【图像处理】Matlab模拟校正二维码生成与识别

 1 简介

QR二维码的识别技术是数字图像处理领域研究的一个热门课题.随着物联网的不断发展,QR二维码凭借其强大的信息存储能力,方便快捷的识读优点,安全可靠的编码技术,已经逐渐地应用于各个行业领域.同时,二维码识读设备也朝着智能化,微型化和网络化的趋势发展.因此,对基于嵌入式图像采集处理的QR码识别系统的研究具有重大而深远的意义. 本文首先对国内外QR二维码识别技术进行了深入研究和对比,主要包括QR码的原理,结构特点,编码规则以及重点研究数字图像处理算法在QR二维码上的应用.结合QR二维码自身结构特征,通过数字图像处理算法对QR码进行灰度化处理,滤噪,二值化,图像定位,几何校正,图像分割等.在不同条件下,分析比较各算法的处理效果,算法鲁棒性以及执行速率

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2 部分代码

function savePlotWithinGUI(axesObject, legendObject)
%this function takes in two arguments
%axesObject is the axes object that will be saved (required input)
%legendObject is the legend object that will be saved (optional input)
%stores savepath for the phase plot
[filename, pathname] = uiputfile({ '*.emf','Enhanced Meta File (*.emf)';...
'*.bmp','Bitmap (*.bmp)'; '*.fig','Figure (*.fig)'}, ...
'Save picture as','default');
%if user cancels save command, nothing happens
if isequal(filename,0) || isequal(pathname,0)
return
end
%create a new figure
newFig = figure;
%get the units and position of the axes object
axes_units = get(axesObject,'Units');
axes_pos = get(axesObject,'Position');
%copies axesObject onto new figure
axesObject2 = copyobj(axesObject,newFig);
%realign the axes object on the new figure
set(axesObject2,'Units',axes_units);
set(axesObject2,'Position',[15 5 axes_pos(3) axes_pos(4)]);
%if a legendObject was passed to this function . . .
if (exist('legendObject'))
%get the units and position of the legend object
legend_units = get(legendObject,'Units');
legend_pos = get(legendObject,'Position');
%copies the legend onto the the new figure
legendObject2 = copyobj(legendObject,newFig);
%realign the legend object on the new figure
set(legendObject2,'Units',legend_units);
set(legendObject2,'Position',[15-axes_pos(1)+legend_pos(1) 5-axes_pos(2)+legend_pos(2) legend_pos(3) legend_pos(4)] );
end
%adjusts the new figure accordingly
set(newFig,'Units',axes_units);
set(newFig,'Position',[15 5 axes_pos(3)+30 axes_pos(4)+10]);
%saves the plot
saveas(newFig,fullfile(pathname, filename))
%closes the figure
close(newFig)

3 仿真结果

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4 参考文献

[1]马超. 基于人工智能算法的QR码识别系统应用与比较[D]. 杭州电子科技大学, 2013.

博主简介：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，相关matlab代码问题可私信交流。

部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除。

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