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        ZLG解析——二維碼識別技術(shù)

        作者: 時間:2019-09-05 來源:電子產(chǎn)品世界 收藏

        基于二維碼識別相關(guān)的應(yīng)用迅速進入人們的生活,掃二維碼已成為連接線上線下成本最低的網(wǎng)絡(luò)接入口之一。二維碼識別技術(shù)原理是什么,又因何種優(yōu)勢能夠改變我們的生活方式?本文將以二維碼使用最廣的QR碼(Quick Response Code)為例,從QR碼的優(yōu)勢、識別過程、算法、和應(yīng)用方向等方面闡述二維碼得以廣泛使用的原因。

        本文引用地址:http://www.104case.com/article/201909/404480.htm

        目前,二維碼在中國的最大應(yīng)用領(lǐng)域就是移動支付。不少人已經(jīng)習慣了出門不帶現(xiàn)金,手機掃碼走天下。根據(jù)第40次《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展狀況統(tǒng)計報告》顯示,截至2017年6月,我國手機網(wǎng)民規(guī)模達7.24億,移動支付用戶規(guī)模達5.02億,4.63億網(wǎng)民在線下消費時使用手機進行支付,而這其中很多都是通過掃二維碼實現(xiàn)的。

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        資料來源:CNNIC 前瞻產(chǎn)業(yè)研究院整理

            接下來將對二維碼識別技術(shù)及應(yīng)用進行介紹,為了便于整體理解,首先闡述QR碼的特點及優(yōu)勢,接著介紹QR碼識別過程,并重點介紹圖像預(yù)處理算法。然后講述當前二維碼識別技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域,最后演示ZLG QR碼識別demo。

        1.  QR碼的特點及優(yōu)勢

        QR碼是由日本Denso公司于1994年9月研制的一種矩陣式二維條碼,它除了具有二維條碼所具有的信息容量大、可靠性高、可表示漢字及圖像多種信息、保密防偽性強等特點外,還具有能高速全方位識讀、能有效表達漢字等主要特點。

        2.  QR碼的識別過程

        QR符合由編碼區(qū)域和包括尋像圖形、分隔符、定位圖形和校正圖形在內(nèi)的功能圖形組成。QR碼結(jié)構(gòu)圖如下所示。

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        QR碼結(jié)構(gòu)圖

        QR碼識別常見的方法過程主要有圖像預(yù)處理,定位位置探測圖形、定位校正圖形、透視變換、譯碼和糾錯。

        圖像預(yù)處理:灰度化、去噪、畸變矯正以及二值化等;

        定位位置探測圖形:通過位置探測圖形1:1:3:1:1的特征查找,允許容差0.5,水平和垂直方向掃描該特征,多次穿透即為候選位置探測圖像,通過一些篩選策略剔除假位置探測圖形確定真圖形,再根據(jù)3個該圖形之間的距離和旋轉(zhuǎn)角度,確定它們的方位,分別為左上角,右上角和左下角。

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        位置探測圖形特征

        定位校正圖形:根據(jù)3個位置探測圖像估計右下角校正符,類似定位位置探測圖形定位該圖形。

        透視變換:根據(jù)3個定位中心點和校正符中心點,和理想4個點的坐標,獲取單應(yīng)性矩陣,再通過透視變換獲取標準正方形圖像。透視變換公式如下:

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        透視變換效果圖如下

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        譯碼和糾錯:譯碼是對二維碼版本信息、格式信息、數(shù)據(jù)和糾錯碼進行解碼和對比。將數(shù)據(jù)區(qū)轉(zhuǎn)為0和1的比特流,并用 Reed-Solomon 糾錯算法對比特流校驗和糾錯。判斷QR碼編碼格式后譯碼,這樣我們便得到了二維碼包含的數(shù)據(jù)。

        3.  QR碼圖像預(yù)處理

        常規(guī)的QR碼識別過程容易受到環(huán)境影響而難以識別,往往需要一些預(yù)處理改善圖像質(zhì)量和識別環(huán)境。

        圖像灰度化:攝像頭輸出的數(shù)據(jù)格式很多,黑白攝像頭直接輸出灰度圖,而彩色攝像頭輸出格式有YUV422,YUV410,RGB565, RGB888等,二維碼識別只需要單通道的灰度圖,

        因此需要轉(zhuǎn)化,以RGB888為例,轉(zhuǎn)換公式如下:

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        去噪:噪聲的影響會使1:1:3:1:1的特征定位不準,以及數(shù)據(jù)階段譯碼錯誤,常見的噪聲主要是高斯噪聲和椒鹽噪聲,可以采用高斯濾波,中值濾波或均值濾波來改善圖像質(zhì)量。

        畸變矯正:廣角攝像頭或魚眼攝像頭帶有較大的畸變,越靠近視角邊緣圖像形變越大,對于畸變較大的圖像而言,不僅1:1:3:1:1的特征的比例關(guān)系失調(diào),數(shù)據(jù)區(qū)的數(shù)據(jù)沒有標準的模塊大小,會造成無法準確譯碼。對于這種情況,需通過畸變模型矯正,矯正成無畸變的圖像。

        二值化:正常情況下背景和QR碼目標區(qū)分明顯,光照均勻,只需要簡單使用全局二值化方法即可,常見的方法有固定閾值法、Otsu法,直方圖雙峰閾值化方法等。對于光照不均勻的情況,則不適用,會造成全局亮度失衡而無法正常識碼,因此需要自適應(yīng)局部閾值化方法處理,可以采用分塊求閾值再均衡化的方法實現(xiàn)。

        4.  QR碼應(yīng)用領(lǐng)域

        QR碼是用某種特定的幾何圖形,按一定規(guī)律來記錄數(shù)據(jù)符號信息。主要用途如下表

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        5.  QR碼識別效果展示

        ZLG研發(fā)的QR碼識別算法目前支持的平臺有:基于AWorks系統(tǒng)的cortex-m7系列M1052-M16F128AWI -T平臺、基于Linux的cortex-a7系列M6Y2C-256F256LI-T平臺和基于Linux的cortex-a8系列M3354-512LI-F1GT平臺。

        基于cortex-a8系列M3354-512LI-F1GT平臺的QR碼識別功能如下視頻所示:

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        A8_快速掃描、A8_碎屏識別demo.mp4

        視頻中主要展示了微信支付操作,可以看到劇烈晃動手機的情況下依舊能夠識別。對于單次支付操作,觀察串口打印的信息可以看出,基本實現(xiàn)了無需等待的“閃付”體驗。并且,從視頻中可以看到,針對于手機碎屏問題,ZLG的QR碼算法可以較好的支持。

        此外,考慮到個性化QR碼使用場景,我司QR碼識別算法同樣支持,以微信二維碼名片樣式為例,效果如以下視頻所示

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        A8_多樣式demo.mp4

        基于cortex-m7系列M1052-M16F128AWI -T平臺的二維碼識別demo配有4.3寸液晶顯示屏, 以類似于手機掃碼的體驗,快速識別二維碼,顯示識別的結(jié)果。效果如下所示:

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        M7_快速掃描demo.mp4

        ZLG QR碼算法調(diào)用方式簡單,僅需要算法初始化、解碼和內(nèi)存釋放三個步驟,QR碼算法頭文件“aw_qrcode.h”接口如下

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        調(diào)用我司的QR碼算法demo程序“QRScanner.c”如下所示

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        最后附上M3354-512LI-F1GT產(chǎn)品圖片:

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        M1052-M16F128AWI-T產(chǎn)品圖片:

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        6.  關(guān)于算法庫獲取

        關(guān)于算法庫可以聯(lián)系ZLG立功科技獲取。




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