基于位置判别的激光QR二维码定位方法

针对金属件激光QR二维码常因磨损、腐蚀等致使位置探测图形特征不满足1:1:3:1:1,导致难以使用现有方法定位的问题,提出一种基于位置判别的激光QR二维码定位方法.首先利用双边滤波消除图像中的背景噪声,再结合数学形态学轮廓检测与最大连通区域方法完成了QR二维码的粗定位;其次采用骨架细化算法提取图像的骨架,并融合最小外接矩形和位置探测图形位置判别算法实现了QR二维码的精定位.实验结果表明,当传统方法无法对位置探测图形不完整的激光二维码进行定位时,该方法可有效地对二维码进行精确定位,具有更高的可靠性.     

二维条码QR Code编码原理及实现

在二维码编码的实现过程中,分析了QR Code二维条码的结构、编码步骤、编码原理和Reed-Solomon算法,并以数字模式为实例按照QR Code编码原理直观的描述了实现二维码QR Code的编码、纠错等功能。采用VC++的编程环境,通过对二维码编码程序反复测试,实现了二维码QR Code的编码程序设计。     

QR Code二维条形码的图像识别

在现代社会商品流通中,为了提高工作效率,条码识别技术得到了广泛的应用.一维条码受到容量的限制,仅能标识商品,而不能描述商品.二维条码解决了一维条码面I临的容量问题,具有信息量大、可靠性高、保密防伪等优点.文中介绍了QR Code二维条形码的技术,给出了基于数字图像处理的QR Code二维条形码的识别方案.该方案综合运用了图像灰度化、二值化、去噪、边缘检测、图像旋转等多种图像处理方法实现条码图像的预处理、条码定位、条码分割和数据提取.实验表明:该方案大大提高了识读的灵活性和可靠性.     

基于DM642的手机QR码检测与识别

基于市场上二维条码设备的广泛需求,研究了基于DM642的QR码的检测与识别技术.本文针对嵌入式智能设备获取的QR码（Quick Response Code,QR）图像严重倾斜与高度畸变问题,提出了基于位置探测图形的轮廓嵌套特性与轮廓之间面积比例关系来实现QR码定位的算法,接着以直线逼近的方法精确定位QR码的4个角点,然后运用逆透视变换与旋转校正的原理实现QR码的复原操作,最后基于复原后的图像通过网格采样来获取整个二维码的“01”矩阵,以便于后面的QR码解码.最终将算法移植到DM642上运行,能有效解决图像倾斜与畸变问题且解码效果良好.     

基于轮廓特征的快速响应码定位与提取方法

针对传统方法对低分辨率无自动对焦功能摄像头拍摄的QR码图像进行定位提取成功率低的缺点,提出了一种新的QR码定位与提取方法。该方法利用QR码寻像图形轮廓上的特征进行条码定位,然后利用直线最佳逼近法进行边界轮廓的寻找,找出四条边界,最后利用平面坐标变换法将条码图像旋转至水平,形成标准QR码图像,从而完成QR码图像的提取。     

基于改进神经网络的火车票号识别算法研究

为提高火车票识别精度和效率,将图像处理技术和BP神经网络结合,提出了一种基于图像处理和BP神经网络的火车票号识别算法.首先,通过图像预处理、目标区域的定位、二值化、倾斜校正和字符分割,提取火车票的身份证号码特征信息,建立特征信息库;之后,将特征信息库作为BP神经网络的输入,数字和字符类别作为BP神经网络的输出,建立BP神经网络的火车票号识别模型.研究结果表明,与模板匹配和SVM相比,提出的方法可以有效提高火车票号的识别精度和效率,识别精度高达97.7％,从而为火车票号识别提供新的方法.     

基于梯度方向评估的条码定位方法研究

提出了一种快速定位条形码的方法,可用于任意倾斜角度、复杂背景的条码定位.通过对图像划分成一个个小的区域(像素块),并计算块内的图像像素平方梯度的平均值,通过统计分析图像块的内部的平方梯度方向的分布情况,来判断是否符合条码的条纹特征,从而得到一系列的疑似区域,并通过形态学操作,消除背景的干扰,从而得到条码区域的准确位置.在判断条码的过程中,结合了图像的边缘信息,使得检测结果更为准确.实验表明,算法在复杂背景下能够准确地将条码区域检测出来,对于复杂图像中包含多个条码的情况也能够准确地定位.     

QR Code码在地理信息系统中的应用

为解决一维条码使用依靠数据库、受到极大限制的问题 ,设计的 QR Code码作为一种矩阵式二维码 ,具有超高速识读、全方位识读 ,能够有效地表示中国汉字、日本汉字等其他二维码所没有的特点。 QR Code用于印刷地图上同一位置的直接输入、检索系统 ,有很强的使用价值。     

光照不均条件下QR码的图像预处理

QR码是目前最具代表性的矩阵二维码,基于图像模式采集的条码图像普遍具有光照不均的缺点,因此如何得到黑白比例保持较好的二值图像是对条码进行准确译码的关键。本文提出了一种基于背景灰度扩展的二值化处理方法。实验证明,该方法简单有效,可用于提高QR码的识别率。     

基于边缘增强的二维码区域快速检测定位算法

在复杂背景下,传统的边缘提取和形态学操作方法很难准确分割出二维码区域。针对该问题,提出一种工业用二维码区域快速检测定位算法。将Max-Min算法和Canny算子相结合用以滤除图像中的背景噪声,同时增强目标的特征信息,再采用投影法进行初定位,利用形态学操作实现精确定位,并验证条码区域定位的准确性。实验结果表明,该方法检测定位速度快、精度高。