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  • 二维码的基础原理

      二维条码是指在一维条码的基础上扩展出另一维具有可读性的条码,使用黑白矩形图案表示二进制数据,被设备扫描后可获取其中所包含的信息。一维条码的宽度记载着数据,而其长度没有记载数据。二维条码的长度、宽度均记载着数据。二维条码有一维条码没有的“定位点”和“容错机制”。容错机制在即使没有辨识到全部的条码、或是说条码有污损时,也可以正确地还原条码上的信息。二维条码的种类很多,不同的机构开发出的二维条码具有不同的结构以及编写、读取方法。

    堆叠式/行排式二维条码,如,Code 16K、Code 49、PDF417(如右图)等。

    矩阵式二维码,最流行莫过于QR CODE,二维码的名称是相对与一维码来说的,比如以前的条形码就是一个“一维码”。它的优点有:二维码存储的数据量更大;可以包含数字、字符,及中文文本等混合内容;有一定的容错性(在部分损坏以后可以正常读取);空间利用率高等。

    二维码编码过程

    1、数据分析:确定编码的字符类型,按相应的字符集转换成符号字符; 选择纠错等级,在规格一定的条件下,纠错等级越高其真实数据的容量越小。

    2、数据编码:将数据字符转换为位流,每8位一个码字,整体构成一个数据的码字序列。其实知道这个数据码字序列就知道了二维码的数据内容。

    下面小草就用一个案例带你了解二维码的编码过程,以对数据01234567编码为例

    1)分组:012 345 67

    2)转成二进制:012→0000001100      345→0101011001     67 →1000011

    3)转成序列:0000001100 0101011001 1000011

    4)字符数 转成二进制:8→0000001000

    5)加入模式指示符(上图数字)0001:0001 0000001000 0000001100 0101011001 1000011

    对于字母、中文、日文等只是分组的方式、模式等内容有所区别,基本方法是一致的。二维码虽然比起一维条码具有更强大的信息记载能力,但也是有容量限制,通过下面这个表格小草带你了解二维码的容量到底有多大。

    3、纠错编码:按需要将上面的码字序列分块,并根据纠错等级和分块的码字,产生纠错码字,并把纠错码字加入到数据码字序列后面,成为一个新的序列。在二维码规格和纠错等级确定的情况下,其实它所能容纳的码字总数和纠错码字数也就确定了,比如:版本10,纠错等级时H时,总共能容纳346个码字,其中224个纠错码字。就是说二维码区域中大约1/3的码字时冗余的。对于这224个纠错码字,它能够纠正112个替代错误(如黑白颠倒)或者224个据读错误(无法读到或者无法译码),这样纠错容量为:112/346=32.4%

    4、构造最终数据信息:在规格确定的条件下,将上面产生的序列按次序放如分块中按规定把数据分块,然后对每一块进行计算,得出相应的纠错码字区块,把纠错码字区块 按顺序构成一个序列,添加到原先的数据码字序列后面。如:D1, D12, D23, D35, D2, D13, D24, D36, … D11, D22, D33, D45, D34, D46, E1, E23,E45, E67, E2, E24, E46, E68,…

    5 、构造矩阵:在构造矩阵之前,我们先来了解一个普通二维码的基本结构。

        位置探测图形、位置探测图形分隔符、定位图形: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;

        校正图形:规格确定,校正图形的数量和位置也就确定了;

        格式信息:表示改二维码的纠错级别,分为L、M、Q、H;

        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21×21(版本1),到177×177(版本40),每一版本符号比前一版本 每边增加4个模块。

        数据和纠错码字:实际保存的二维码信息,和纠错码字(用于修正二维码损坏带来的错误)。

    了解了二维码的基本结构后,将探测图形、分隔符、定位图形、校正图形和码字模块放入矩阵中,并把上面的完整序列填充到相应规格的二维码矩阵的区域中。

    6、掩膜:将掩摸图形用于符号的编码区域,使得二维码图形中的深色和浅色(黑色和白色)区域能够比率最优的分布。

    7、格式和版本信息:生成格式和版本信息放入相应区域内。版本7-40都包含了版本信息,没有版本信息的全为0。二维码上两个位置包含了版本信息,它们是冗余的。版本信息共18位,6X3的矩阵,其中6位时数据为,如版本号8,数据位的信息时 001000,后面的12位是纠错位.

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/hejing-swust/p/8530255.html
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