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OpenCV進(jìn)行算法實(shí)現(xiàn),通過(guò)圖像處理和模式匹配的方式來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)二維碼的識(shí)別,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能夠準(zhǔn)確快速地識(shí)別二維碼,具有一定的實(shí)用性。關(guān)鍵詞:二維碼,識(shí)別方法,OpenCV1多的信息,是現(xiàn)代信息傳輸?shù)闹匾侄沃弧T谏唐钒b上,廣告?zhèn)髅?、智能支付等領(lǐng)域,二維碼被廣泛應(yīng)用。如何實(shí)現(xiàn)二維碼的快速準(zhǔn)確識(shí)別是一個(gè)關(guān)鍵的問(wèn)題。目前,常用的方法是基于幾何分析和灰度值分析,通過(guò)對(duì)二維碼區(qū)域的特征識(shí)別,實(shí)現(xiàn)二維碼的識(shí)別。但是,這些方法存在著一定的識(shí)別誤差和識(shí)別速度慢的問(wèn)題。為此,本文提出了一種基于OeCV二維碼的快速準(zhǔn)確識(shí)別。2步驟。在特征提取方面,傳統(tǒng)的方法主要包括基于幾何分析和灰度分析。基于幾何分析的方法,主要是通過(guò)分析二維碼的特征點(diǎn)位置來(lái)實(shí)現(xiàn)識(shí)別。例如,文獻(xiàn)[1]提出了一種基于邊緣檢測(cè)和霍夫變換的二維碼識(shí)別方法,通過(guò)對(duì)二維碼邊緣的檢測(cè)和角點(diǎn)的提取,實(shí)現(xiàn)對(duì)二維碼的快速準(zhǔn)確識(shí)別?;诨叶确治龅姆椒ǎ饕峭ㄟ^(guò)灰度直方圖和區(qū)域分割等手段來(lái)實(shí)現(xiàn)3OpenCV庫(kù)進(jìn)行算法實(shí)現(xiàn)。4為了驗(yàn)證本文提出的二維碼識(shí)別方法的準(zhǔn)確性和實(shí)用性,本文進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)所用設(shè)備為一臺(tái)普通攝像頭和一臺(tái)電腦,所選用的樣本圖像包括一些常見(jiàn)的二維碼(QR碼、taatx碼等),變形的二維碼。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的二維碼識(shí)別方法能夠準(zhǔn)確快98以上,對(duì)變形的二維碼也有較好的識(shí)別效果。5OpenCV庫(kù)的二維碼識(shí)別方法,通過(guò)圖像處理方法能夠準(zhǔn)確快速地識(shí)別二維碼,對(duì)常見(jiàn)的二維碼類(lèi)型識(shí)別率達(dá)到了王利杰,陳浩.二維碼識(shí)別研究[J].電子技術(shù)與軟件工程,鄧宣錢(qián)雪王夢(mèng)夢(mèng)DataMatrix碼
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