识读条码和二维码
条形码识读原理
条形码识读原理一、简介条形码是一种用于快速识别产品信息的编码系统。
它由一系列黑白相间的粗细不一的竖条组成，每个竖条的宽度和位置不同，代表不同的数字或字符。
条形码广泛应用于商业领域，如超市的商品扫描、物流配送系统等。
本文将深入探讨条形码的识读原理。
二、条形码的类型条形码可以分为一维码和二维码两种类型。
2.1 一维码一维码又称线型码，是条形码的最常见类型。
它由一系列宽度不一的黑白条纹组成。
一维码的信息只能按照一条纹的长度和宽度进行编码表示，其表示的信息有一定限制。
2.2 二维码二维码是一种由黑白方块组成的图形码。
与一维码相比，二维码能够表示更多的信息，不仅可以存储字母、数字等文本信息，还可以存储图片、网址等多种格式。
二维码具有信息容量大、易识别、抗损坏等优点，目前应用广泛。
三、条形码的生成原理条形码的生成是通过将数字或字符信息转换为具有一定规律的条纹图案来实现的。
生成条形码的原理可以概括为：1.选择合适的条形码编码规则，如EAN-13、Code39等。
2.将待编码的数字或字符转换为等价的条码字符。
3.根据条码字符的编码规则，确定条码的起始符、终止符和校验位等信息。
4.以一定的宽度和间距生成黑白相间的条纹图案。
四、条形码的识读原理条形码的识读是通过光学设备对条纹图案进行解析，提取其中的信息，并将其转换成数字或字符形式。
下面是条形码的识读原理的具体步骤：4.1 扫描条形码通过光学扫描器或摄像头对条形码进行扫描，其工作原理可以分为：1.光学扫描器：采用激光或LED光源照射在条形码上，通过光电二极管接收反射光，并将其转换成电信号。
2.摄像头：采用图像传感器对条形码进行拍摄，将图像转换成数字信号。
4.2 解码图像扫描得到的图像或电信号需要进行解码，将其转换成数字或字符形式。
解码的具体过程包括：1.图像处理：对扫描得到的图像进行预处理，包括图像增强、图像二值化等操作，以凸显条纹的对比度。
2.条纹提取：提取图像中的条纹信息，确定条纹的宽度和间距。
点读笔识别原理
点读笔识别原理
点读笔是一种智能学习工具，它可以通过扫描书籍、绘本、卡片等物品上的二维码或条形码，实现对应内容的语音播放。
那么，点读笔是如何实现这一功能的呢？下面我们来了解一下点读笔的识别原理。
点读笔的识别原理主要分为两个部分：扫描和识别。
扫描部分：点读笔内置了一种光学扫描仪，可以对书籍、绘本、卡片等物品上的二维码或条形码进行扫描。
当点读笔扫描到二维码或条形码时，会自动识别并记录下来。
识别部分：点读笔内置了一种语音识别技术，可以将扫描到的二维码或条形码与预先录制好的语音进行匹配。
当点读笔识别到二维码或条形码时，会自动播放与之对应的语音内容。
需要注意的是，点读笔的识别原理并不是通过识别书籍、绘本、卡片等物品上的文字来实现的，而是通过扫描物品上的二维码或条形码来实现的。
因此，在使用点读笔时，需要确保书籍、绘本、卡片等物品上的二维码或条形码完好无损，否则点读笔将无法识别。
总的来说，点读笔的识别原理是通过扫描物品上的二维码或条形码，并将其与预先录制好的语音进行匹配，实现对应内容的语音播放。
这种识别原理不仅方便快捷，而且可以大大提高孩子的学习兴趣和
学习效果，是一种非常实用的智能学习工具。
什么是条形码和二维码？
手机二维码可以印刷在报纸、杂志、图书及个人名片等多种载体上，用户通过手机摄像头扫描二维码，即可实现快速手机上网，下载图文、音乐、视频、获取优惠券、参与抽奖、了解企业产品信息等，还可以方便地用手机识别和存储名片、自动输入短信、获取公共服务（如天气预报）、查询电子地图、手机阅读等多种功能。手机二维码是3G时代网络浏览、应用下载、网上购物、网上支付等服务的重要入口。
目前，国际广泛使用的条码种类有EAN、UPC码（商品条码，用于在世界范围内唯一标识一种商品。我们在超市中最常见的就是这种条码）、Code39码（可表示数字和字母，在管理领域应用最广）、ITF25码（在物流管理中应用较多）、Codebar码（多用于医疗、图书领域）、Code93码、Code128码等。其中，EAN码是当今世界上广为使用的商品条码，已成为电子数据交换（EDI）的基础；UPC码主要为美国和加拿大使用；在各类条码应用系统中，Code39码因其可采用数字与字母共同组成的方式而在各行业内部管理上被广泛使用；在血库、图书馆和照像馆的业务中，Codebar码也被广泛使用。
条编码方式
条码种类很多，常见的大概有二十多种码制，其中包括：Code39码（标准39码）、Codabar码（库德巴码）、Code25码（标准25码）、ITF25码（交叉25码）、Matrix25码（矩阵25码）、UPC-A码、UPC-E码、EAN-13码（EAN-13国际商品条码）、EAN-8码（EAN-8国际商品条码）、中国邮政码（矩阵25码的一种变体）、Code-B码、MSI码、、Code11码、Code93码、ISBN码、ISSN码、Code128码（Code128码，包括EAN128码）、Code39EMS（EMS专用的39码）等一维条码和PDF417等二维条码。
条形码与二维码的区别
条形码与⼆维码的区别
1. 简介
条形码：只在⼀个⽅向（⼀般是⽔平⽅向）表达信息，⽽在垂直⽅向则不表达信息，其⼀定的⾼度通常是为了便于阅读器的对准。
⼆维码：⽔平和垂直⽅向都可以存储信息。
2. ⼆维码相⽐⼀维码的优势：
1）数据容量更⼤
2）超越了字母数字的限制
3）相对尺⼨⼩
4）具有抗损毁能⼒
附上⼆维码部分介绍：
1）可容纳多达1850个⼤写字母，或2710个数字，或1108个字节，或500多个汉字，⽐普通⼩型吗信息容量越⾼⼏⼗倍。
2）编码范围⼴：
可以把图⽚、声⾳、⽂字、签名、指纹等可以数字化的信息进⾏编码；可表⽰多种语⾔⽂字；可表⽰图像数据。
3）容错能⼒强，具有纠错功能
如果⼆维码因为穿孔、污损等引起局部损坏时，照样可以正确得到识读，损毁⾯积达50%，仍可恢复信息。
4）译码可靠性⾼
普通条形码的误码率是百万分之⼆，⼆维码的误码率为不超过千万分之⼀。
5）可引⼊加密措施
保密性、防伪性好。
6）成本低、易制作、持久耐⽤
7）⼆维码形状、尺⼨⼤⼩、⽐例可变。
8）可使⽤激光或CCD阅读器识读。
条码识读原理与应用的认识
条码识读原理与应用的认识1. 什么是条码识读条码识读是指通过扫描仪、扫码枪等读取条码上的信息，并将其转化为可以被计算机识别的数据。
条码识读技术广泛应用于商业领域中的商品管理、物流配送、库存管理等方面，提高了工作效率和准确性。
2. 条码的构成条码由一系列粗细不同的平行线和间隙组成，通常由黑色和白色两种颜色构成。
不同的条宽和条间隔表示不同的字符，条码一般由起始符、数据符和停止符组成。
3. 条码的分类常见的条码有一维码和二维码两种类型。
3.1 一维码一维码是由一系列平行线和间隙构成的，它的条宽和条间隔表示不同的字符。
一维码通常用于表示数字、字母、符号等数据，常见的一维码有Code39、Code128、EAN-13等。
一维码的优点是简单易实现，可以使用低成本的设备进行扫描读取。
缺点是存储能力有限，只能存储少量的数据。
3.2 二维码二维码是由一系列方块或点状图案构成的，它的信息是通过图案的排列和颜色来表示的。
二维码可以表示更多的数据，包括文字、链接、图片等。
常见的二维码有QR Code、Data Matrix、PDF417等。
二维码的优点是存储容量大，可以存储较多的数据。
缺点是相对于一维码来说，二维码的扫描和识别需要更高的技术要求和设备成本。
4. 条码识读的原理条码识读基于光学扫描原理，通过扫描设备对条码上的条宽和条间隔进行扫描，并将其转化为电信号。
然后通过信号处理和解码算法，将电信号转化为可以被计算机读取的数据。
具体的识读原理包括以下几个步骤：4.1 发光模块发光模块发出一束光线，照射到条码上。
4.2 光电传感器光电传感器接收到被照射后的光线，并将其转化为电信号。
4.3 信号处理通过信号处理电路对光电传感器输出的电信号进行处理，包括放大、滤波、去噪等操作，以获得更清晰的条码信号。
4.4 解码算法解码算法对处理后的电信号进行解码，将其转化为可以被计算机读取的数据。
5. 条码识读的应用条码识读技术在商业领域中有广泛的应用。
二维码生成原理和识别原理
二维码生成原理和识别原理二维码（QR Code）是一种能够存储数据的矩阵条形码，它可以通过扫描设备快速读取信息。
二维码技术已经被广泛应用于各个领域，如支付、物流、门禁等。
那么，二维码是如何生成的呢？它又是如何被识别的呢？本文将对二维码的生成原理和识别原理进行介绍。
首先，我们来了解一下二维码的生成原理。
二维码的生成是通过编码器将输入的数据转换成矩阵条形码的过程。
在编码的过程中，数据被转换成黑白块的排列，形成了二维码的图案。
生成二维码的过程主要包括以下几个步骤：1. 数据编码，将输入的数据经过编码算法进行处理，生成对应的矩阵条形码的数据。
2. 掩模模式选择，在生成二维码时，需要选择合适的掩模模式，以保证二维码的识别准确性和容错能力。
3. 纠错码添加，为了提高二维码的容错能力，通常会在生成的二维码中添加一定的纠错码，以保证在一定程度的损坏情况下仍然能够正确识别。
4. 图案生成，根据编码后的数据，生成对应的黑白块图案，形成最终的二维码图案。
其次，我们来了解一下二维码的识别原理。
二维码的识别是通过扫描设备将二维码图案转换成可识别的数据的过程。
在识别的过程中，扫描设备需要对图案进行处理，提取出其中的信息。
二维码的识别原理主要包括以下几个步骤：1. 图像采集，扫描设备通过摄像头对二维码进行图像采集，获取二维码的图案信息。
2. 图像预处理，对采集到的图像进行预处理，包括灰度化、二值化、去噪等操作，以提高后续的图像处理效果。
3. 定位图案定位，在预处理后的图像中，通过特定的算法定位二维码的位置和方向，以便后续的图案解析。
4. 图案解析，对定位后的二维码图案进行解析，提取其中的编码数据。
5. 数据解码，对提取出的编码数据进行解码，得到最终的数据信息。
综上所述，二维码的生成原理和识别原理分别涉及到了编码、图案生成、数据解析等技术。
通过对二维码的生成和识别原理进行了解，我们能更好地理解二维码技术的应用和发展，为相关领域的应用提供技术支持和指导。
条形码和二维码有何不同？
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条形码和二维码有何不同？
作者：
来源：《科学之谜》2018年第09期
条形码是一维码，是将宽度不等的多个黑条和空白，按照一定的編码规则排列，用以表达一组信息的图形标识符。
二维码则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。
二者之间存在许多差异。
首先，存储信息的方式不一样：条形码只有宽度存储信息，长度则没有。
二维条码的长度、宽度均记载着数据。
其次，存储的内容不一样。
条形码的存储内容只能是字母和数字，它的数据容量较小，一般只可容纳30个字符左右。
而二维码存储的信息可包括汉字、数字、字母、字符甚至是日语中的假名，信息含量丰富。
另外，二维码部分毁坏后还能够扫描出正确信息，容错率高达30%，这一点条形码望尘莫及。
伦敦大学学院计算机科学家
彼得·宾利。
条形码与二维码
一维码：可以识别商品的基本信息，例如商品名称、价格等，但并不 能提供商品更详细的信息，要调用更多的信息，需要电脑数据库的进 一步配合。 二维码：不但具别识别功能，而且可显示更详细的商品内容。例如衣 服，不但可以显示衣服名称和价格，还可以显示采用的是什么材料， 每种材料占的百分比，衣服尺寸大小，适合身高多少的人穿着，以及 一些洗涤注意事项等，无需电脑数据库的配合，简单方便。
商品条形码的标准尺寸是37.29mm x 26.26mm,放大倍率是 0.8-2.0。当印刷面积允许时，应选择1.0倍率以上的条形 码，以满足识读要求。放大倍数越小的条形码，印刷精度 要求越高，当印刷精度不能满足要求时，易造成条形码识 读困难。 由于条形码的识读是通过条形码的条和空的颜色对比度来 实现的，一般情况下，只要能够满足对比度（ PCS 值）的 要求的颜色即可使用。通常采用浅色作空的颜色，如白色、 橙色、黄色等，采用深色作条的颜色，如黑色、暗绿色、 深棕色等。最好的颜色搭配是黑条白空。根据条形码检测 的实践经验，红色、金色、浅黄色不宜作条的颜色，透明、 金色不能作空的颜色。
2.矩阵式二维码
矩阵式二维条码（又称棋盘式二维条码）它是在一个矩形空间通过黑、 白像素在矩阵中的不同分布进行编码。在矩阵相应元素位置上，用点 （方点、圆点或其他形状）的出现表示二进制“1”，点的不出现表示 二进制的“0”，点的排列组合确定了矩阵式二维条码所代表的意义。 矩阵式二维条码是建立在计算机图像处理技术、组合编码原理等基础 上的一种新型图形符号自动识读处理码制。具有代表性的矩阵式二维 条码有： Code One 、 MaxiCode 、QR Code、 Data Matrix 、 Han Xin Code、Grid Matrix 等。
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***********************识读(2维码)***************************************** 1.clear_all_data_code_2d_models( : : : )功能：清除所有2D数据码模型2.clear_data_code_2d_model( : : DataCodeHandle : )功能：清除句柄参数所指定的2D数据码模型参数：DataCodeHandle (input_control) datacode_2d →(integer)数码码模型句柄。
———————————————————————————3.create_data_code_2d_model( : : SymbolType, GenParamNames, GenParamValues : DataCodeHandle)功能：建立2D数据码类型的模型。
参数：SymbolType (input_control) string →(string)二维码的类型Default value: 'Data Matrix ECC 200'List of values: 'Data Matrix ECC 200', 'QR Code', 'PDF417'GenParamNames (input_control) (-array) →(string)被用于调整二维码模型的参数的名称。
Default value: []List of values: 'default_parameters', 'strict_model', 'persistence', 'polarity', 'mirrored', 'contrast_min', 'model_type', 'version', 'version_min', 'version_max', 'symbol_size', 'symbol_size_min', 'symbol_size_max', 'symbol_cols', 'symbol_cols_min', 'symbol_cols_max', 'symbol_rows', 'symbol_rows_min', 'symbol_rows_max', 'symbol_shape', 'module_size', 'module_size_min', 'module_size_max', 'small_modules_robustness', 'module_width', 'module_width_min', 'module_width_max', 'module_aspect', 'module_aspect_min', 'module_aspect_max', 'module_gap', 'module_gap_min', 'module_gap_max', 'module_gap_col', 'module_gap_col_min', 'module_gap_col_max', 'module_gap_row', 'module_gap_row_min', 'module_gap_row_max', 'slant_max', 'module_grid', 'position_pattern_min', 'timeout', 'finder_pattern_tolerance'GenParamValues (input_control) attribute.value(-array) →(string / integer / real)被用于调整二维码模型的参数的值。
Default value: []Suggested values: 'standard_recognition', 'enhanced_recognition', 'maximum_recognition', 'yes', 'no', 'any', 'dark_on_light', 'light_on_dark', 'square', 'rectangle', 'small', 'big', 'fixed', 'variable', 'low', 'high', 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 10, 30, 50, 70, 90, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 32, 36, 40, 44, 48, 52, 64, 72, 80, 88, 96, 104, 120, 132, 144DataCodeHandle (output_control) datacode_2d →(integer)输出：使用和访问2维码模型的句柄。
4.find_data_code_2d(Image : SymbolXLDs : DataCodeHandle, GenParamNames, GenParamValues : ResultHandles, DecodedDataStrings)功能：Image (input_object) image →object (byte)输入图像SymbolXLDs (output_object) xld_cont(-array) →object成功解码的二维码位置的轮廓。
DataCodeHandle (input_control) datacode_2d →(integer)访问所需的2维数据码句柄GenParamNames (input_control) (-array) →(string)Names of (optional) parameters for controlling the behavior of the operator.控制和操作所用的参数属性名称Default value: []List of values: 'train', 'stop_after_result_num'GenParamValues (input_control) attribute.value(-array) →(integer / real / string)Values of the optional generic parameters.参数值。
Default value: []Suggested values: 'all', 'model_type', 'symbol_size', 'version', 'module_size', 'small_modules_robustness', 'module_shape', 'polarity', 'mirrored', 'contrast', 'module_grid', 'finder_pattern_tolerance', 'image_proc', 1, 2, 3ResultHandles (output_control) integer(-array) →(integer)所有成功解码的2维码符号的句柄DecodedDataStrings (output_control) string(-array) →(string)所有成功解码的2维码字符串。
5:get_data_code_2d_objects( : DataCodeObjects : DataCodeHandle, CandidateHandle, ObjectName : )功能：Access iconic objects that were created during the search for 2D data code symbols.访问图标对象-------------这些对象已经在浏览条码符号的过程中。
参数：DataCodeObjects (output_object) object(-array) →objectObjects that are created as intermediate results during the detection or evaluation of 2D data codes.输出在条码查找和建立的过程中生成的对象。
DataCodeHandle (input_control) datacode_2d →(integer)2维码数据模型的句柄CandidateHandle (input_control) integer →(integer / string)所需图标的类型做为条件逻辑Default value: 'all_candidates'Suggested values: 0, 1, 2, 'all_candidates', 'all_results', 'all_undecoded', 'all_aborted'ObjectName (input_control) string →(string)输入图标对象的名称。
Default value: 'candidate_xld'List of values: 'module_1_rois', 'module_0_rois', 'candidate_xld', 'search_image', 'process_image':下列对象可以返回：Regions of the modules'module_1_rois':All modules that were classified as foreground (set).'module_0_rois':All modules that were classified as background (not set).These region arrays correspond to the areas that were used for the classification. The returned object is a region array. Hence it cannot be requested for a group of candidates. Therefore, a single result handle must be passed in CandidateHandle. The model persistence must be 1 for this object. In addition, requesting the module ROIs makes sense only for symbols that were detected as valid symbols. For other candidates, whose processing was aborted earlier, the module ROIs are not available.XLD contour'candidate_xld':An XLD contour that surrounds the candidate or decoded symbol.This object can be requested for any group of results or for any single candidate or symbol handle. The persistence setting is of no relevance.Pyramid images'search_image':Pyramid image, in which the candidate was found.'process_image':Pyramid image, in which the candidate was investigated more closely. ———————————————————————————6:get_data_code_2d_param( : : DataCodeHandle, GenParamNames : GenParamValues)功能：Get one or several parameters that describe the 2D data code model.取得一个或多个参数-----------和2D数据码模型相关参数：DataCodeHandle (input_control) datacode_2d →(integer)二维数据码模型句柄GenParamNames (input_control) (-array) →(string)Names of the generic parameters that are to be queried for the 2D data code model.获得数据码所需的参数的名称Default value: 'contrast_min'List of values: 'strict_model', 'persistence', 'polarity', 'mirrored', 'contrast_min', 'model_type', 'version_min', 'version_max', 'symbol_size_min', 'symbol_size_max', 'symbol_cols_min', 'symbol_cols_max', 'symbol_rows_min', 'symbol_rows_max', 'symbol_shape', 'module_size_min', 'module_size_max', 'module_width_min', 'module_width_max', 'small_modules_robustness', 'module_aspect_min', 'module_aspect_max', 'module_gap_col_min', 'module_gap_col_max', 'module_gap_row_min', 'module_gap_row_max', 'slant_max', 'module_grid', 'position_pattern_min', 'finder_pattern_tolerance'GenParamValues (output_control) attribute.value(-array) →(string / integer / real)参数的值。