以Halcon為例，一般解碼的步驟為：建立解碼模型——設定解碼引數——執行解碼——清除模型回收記憶體。如下所示：

1 create_bar_code_model ([], [], BarCodeHandle)
2 set_bar_code_param (BarCodeHandle, 'num_scanlines', 30)
3 find_bar_code (Image, SymbolRegions1, BarCodeHandle, ['Code 128','Code 39'], BarCodeStrings)
4 clear_bar_code_model (BarCodeHandle)

我們一般會在“設定解碼引數”這個步驟裡面做文章。例如設定多個引數，以達到解碼成功率高且解碼速度快的目的。這個只是常規思路，我今天並不想講這個，而且這種思路有侷限：有時候無論你引數設定得多麼合理，就是死活解不出來碼。

不知大家有沒有這樣的體驗：生活中我們經常用手機去掃二維碼，有時候我們第一次掃不上，但是變動手機位置或者開啟閃光燈重複掃，最終基本都能掃出來（解碼成功）。

我分析的原因如下：

質量高的碼Halcon解碼一般僅需幾毫秒，日常生活中手機解碼如果需要一秒左右，那可以推測其實手機是用了多次解碼的方式，一次不成功再來一次，因為手機可以多次對焦曝光拍照

用Halcon解碼時，對於難解的碼我們可以用類似思路：一次不成，再換個引數再解一次；或者改變相機曝光重新拍一張，再解一次。（變換工業相機位置拍攝不太現實，不考慮）