. It can recover some codes that ordinary scanner apps reject — and tells you honestly when too much is physically gone.

No. Recovery works from the QR structure, not from an assumed product or use case. The code may be on packaging, a ticket, a document, a sign, an inventory tag or a device. Its payload may be a web address, contact card, email, phone number, location, Wi-Fi login, pairing code or plain text. Recognised formats are labelled after recovery; unknown content stays plain text rather than being guessed.

A code wrapped around a curved object defeats normal readers because straight grid lines become curves; qrsalvage fits a bowed grid to the surface before reading a single cell. Take several photographs from slightly different angles — what the curvature hides in one, another still shows, and they are read together.

For this specific kind of engraved or printed device label, recovery does more than return a string: it recognises a Zigbee install code, a Matter onboarding code, Wi-Fi credentials — and shows the fields you actually need to type into your hub, including the 11-digit Matter manual pairing code. A pairing code is a secret: it never leaves your device here, and be careful where else you paste it.

Laser engraving and wear defeat readers because dark and light modules become nearly the same shade. qrsalvage estimates the two brightness levels from the parts of the code whose values are fixed by the standard, then scores every other cell against them — so even a few percent of contrast, spread unevenly across the label, can be enough. The method page shows this step by step, with real figures.

Those labels are tiny, and the physics is unforgiving: once a module of the code is smaller than about five pixels in your photograph, or the photo is so blurry that neighbouring modules smear into each other, recovery becomes unlikely. In the synthetic resolution benchmark the rate collapses between five and four pixels per module; that is practical guidance, not a universal cutoff. The fix is in the photograph, not the app — get as close as your camera focuses, fill the frame with the label, and take several shots from slightly different angles. This tool fuses them, and the measured gain from fusion is larger than from any other step.

Missing is better than wrong. A QR code carries error correction that repairs twice as many known-missing cells as misread ones, so qrsalvage marks what it cannot trust as unknown instead of guessing — worn print becomes exactly the kind of damage the code was designed to survive. A torn edge that bends the paper is handled too: the grid is re-fitted before cells near the tear are read.

Here, yes — and verifiably so. The entire recovery runs inside your browser; there is no server that could receive your photograph, and the page's own security policy forbids it from talking to one. That matters for private documents, tickets, contact details, network credentials and pairing secrets. The first visit downloads the recovery engine (about 29 MB, then cached), which is the honest price of nothing leaving your device.

Then qrsalvage says so, and says why: it distinguishes a code it cannot find from one whose data area is physically destroyed beyond what error correction can carry. If several photographs agree the grid is clean but too many modules are simply gone, no tool can recover it — and knowing that is worth more than a spinner that never ends.

Oft eine ganze Menge. Eine Scanner-App braucht den ganzen Code in sauber; dieses Werkzeug nimmt die Teile, die jeder QR-Code enthalten muss, als Eichmaß, misst daran die Beschädigung und rekonstruiert den Rest über die eingebaute Fehlerkorrektur des Codes. Es liest deutlich über den Punkt hinaus, an dem Handykameras aufgeben — und sagt ehrlich, wenn zu viel physisch zerstört ist. Alles läuft in Ihrem Browser, das Foto wird nirgendwo hochgeladen.

Nein. Die Rekonstruktion arbeitet mit der Struktur des QR-Codes, nicht mit einer Vermutung über sein Produkt oder seinen Zweck. Der Code kann auf einer Verpackung, einem Ticket, Dokument, Schild, Inventaretikett oder Gerät stehen. Erkannte Formate werden erst nach der Rettung benannt; unbekannter Inhalt bleibt Klartext, statt erraten zu werden.

Genau so ein Fall ist der Grund, warum es dieses Werkzeug gibt. Auf einer Wölbung werden aus geraden Gitterlinien Kurven, daran scheitern normale Leser; hier wird ein gebogenes Gitter an die Fläche angepasst, bevor eine einzige Zelle gelesen wird. Machen Sie mehrere Fotos aus leicht verschiedenen Winkeln — was die Wölbung im einen verbirgt, zeigt das andere, und alle werden gemeinsam gelesen.

Bei genau dieser Art gravierter oder gedruckter Geräte-Etiketten liefert das Werkzeug mehr als eine Zeichenfolge: Es erkennt Zigbee-Install-Code, Matter-Code, WLAN-Zugang — und zeigt die Felder, die Sie in Ihren Hub eintippen müssen, inklusive des elfstelligen manuellen Matter-Codes. Ein Pairing-Code ist ein Geheimnis: Er verlässt Ihr Gerät hier nicht, und Vorsicht, wo Sie ihn sonst einfügen.

Nein — und das ist nachprüfbar. Die gesamte Rekonstruktion läuft in Ihrem Browser; es gibt keinen Server, der Fotos entgegennehmen könnte, und die Sicherheitsrichtlinie der Seite verbietet ihr, mit einem zu sprechen. Beim ersten Besuch lädt der Browser die Rechenumgebung (rund 29 MB, danach im Cache) — das ist der ehrliche Preis dafür, dass nichts Ihr Gerät verlässt.