二維碼的生成與識別

大學最後一次課程設計，居然是數字圖像處理。可以想象有多為難，對於一個普通的二本學生來說，這無疑是一個挑戰。好在老師對我們放低了要求，可以站在巨人的肩膀上，可以從網上down別人的代碼，但是一定要弄懂。我們組選擇題目的是二維碼的生成與識別。完成這個課設才發現平常生活中隨處可見的二維碼居然這麽復雜。果然不了解就沒有發言權啊。

下面我就把我總結的關於二維碼的相關知識點分享一下。

二維碼

二維碼又稱QR Code，QR全稱Quick Response，是一個近幾年來移動設備上超流行的一種編碼方式，它比傳統的Bar Code條形碼能存更多的信息，也能表示更多的數據類型。

二維條碼/二維碼（2-dimensional bar code）是用某種特定的幾何圖形按一定規律在平面（二維方向上）分布的黑白相間的圖形記錄數據符號信息的；在代碼編制上巧妙地利用構成計算機內部邏輯基礎的“0”、“1”比特流的概念，使用若幹個與二進制相對應的幾何形體來表示文字數值信息，通過圖象輸入設備或光電掃描設備自動識讀以實現信息自動處理：它具有條碼技術的一些共性：每種碼制有其特定的字符集；每個字符占有一定的寬度；具有一定的校驗功能等。同時還具有對不同行的信息自動識別功能、及處理圖形旋轉變化點。

二維碼的結構

1、版本信息：version1（21*21），version2，...，version40，一共40個版本。版本代表每行有多少模塊，每一個版本比前一個版本增加4個碼元，計算公式為（n-1）*4+21，每個碼元存儲一個二進制0或者 1。1代表黑色，0表示白色。比如，version1表示每一行有21個碼元。

2、格式信息：存儲容錯級別L(7%),M(15%),Q(25%),R(35%）。容錯：允許存儲的二維碼信息出現重復部分，級別越高，重復信息所占比例越高。目的：即使二維碼被圖標遮住一部分，一樣可以獲取全部二維碼內容。有圖片的二維碼， 圖片不算二維碼的一部分，它遮住一部分碼元，但還是可以掃描到所有內容。

3、碼字：實際保存的二維碼信息，和糾錯碼字（用於修正二維碼損壞帶來的錯誤，就是說當碼元被圖片遮住，可以通過糾錯碼字來找回）。

4、位置探測圖形、位置探測圖形分隔符、定位圖形，校正圖形：用於對二維碼的定位。位置探測圖形用於標記矩形大小，3個圖形確定一個矩形。定位符是因為二維碼有40個版本尺寸,當尺寸過大後需要有根標準線，不然掃描的時候可能會掃歪。

具體的二維碼結構如圖1-1所示。

圖：1-1二維碼結構示意圖

二維碼的生成過程

信息按照一定的編碼規則後變成二進制，通過黑白色形成矩形。

1. 數據分析：確定編碼的字符類型，按相應的字符集轉換成符號字符； 選擇糾錯等級，在規格一定的條件下，糾錯等級越高其真實數據的容量越小。

1. 數據編碼：將數據字符轉換為位流，每8位一個碼字，整體構成一個數據的碼字序列。其實知道這個數據碼字序列就知道了二維碼的數據內容。
2. 糾錯編碼：按需要將上面的碼字序列分塊，並根據糾錯等級和分塊的碼字，產生糾錯碼字，並把糾錯碼字加入到數據碼字序列後面，成為一個新的序列。

在二維碼規格和糾錯等級確定的情況下，其實它所能容納的碼字總數和糾錯碼字數也就確定了，比如：版本10，糾錯等級時H時，總共能容納346個碼字，其中224個糾錯碼字。就是說二維碼區域中大約1/3的碼字時冗余的。對於這224個糾錯碼字，它能夠糾正112個替代錯誤（如黑白顛倒）或者224個據讀錯誤（無法讀到或者無法譯碼），這樣糾錯容量為：112/346=32.4%。

4.構造最終數據信息：在規格確定的條件下，將上面產生的序列按次序放如分塊中。按規定把數據分塊，然後對每一塊進行計算，得出相應的糾錯碼字區塊，把糾錯碼字區塊 按順序構成一個序列，添加到原先的數據碼字序列後面。

5.構造矩陣：將探測圖形、分隔符、定位圖形、校正圖形和碼字模塊放入矩陣中。

6.掩摸：將掩摸圖形用於符號的編碼區域，使得二維碼圖形中的深色和淺色（黑色和白色）區域能夠比率最優的分布。

7.格式和版本信息：生成格式和版本信息放入相應區域內。

二維碼的識別

1、定位圖形：首先尋找探測圖形，就是二維碼上的三個方塊。這三個方塊的作用就是不管在哪個方向掃描圖形，都可以掃到，不信可以將手機翻轉測試一下。在通過二維碼上的定位圖形和分隔符確定二維碼信息的圖像。定位圖形確定二維碼符號中模塊的坐標，二維碼中的模塊都是固定的，包括校正圖形，版本信息，數據和糾錯碼。分隔符呢，就是將探測圖形與二維碼信息圖像分開。

2、灰度化二維碼信息像素：手機拍到的圖像都是彩色的，所以拍攝到二維碼也不列外，它也是彩色的，只不過除了黑白，其他顏色非常淺而已。灰度化是指通過顏色的深淺來識別二維碼，就是說顏色深的按深灰處理，淺色的按淺灰處理，去掉其他顏色。
3、去掉二維碼信息像素的噪點：相機的傳感器在把光線作為接收信號和輸出過程產生的粗糙像素，這些粗糙的像素是照片中不應該出現的幹擾因素。噪點就是指這些粗糙的像素。

4、二值化二維碼信息像素：二值化是說將圖像上像素灰度值設置為0或者255，也就是變成只有黑白兩種顏色。第一步已經灰度化變成只有深灰和淺灰兩種顏色，現在二值化是將深灰變成黑色，淺灰變成白色。為什麽變成黑白色呢。因為二維碼圖像其實是由二進制的0或者1組成，0代表白色，1代表黑色。二維碼在二值化時會將二維碼圖像變成只有黑白色的條碼，然後根據解析公式什麽的(因為像素是0-255之間，要全部轉變成0或者255，估計得經過一些計算，然後0就是0,255變為1)轉化成二進制信息。

5、二維碼譯碼和糾錯：將得到的二進制信息進行譯碼和糾錯。得到的二進制信息是版本格式信息、數據和糾錯碼經過一定的編碼方式生成的，所以譯碼是對版本格式信息，數據和糾錯碼進行解碼和對比。糾錯是和譯碼同時進行的，將數據進行糾錯。得到數據

二維碼的生成與識別