二维码的生成与实现(matlab)

1、课程设计报告课题名称： 二维码的生成与识别 项目完成人（班级、学号、姓名）： 项目完成时间： 2017/6/15 引言编写目的本学期学习数字图像处理，包含很多知识点，像：图像编码与压缩、图像相关变换、图像增强技术、图像复原技术，这些知识点的应用在实际编程中都非常重要。纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。所以，这次课程设喷计的目的主要就是巩固所学喷的数字图像处理的相关知识喷。最终是我们通过该教学环喷节，把该课程以及相关知识喷融会贯通。背景由于受信息喷的容量限制，一维条码仅仅喷是对“物品”的标识，而不喷是对“物品”的描述，故一倪维条码的使用不得不依赖数倪据库存在。在使用上受到了倪极大的限制，效率很低。

2、二倪维码正是为了解决一维条码倪无法解决的问题而产生的。倪二维码具有高密度、高可靠倪性等特点，可以用来表示数倪据文件、图像等，实现信息倪获取、网站跳转、广告推送倪、手机电商、优惠促销、会倪员管理等功能，具有很强的添研究意义。参考资料数字添图像处理第三版胡学龙设添计方案图像采集图像主要来添自网上在线生成的二维码图陶像和该程序生成的二维码图示像。算法分析预处理过程示灰度化-平滑处示理-二值化1示.灰度化：一般都是为了减示小图像原始数据量，便于后示续处理时计算量更少，因为屯图像处理不一定需要对彩色屯图像的RGB三个分量都进屯行处理2.平滑处理：图像屯平滑是指用于突出图像的宽屯大区域、低频成分、主干部屯

3、分或抑制图像噪声和干扰高屯频成分，使图像亮度平缓渐屯变，减小突变梯度，改善图屯像质量的图像处理方法。图屯像平滑的方法包括：插值方详法，线性平滑方法，卷积法详等等。这样的处理方法根据详图像噪声的不同进行平滑，详比如椒盐噪声，就采用线性详平滑方法！3.二值化：图详像二值化就是将图像上的像详素点的灰度值设置为0或2详55，也就是将整个图像呈详现出明显的黑白效果。二维蓄码解码二维码解码主要使用蓄的是ZXing库，ZXi蓄ng是个很经典的条码/二蓄维码识别的开源类库代码实蓄现打开图像functio竹npushbutton竹1_Callback(h竹Object, even竹tdata, handl竹es

4、)竹global竹im;filename竹,pathname=u诣igetfile(*诣.*;*.bmp;诣*.jpg;*.t诣if;*.jpg诣,选择图像);if诣isequal(file诣name,0)|ise鱼qual(pathnam鱼e,0)errord鱼lg(您还没有选取图片鱼！,温馨提示);鱼%如果没有输入，则创建错鱼误对话框 retur鱼n;elsedis郑p(User sel郑ected,fullf郑ile(pathname郑,filename)郑;fprintf(郑fffffff%sn郑,filename);皂im=imrea皂d(filename);皂%读取图像fig皂ur

5、eimsho皂w(im);%在坐标ax皂es1显示原图像皂title(原始图像裔);End灰度化处理f裔unctionpush裔button4_Call裔back(hObject裔, eventdata,裔handles)裔global im;gl盐obal II;I=im盐;w,h,l=siz盐e(I);盐%图像大小淹II=;fori=绣1:h forj=绣1:wII(j,绣i)=0.3*I(j,i绣,1)+0.59*I(j绣,i,2)+0.11*I绣(j,i,3);%灰绣度化处理公式endend酗figure,imsho语w(II,)语语语%显示语图像title(二维码语灰度化处理);平滑

6、处理语functionpus渝hbutton5_Cal渝lback(hObjec渝t, eventdata渝, handles)gl渝obal II;glob渝al I3;III=ui隅nt8(II);恿恿恿%图像转换0-25恿5Ix=imnoise(恿III,恿pepper,0.02盐); %对灰度化图盐像人为加噪声I3=med盐filt2(Ix,3,盐3);盐盐%平滑处理figur盐eimshow(Ix)t严itle(二维码加噪处臃理);figureim臃show(I3)titl臃e(二维码平滑处理)臃;二值化处理functi臃onpushbutto哲n6_Callback(哲hObjec

7、t, eve哲ntdata, hand哲les)globalI哲3;globalI_o哲tsu;I_otsu=o哲tsut(I3);哲墟墟%二值化处理fig墟ureimshow(I_墟otsu,)titl墟e(二维码二值化处理墟);旋转校正functi帚onpushbutto帚n7_Callback(帚hObject, eve帚ntdata, hand帚les)帚globa帚l im; %倾斜校正绣：二值化，取边绣缘，Hough变换得到角绣度，旋转I=im;bw=绣rgb2gray(I);绣绣%rgb转换绣为灰度图bw=im2bw绣(I,graythres绣h(bw);蕴%二值化过程 bw蕴=

8、double(bw);蕴BW=edge(bw,蕴canny);蕴%ca蕴nny边缘处理BW1=B蕴W;figureimsh债ow(BW1);titl债e(canny 边界图债像); %显示图像债H,T,R=hough债(BW);figure,债imshow(H,债XData,T,Y贮Data,R,Ini贮tialMagnific贮ation,fit贮);xlabel(t贮heta),ylabe贮l(rho);ax贮ison, axis酗normal,hold酗on;P=houghpe酗aks(H,4,thr酗eshold,ceil酗(0.3*max(H(:酗);%houg酗h变化峰值检测x=T

9、(P瘴(:,2); y =瘴R(P(:,1);pl瘴ot(x,y,s,瘴color,whit瘴e);lines=ho瘴ughlines(BW,瘴T,R,P,FillG唁ap,50,MinL唁ength,7);唁%hough检测线段fi唁gure,imshow(唁BW),title(直唁线标识图像);max_唁len = 0;hold绞on;fork=1:绞length(lines绞)绞绞%主要绞把线条和点显示出来锦xy=lines(k锦).point1;lin锦es(k).point2锦; % 标出线段锦plot(xy(眷:,1),xy(:,2)眷,LineWidth眷,2,Color,眷gr

10、een);眷% 标出线段的起始和终端汇点plot(xy汇(1,1),xy(1,2汇),x,LineW汇idth,2,Col汇or,yellow汇);plot(x技y(2,1),xy(2,技2),x,Line技Width,2,Co技lor,red);技len=nor技m(lines(k).p技oint1-lines(技k).point2);技Len(k)=le技n; if(le技nmax_len)技max_le技n=len;技xy_long=xy技; endend%薄强调最长的部分plot薄(xy_long(:,1薄),xy_long(:,薄2),LineWidt薄h,2,Color薄,blue

11、);L1薄Index1=max薄(Len(:);% 最疲长线段的起始和终止点x1疲=lines(Inde疲x1).point1(1疲) lines(Inde疲x1).point2(1疲);y1=lines疲(Index1).poi疲nt1(2) lines疲(Index1).poi庐nt2(2);% 求得庐线段的斜率K1=-(li庐nes(Index1).庐point1(2)-li庐nes(Index1).庐point2(2)/.庐.(lines庐(Index1).poi庐nt1(1)-lines琼(Index1).poi琼nt2(1)angle琼=atan(K1)*18琼0/pi琼琼琼琼%显示角度A =琼imrotate(I,-琼angle,bilin怂ear);% imra怂te 是逆时针的所以取一怂个负号figure,im怂show(A);解码fu怂nctionpushb怂utton3_Callb垄ack(hObject,垄eventdata,垄handles)glob垄alI_otsu;垄%global 定义全垄局变量globalim垄;global KL;g请lobalIjibia请n;I_jiema=Ij请ibian;I_jiem请a=I_otsu;%请二值I_jiema=KL请;I_jiema=im;牟str=zxing_de牟c