【二维码识别】基于matlab GUI机器学习QR二维码识别与生成【含Matlab源码 600期】

本文主要是介绍【二维码识别】基于matlab GUI机器学习QR二维码识别与生成【含Matlab源码 600期】，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

⛄一、简介

1 什么是QR码
QR码属于矩阵式二维码中的一个种类，由DENSO(日本电装)公司开发，由JIS和ISO将其标准化。QR码的样子其实在很多场合已经能够被看到了。
在这里插入图片描述
（1）位置探测图形、位置探测图形分隔符：用于对二维码的定位，对每个QR码来说，位置都是固定存在的，只是大小规格会有所差异；这些黑白间隔的矩形块很容易进行图像处理的检测。

（2）校正图形：根据尺寸的不同，矫正图形的个数也不同。矫正图形主要用于QR码形状的矫正，尤其是当QR码印刷在不平坦的面上，或者拍照时候发生畸变等。

（3）定位图形：这些小的黑白相间的格子就好像坐标轴，在二维码上定义了网格。

（4）格式信息：表示该二维码的纠错级别，分为L、M、Q、H；

（5）数据区域：使用黑白的二进制网格编码内容。8个格子可以编码一个字节。

（6）版本信息：即二维码的规格，QR码符号共有40种规格的矩阵（一般为黑白色），从21x21（版本1），到177x177（版本40），每一版本符号比前一版本每边增加4个模块。

（7）纠错码字：用于修正二维码损坏带来的错误。

2 QR二维码的识别原理

2.1 定位手机拍摄QR 码图像时，可能会同时采集到条码周围其他的图像。这些干扰图像会增加图像处理的复杂度，因此，可以把这些没必要的干扰图像通过裁切的方式去除。校正后，直接对正方形A’B’C’D’外的区域裁切，就可以去除其余背景。 QR 码符号中有3 个位置探测图形，分别位于符号图像4 个角中的3 个角，每个 4 位置探测图像都是由固定深浅颜色的模块组成。模块深浅颜色顺序为深色—浅色—深色—浅色—深色，各元素宽度的比例为1∶ 1∶ 3∶ 1∶ 1（如下图所示）。

即使图像有旋转，位置探测图像的模块颜色顺序和宽度比例也不变。对二值化后的图像按行、列分别逐点扫描，把同一灰度级的相邻像素记录为线段。如果有5 段线段的长度比例符合1∶ 1∶ 3 ∶ 1 ∶ 1，且深浅颜色顺序为深—浅—深—浅—深，则记录该线段。扫描完后，把行相邻的线段分为1 组，去除与所有线段都不相邻的行线段( 可能是随机的干扰线段) 。同样处理列线段，把行线段组和列线段组中相互交叉的组分类，求出交叉的行、列线段组的中心点，即为位置探测图形的中心。 2.2.2 预处理基本原理：QR 码作为手机二维码，其应用模式如下图所示。手机等智能设备通过摄像头采集带有条码符号的图像，对图像进行灰度化、二值化、旋转校正等预处理，进行条码检测。如果检测到非QR 码，则重新采集; 如果是QR 码，则进行图像信息的取样。用Reed － Solomon 码的译码算法对取到的数据进行纠错译码，统计出现的错误数量。如果错误数量超出纠错容量，则纠错译码失败，重新采集图像; 如果可以正确进行纠错译码，则把纠错后的信息进行各种数据模式下的译码，恢复出编码信息，继而根据应用模式进行信息输出、发送短信或网址跳转等后续处理。

3 QR码的特点

说到QR码的特点：

一）是高速读取(QR就是取自“Quick Response”的首字母)，对读取速度的体验源自于我手机上的一个软件，象上面贴出的码图，通过摄像头从拍摄到解码到显示内容也就三秒左右，对摄像的角度也没有什么要求；

二）是高容量、高密度；理论上内容经过压缩处理后可以存7089个数字，4296 个字母和数字混合字符，2953个8位字节数据，1817个汉字；

三）是支持纠错处理；纠错处理相对复杂，目前我还没有深入了解，按照QR码的标准文档说明，QR码的纠错分为4个级别，分别是：
level L : 最大 7% 的错误能够被纠正；
level M : 最大 15% 的错误能够被纠正；
level Q : 最大 25% 的错误能够被纠正；
level H : 最大 30% 的错误能够被纠正；

四）是结构化；看似无规则的图形，其实对区域有严格的定义，下图就是一个模式2、版本1的QR图结构(关于QR码的"模式"、“版本"将在后面进行介绍)：
在上图21*21的矩阵中，黑白的区域在QR码规范中被指定为固定的位置，称为寻像图形（finder pattern）和定位图形(timing pattern)。寻像图形和定位图形用来帮助解码程序确定图形中具体符号的坐标。
黄色的区域用来保存被编码的数据内容以及纠错信息码。
蓝色的区域，用来标识纠错的级别（也就是Level L到Level H)和所谓的"Mask pattern”,这个区域被称为“格式化信息”（format information）。

五）是扩展能力。QR码的Structure Append特点，使一个QR码可以分解成多个QR码，反之，也可以将多个QR码的数据组合到一个QR码中来：

4 QR码的模式和版本

前面提到过QR码的模式（Model）和版本（Version)。QR码分为Model1和Model2两种模式，Model1是对QR的初始定义，Model2是对Model1的扩展，目前使用较为普遍的是Model2，本文的所有说明也仅用于Model2。

QR图的大小(size)被定义为版本（Version)，版本号从1到40。版本1就是一个2121的矩阵，每增加一个版本号，矩阵的大小就增加4个模块(Module)，因此，版本40就是一个177177的矩阵。（版本越高，意味着存储的内容越多，纠错能力也越强）。

5 QR码支持的编码内容

QR码支持编码的内容包括纯数字、数字和字符混合编码、8位字节码和包含汉字在内的多字节字符。其中：
数字：每三个为一组压缩成10bit。
字母数字混合:每两个为一组，压缩成11bit。
8bit字节数据：无压缩直接保存。
多字节字符：每一个字符被压缩成13bit。

6 QR码编码原理（编码）
编码就是把常见的数字、字符等转换成QR码的方法。说具体的编码之前，先说一下QR码的最大容量问题。

6.1 最大容量
QR码的最大容量取决于选择的版本、纠错级别和编码模式（Mode:数字、字符、多字节字符等）。以版本1、纠错级别为Level Q的QR码为例，可以存储27个纯数字，或17个字母数字混合字符或11个8bit字节数据。如果要存储同样多的内容同时提高纠错级别，则需要采用更高的版本。版本1~9 数据容量、纠错码容量对照如下表：
在这里插入图片描述

⛄二、部分源代码

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) %%%%%%%%打开图像
global im;
[filename,pathname]=uigetfile({‘.’;‘.bmp’;'.jpg’;‘.tif’;'.jpg’},‘选择图像’);
if isequal(filename,0)||isequal(pathname,0)
errordlg(‘您还没有选取图片！！’,‘温馨提示’);%如果没有输入，则创建错误对话框
return;
else
image=[pathname,filename];%合成路径+文件名
im=imread(image);%读取图像
figure
imshow(im);%在坐标axes1显示原图像
title(‘原始QR图像’);
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解码
global I_otsu; %global 定义全局变量
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) %解码
%set(handles.edit1,‘string’,[get(handles.edit1,‘string’) str]);
%set(handles.text,‘string’,[get(handles.text,‘string’) str]);
set(handles.edit1,‘String’,str); %显示字符

% — Executes on button press in pushbutton4.
function pushbutton4_Callback(hObject, eventdata, handles) %%%%%%%%%%%%%%%%%%% 灰度化处理
global im;
global II;

I=im;
[w,h,l]=size(I); %图像大小
II=[];
for i=1:h
for j=1:w
II(j,i)=0.3I(j,i,1)+0.59I(j,i,2)+0.11*I(j,i,3); %灰度化处理公式
end
end

figure,imshow(II,[]) %显示图像
title(‘QR二维码灰度化处理’);

% — Executes on button press in pushbutton5.
function pushbutton5_Callback(hObject, eventdata, handles)%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 平滑处理
global II;
global I3;
III=uint8(II); %图像转换0-255
Ix=imnoise(III,‘salt & pepper’,0.02); %对灰度化图像人为加噪声
I3=medfilt2(Ix,[3,3]); %平滑处理
figure
imshow(Ix)
title(‘QR二维码加噪处理’);
figure
imshow(I3)
title(‘QR二维码平滑处理’);

% — Executes on button press in pushbutton6.
function pushbutton6_Callback(hObject, eventdata, handles)%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 二值化处理
global I3;
global I_otsu;
I_otsu=otsut(I3); %二值化处理
figure
imshow(I_otsu,[])
title(‘QR二维码二值化处理’);

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) %%%% 旋转校正 4.bmp
global im;
%倾斜校正：二值化，取边缘，Hough变换得到角度，旋转
I=im;
bw=rgb2gray(I); %rgb转换为灰度图
bw=im2bw(I,graythresh(bw)); %二值化过程
bw=double(bw);
BW=edge(bw,‘canny’); %canny边缘处理
BW1=BW;
figure
imshow(BW1);title(‘canny 边界图像’); %显示图像
[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变化峰值检测
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检测线段
figure,imshow(BW),title(‘直线标识图像’);
max_len = 0;
hold on;
for k=1:length(lines) %主要把线条和点显示出来
xy=[lines(k).point1;lines(k).point2];
% 标出线段
plot(xy(:,1),xy(:,2),‘LineWidth’,2,‘Color’,‘green’);
% 标出线段的起始和终端点
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