基于二维码识别相关的应用迅速进入人们的生活，扫二维码已成为连接线上线下成本最低的网络接入口之一。二维码识别技术原理是什么，又因何种优势能够改变我们的生活方式？本文将以二维码使用最广的QR码（Quick Response Code）为例，从QR码的优势、识别过程、算法、和应用方向等方面阐述二维码得以广泛使用的原因。
目前，二维码在中国的最大应用领域就是移动支付。不少人已经习惯了出门不带现金，手机扫码走天下。根据第40次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2017年6月，我国手机网民规模达7.24亿，移动支付用户规模达5.02亿，4.63亿网民在线下消费时使用手机进行支付，而这其中很多都是通过扫二维码实现的。
资料来源：CNNIC 前瞻产业研究院整理
接下来将对二维码识别技术及应用进行介绍，为了便于整体理解，首先阐述QR码的特点及优势，接着介绍QR码识别过程，并重点介绍图像预处理算法。然后讲述当前二维码识别技术的应用领域，最后演示我司QR码识别demo。
QR码的特点及优势QR码是由日本Denso公司于1994年9月研制的一种矩阵式二维条码，它除了具有二维条码所具有的信息容量大、可靠性高、可表示汉字及图像多种信息、保密防伪性强等特点外，还具有能高速全方位识读、能有效表达汉字等主要特点。
QR码的识别过程QR符合由编码区域和包括寻像图形、分隔符、定位图形和校正图形在内的功能图形组成。QR码结构图如下所示。
QR码结构图
QR码识别常见的方法过程主要有图像预处理，定位位置探测图形、定位校正图形、透视变换、译码和纠错。
图像预处理：灰度化、去噪、畸变矫正以及二值化等；
定位位置探测图形：通过位置探测图形1：1：3：1：1的特征查找，允许容差0.5，水平和垂直方向扫描该特征，多次穿透即为候选位置探测图像，通过一些筛选策略剔除假位置探测图形确定真图形，再根据3个该图形之间的距离和旋转角度，确定它们的方位，分别为左上角，右上角和左下角。
位置探测图形特征
定位校正图形：根据3个位置探测图像估计右下角校正符，类似定位位置探测图形定位该图形。
透视变换：根据3个定位中心点和校正符中心点，和理想4个点的坐标，获取单应性矩阵，再通过透视变换获取标准正方形图像。透视变换公式如下：
透视变换效果图如下：
译码和纠错：译码是对二维码版本信息、格式信息、数据和纠错码进行解码和对比。将数据区转为0和1的比特流，并用Reed-Solomon纠错算法对比特流校验和纠错。判断QR码编码格式后译码，这样我们便得到了二维码包含的数据。
QR码图像预处理常规的QR码识别过程容易受到环境影响而难以识别，往往需要一些预处理改善图像质量和识别环境。
图像灰度化：摄像头输出的数据格式很多，黑白摄像头直接输出灰度图，而彩色摄像头输出格式有YUV422，YUV410，RGB565，RGB888等，二维码识别只需要单通道的灰度图，因此需要转化，以RGB888为例，转换公式如下：
去噪：噪声的影响会使1：1：3：1：1的特征定位不准，以及数据阶段译码错误，常见的噪声主要是高斯噪声和椒盐噪声，可以采用高斯滤波，中值滤波或均值滤波来改善图像质量。
畸变矫正：广角摄像头或鱼眼摄像头带有较大的畸变，越靠近视角边缘图像形变越大，对于畸变较大的图像而言，不仅1：1：3：1：1的特征的比例关系失调，数据区的数据没有标准的模块大小，会造成无法准确译码。对于这种情况，需通过畸变模型矫正，矫正成无畸变的图像。
二值化：正常情况下背景和QR码目标区分明显，光照均匀，只需要简单使用全局二值化方法即可，常见的方法有固定阈值法、Otsu法，直方图双峰阈值化方法等。对于光照不均匀的情况，则不适用，会造成全局亮度失衡而无法正常识码，因此需要自适应局部阈值化方法处理，可以采用分块求阈值再均衡化的方法实现。
QR码应用领域QR码是用某种特定的几何图形，按一定规律来记录数据符号信息。主要用途如下表：
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