一、簡介
1 什麼是QR碼
QR碼屬于矩陣式二維碼中的一個種類，由DENSO(日本電裝)公司開發，由JIS和ISO将其标準化。QR碼的樣子其實在很多場合已經能夠被看到了。
（1）位置探測圖形、位置探測圖形分隔符：用于對二維碼的定位，對每個QR碼來說，位置都是固定存在的，隻是大小規格會有所差異；這些黑白間隔的矩形塊很容易進行圖像處理的檢測。
（2）校正圖形：根據尺寸的不同，矯正圖形的個數也不同。矯正圖形主要用于QR碼形狀的矯正，尤其是當QR碼印刷在不平坦的面上，或者拍照時候發生畸變等。
（3）定位圖形：這些小的黑白相間的格子就好像坐标軸，在二維碼上定義了網格。
（4）格式資訊：表示該二維碼的糾錯級别，分為L、M、Q、H；
（5）資料區域：使用黑白的二進制網格編碼内容。8個格子可以編碼一個位元組。
（6）版本資訊：即二維碼的規格，QR碼符号共有40種規格的矩陣（一般為黑白色），從21x21（版本1），到177x177（版本40），每一版本符号比前一版本 每邊增加4個子產品。
（7）糾錯碼字：用于修正二維碼損壞帶來的錯誤。
2 QR二維碼的識别原理
2.1 定位 手機拍攝QR 碼圖像時，可能會同時采集到條碼周圍其他的圖像。這些幹擾圖像會增加圖像處理的複雜度，是以，可以把這些沒必要的幹擾圖像通過裁切的方式去除。校正後，直接對正方形A’B’C’D’外的區域裁切，就可以去除其餘背景。 QR 碼符号中有3 個位置探測圖形，分别位于符号圖像4 個角中的3 個角，每個 4 位置探測圖像都是由固定深淺顔色的子產品組成。子產品深淺顔色順序為深色—淺色—深色—淺色—深色，各元素寬度的比例為1∶ 1∶ 3∶ 1∶ 1（如下圖所示）。
即使圖像有旋轉，位置探測圖像的子產品顔色順序和寬度比例也不變。對二值化後的圖像按行、列分别逐點掃描，把同一灰階級的相鄰像素記錄為線段。如果有5 段線段的長度比例符合1∶ 1∶ 3 ∶ 1 ∶ 1，且深淺顔色順序為深—淺—深—淺—深，則記錄該線段。掃描完後，把行相鄰的線段分為1 組，去除與所有線段都不相鄰的行線段( 可能是随機的幹擾線段) 。同樣處理列線段，把行線段組和列線段組中互相交叉的組分類，求出交叉的行、列線段組的中心點，即為位置探測圖形的中心。 2.2.2 預處理 基本原理：QR 碼作為手機二維碼，其應用模式如下圖所示。手機等智能裝置通過攝像頭采集帶有條碼符号的圖像，對圖像進行灰階化、二值化、旋轉校正等預處理，進行條碼檢測。如果檢測到非QR 碼，則重新采集; 如果是QR 碼，則進行圖像資訊的取樣。用Reed － Solomon 碼的譯碼算法對取到的資料進行糾錯譯碼，統計出現的錯誤數量。如果錯誤數量超出糾錯容量，則糾錯譯碼失敗，重新采集圖像; 如果可以正确進行糾錯譯碼，則把糾錯後的資訊進行各種資料模式下的譯碼，恢複出編碼資訊，繼而根據應用模式進行資訊輸出、發送短信或網址跳轉等後續處理。
3 QR碼的特點
說到QR碼的特點：
一）是高速讀取(QR就是取自“Quick Response”的首字母)，對讀取速度的體驗源自于我手機上的一個軟體，象上面貼出的碼圖，通過攝像頭從拍攝到解碼到顯示内容也就三秒左右，對攝像的角度也沒有什麼要求；
二）是高容量、高密度；理論上内容經過壓縮處理後可以存7089個數字，4296 個字母和數字混合字元，2953個8位位元組資料，1817個漢字；
三）是支援糾錯處理；糾錯處理相對複雜，目前我還沒有深入了解，按照QR碼的标準文檔說明，QR碼的糾錯分為4個級别，分别是：
level L : 最大 7% 的錯誤能夠被糾正；
level M : 最大 15% 的錯誤能夠被糾正；
level Q : 最大 25% 的錯誤能夠被糾正；
level H : 最大 30% 的錯誤能夠被糾正；
四）是結構化；看似無規則的圖形，其實對區域有嚴格的定義，下圖就是一個模式2、版本1的QR圖結構(關于QR碼的"模式"、“版本"将在後面進行介紹)：
在上圖21*21的矩陣中，黑白的區域在QR碼規範中被指定為固定的位置，稱為尋像圖形（finder pattern） 和 定位圖形(timing pattern)。尋像圖形和定位圖形用來幫助解碼程式确定圖形中具體符号的坐标。
黃色的區域用來儲存被編碼的資料内容以及糾錯資訊碼。
藍色的區域，用來辨別糾錯的級别（也就是Level L到Level H)和所謂的"Mask pattern”,這個區域被稱為“格式化資訊”（format information）。
五）是擴充能力。QR碼的Structure Append特點，使一個QR碼可以分解成多個QR碼，反之，也可以将多個QR碼的資料組合到一個QR碼中來：
4 QR碼的模式和版本
前面提到過QR碼的模式（Model）和版本（Version)。QR碼分為Model1和Model2兩種模式，Model1是對QR的初始定義，Model2是對Model1的擴充，目前使用較為普遍的是Model2，本文的所有說明也僅用于Model2。
QR圖的大小(size)被定義為版本（Version)，版本号從1到40。版本1就是一個2121的矩陣，每增加一個版本号，矩陣的大小就增 加4個子產品(Module)，是以，版本40就是一個177177的矩陣。（版本越高，意味着存儲的内容越多，糾錯能力也越強）。
5 QR碼支援的編碼内容
QR碼支援編碼的内容包括純數字、數字和字元混合編碼、8位位元組碼和包含漢字在内的多位元組字元。其中：
數字：每三個為一組壓縮成10bit。
字母數字混合:每兩個為一組，壓縮成11bit。
8bit位元組資料：無壓縮直接儲存。
多位元組字元：每一個字元被壓縮成13bit。
6 QR碼編碼原理（編碼）
編碼就是把常見的數字、字元等轉換成QR碼的方法。說具體的編碼之前，先說一下QR碼的最大容量問題。
6.1 最大容量
QR碼的最大容量取決于選擇的版本、糾錯級别和編碼模式（Mode:數字、字元、多位元組字元等）。以版本1、糾錯級别為Level Q的QR碼為例，可以存儲27個純數字，或17個字母數字混合字元或11個8bit位元組資料。如果要存儲同樣多的内容同時提高糾錯級别，則需要采用更高的版本。版本1~9 資料容量、糾錯碼容量對照如下表：
二、源代碼
function varargout = main(varargin)
% MAIN MATLAB code for main.fig
% MAIN, by itself, creates a new MAIN or raises the existing
% singleton*.
%
% H = MAIN returns the handle to a new MAIN or the handle to
% the existing singleton*.
%
% MAIN('CALLBACK',hObject,eventData,handles,...) calls the local
% function named CALLBACK in MAIN.M with the given input arguments.
%
% MAIN('Property','Value',...) creates a new MAIN or raises the
% existing singleton*. Starting from the left, property value pairs are
% applied to the GUI before main_OpeningFcn gets called. An
% unrecognized property name or invalid value makes property application
% stop. All inputs are passed to main_OpeningFcn via varargin.
%
% *See GUI Options on GUIDE's Tools menu. Choose "GUI allows only one
% instance to run (singleton)".
%
% See also: GUIDE, GUIDATA, GUIHANDLES
% Edit the above text to modify the response to help main
% Last Modified by GUIDE v2.5 20-Apr-2014 14:55:44
% Begin initialization code - DO NOT EDIT
gui_Singleton = 1;
gui_State = struct('gui_Name', mfilename, ...
'gui_Singleton', gui_Singleton, ...
'gui_OpeningFcn', @main_OpeningFcn, ...
'gui_OutputFcn', @main_OutputFcn, ...
'gui_LayoutFcn', [] , ...
'gui_Callback', []);
if nargin && ischar(varargin{1})
gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1});
end
if nargout
[varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});
else
gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});
end
% End initialization code - DO NOT EDIT
% --- Executes just before main is made visible.
function main_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin)
% This function has no output args, see OutputFcn.
% hObject handle to figure
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
% varargin command line arguments to main (see VARARGIN)
% Choose default command line output for main
handles.output = hObject;
% Update handles structure
guidata(hObject, handles);
% UIWAIT makes main wait for user response (see UIRESUME)
% uiwait(handles.figure1);
% --- Outputs from this function are returned to the command line.
function varargout = main_OutputFcn(hObject, eventdata, handles)
% varargout cell array for returning output args (see VARARGOUT);
% hObject handle to figure
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
% Get default command line output from handles structure
varargout{1} = handles.output;
% --- Executes on button press in pushbutton1.
function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles) %%%%%%%%打開圖像
global im;
[filename,pathname]=uigetfile({'*.*';'*.bmp';'*.jpg';'*.tif';'*.jpg'},'選擇圖像');
if isequal(filename,0)||isequal(pathname,0)
errordlg('您還沒有選取圖檔！！','溫馨提示');%如果沒有輸入，則建立錯誤對話框
return;
else
image=[pathname,filename];%合成路徑+檔案名
im=imread(image);%讀取圖像
figure
imshow(im);%在坐标axes1顯示原圖像
title('原始QR圖像');
end
% hObject handle to pushbutton1 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
% --- Executes on button press in pushbutton2.
function pushbutton2_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to pushbutton2 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
% --- Executes on button press in pushbutton3.
function pushbutton3_Callback(hObject, eventdata, handles)%%%%%%%%%%%%%%%%%%% QR解碼
global I_otsu; %global 定義全局變量
global im;
global KL;
global Ijibian;
I_jiema=Ijibian;
I_jiema=I_otsu; %二值
I_jiema=KL;
I_jiema=im;
%
str=zxing_decode(I_jiema) %解碼
%set(handles.edit1,'string',[get(handles.edit1,'string') str]);
%set(handles.text,'string',[get(handles.text,'string') str]);
set(handles.edit1,'String',str); %顯示字元
% --- Executes on button press in pushbutton4.
function pushbutton4_Callback(hObject, eventdata, handles) %%%%%%%%%%%%%%%%%%% 灰階化處理
global im;
global II;
I=im;
[w,h,l]=size(I); %圖像大小
II=[];
for i=1:h
for j=1:w
II(j,i)=0.3*I(j,i,1)+0.59*I(j,i,2)+0.11*I(j,i,3); %灰階化處理公式
end
end
figure,imshow(II,[]) %顯示圖像
title('QR二維碼灰階化處理');
% --- Executes on button press in pushbutton5.
function pushbutton5_Callback(hObject, eventdata, handles)%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 平滑處理
global II;
global I3;
III=uint8(II); %圖像轉換0-255
Ix=imnoise(III,'salt & pepper',0.02); %對灰階化圖像人為加噪聲
I3=medfilt2(Ix,[3,3]); %平滑處理
figure
imshow(Ix)
title('QR二維碼加噪處理');
figure
imshow(I3)
title('QR二維碼平滑處理');
% --- Executes on button press in pushbutton6.
function pushbutton6_Callback(hObject, eventdata, handles)%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 二值化處理
global I3;
global I_otsu;
I_otsu=otsut(I3); %二值化處理
figure
imshow(I_otsu,[])
title('QR二維碼二值化處理');
function edit1_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to edit1 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
% Hints: get(hObject,'String') returns contents of edit1 as text
% str2double(get(hObject,'String')) returns contents of edit1 as a double
% --- Executes during object creation, after setting all properties.
function edit1_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to edit1 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles empty - handles not created until after all CreateFcns called
% Hint: edit controls usually have a white background on Windows.
% See ISPC and COMPUTER.
if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'), get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))
set(hObject,'BackgroundColor','white');
end
% --- Executes on button press in pushbutton7.
function pushbutton7_Callback(hObject, eventdata, handles) %%%% 旋轉校正 4.bmp
global im;
%傾斜校正 ：二值化，取邊緣，Hough變換得到角度，旋轉
I=im;
bw=rgb2gray(I); %rgb轉換為灰階圖
bw=im2bw(I,graythresh(bw)); %二值化過程
bw=double(bw);
BW=edge(bw,'canny'); %canny邊緣處理
BW1=BW;
figure
imshow(BW1);title('canny 邊界圖像'); %顯示圖像
[H,T,R]=hough(BW);
figure,imshow(H,[],'XData',T,'YData',R,'InitialMagnification','fit');
xlabel('\theta'),ylabel('\rho');
axis on, axis normal,hold on;
P=houghpeaks(H,4,'threshold',ceil(0.3*max(H(:)))); %hough變化峰值檢測
x=T(P(:,2)); y = R(P(:,1));
plot(x,y,'s','color','white');
lines=houghlines(BW,T,R,P,'FillGap',50,'MinLength',7); %hough檢測線段
figure,imshow(BW),title('直線辨別圖像');
max_len = 0;
hold on;
for k=1:length(lines) %主要把線條和點顯示出來
xy=[lines(k).point1;lines(k).point2];
% 标出線段
plot(xy(:,1),xy(:,2),'LineWidth',2,'Color','green');
% 标出線段的起始和終端點
plot(xy(1,1),xy(1,2),'x','LineWidth',2,'Color','yellow');
plot(xy(2,1),xy(2,2),'x','LineWidth',2,'Color','red');
len=norm(lines(k).point1-lines(k).point2);
Len(k)=len;
if (len>max_len)
max_len=len;
xy_long=xy;
end
end 三、運作結果
四、matlab版本及參考文獻
1 matlab版本
2014a
2 參考文獻
[1] 蔡利梅.MATLAB圖像處理——理論、算法與執行個體分析[M].清華大學出版社，2020.
[2]楊丹,趙海濱,龍哲.MATLAB圖像處理執行個體詳解[M].清華大學出版社，2013.
[3]周品.MATLAB圖像處理與圖形使用者界面設計[M].清華大學出版社，2013.