matlab一维条形码码字识别程序
常用一维条形码编码规则
常用一维条形码139码（CODE39）39码可以包含数字及英文字母。
除了超市、零售业的应用中使用UPC/EAN码外，几乎在其他饿应用环境中，都是使用39码。
39码是目前使用最广泛的条码规格，支持39码的软硬件设备也最齐全。
1.1特征◆能表示44个字符，A-Z、0-9、SPACE、-、.、$、/、+、%、*◆分散式，条码组之间使用细白条分隔◆两种宽度◆自我检查◆有扩展模式《Full ASCII Mode》◆检查码字符可有可无，视需求而定1.2组成◆各个字符有9条黑白相间，粗细不同的线条组成，其中6条为黑白细条3条黑白粗条◆一串字符必须在头尾加上起始字符和结束字符“*”1.3校验方法CODE39找到输入字符串每个字符对应值，求和，除以43，取余数。
1.4条码说明1.5编码表P.S.在程序中可以使用“11”表示宽黑条，‘1’表示细黑条，“00”表示宽白条，“0”表示细白条。
那么字符1就可以表示为110100101011。
使用此方法建立一个编码表，每个字符可以长度为12的“01”字符串来表示。
1.6典型CODE39条码1.7CODE39的扩展码扩展码表同CODE93。
但是扩展方式不同，39码使用$,/,+.%与其26个大写字母组合，表示ASCII码表中的其他字符。
条空表示方式和校验方式与标准39码相同。
93码中使用的控制码与26个大写字母的组合。
293码(CODE93)2.1组成◆字母：A-Z，数字：0-9，符号：SPACE, - , . , $ , / , +, %, 控制码：$ , / , +, %,起始结束码：□◆每个字由9个模组成,包括3条粗细黑条及3条粗细白条。
每一黑条或白条有可能为1.2.3.4模组成2.2特征◆用4个控制码$, %, /, + 组合其他字母或符号，可编程FULL ASCII字母，读码器读到上面4个控制码的组合时候，送出的字尾所对应的ASCII。
◆有2个检验码C和K。
2.3校验方法◆先查出资料所对应值，对应值的表如下◆检查码C由资料的最右边一位用1-20顺序排列，若资料超过20位，在从1-20起算，顺序号作为权值，分别乘以对应值，求和，除以47，取余数◆检查码K由C位用1-15顺序排列，若资料差偶偶15位，再从1-15起算，顺序号作为权值，分别乘以对应值，求和，除以47，取余数◆举例：资料C O D E SP 9 3 “C”“K”资料对应值12 24 13 14 38 9 3C 排列顺序7 6 5 4 3 2 1K 排列顺序8 7 6 5 4 3 2 1(1x3) + (2x9) + (3x38) + (4x14) + (5x13) + (6x24) + (7x12) = 484C = 484 ÷47 = 10……14 (余数)则C = 14 = E (对应值)(1x14) + (2x3) + (3x9) + (4x38) + (5x14) + (6x13) + (7x24) + (8x12) = 611K = 611 ÷47 = 13……0 (余数)則K = 0 = 0 (对应值)2.4条码说明2.5编码表P.S.程序编码中，结束符号模块比起始符号多一个“1”；使用控制符组合字母所表示的字符，编码时需要分解成控制符和大写字母两个模块。
基于MATLAB的QR二维码解码技术的程序
function varargout = QRMain(varargin)% QRMAIN MATLAB code for QRMain.fig% QRMAIN, by itself, creates a new QRMAIN or raises the existing% singleton*.%% H = QRMAIN returns the handle to a new QRMAIN or the handle to% the existing singleton*.%% QRMAIN('CALLBACK',hObject,eventData,handles,...) calls the local% function named CALLBACK in QRMAIN.M with the given input arguments. %% QRMAIN('Property','Value',...) creates a new QRMAIN or raises the% existing singleton*. Starting from the left, property value pairs are% applied to the GUI before QRMain_OpeningFcn gets called. An% unrecognized property name or invalid value makes property application% stop. All inputs are passed to QRMain_OpeningFcn via varargin.%% *See GUI Options on GUIDE's Tools menu. Choose "GUI allows only one % instance to run (singleton)".%% See also: GUIDE, GUIDATA, GUIHANDLES% Edit the above text to modify the response to help QRMain% Last Modified by GUIDE v2.5 11-Apr-2017 20:19:20% Begin initialization code - DO NOT EDITgui_Singleton = 1;gui_State = struct('gui_Name', mfilename, ...'gui_Singleton', gui_Singleton, ...'gui_OpeningFcn', @QRMain_OpeningFcn, ...'gui_OutputFcn', @QRMain_OutputFcn, ...'gui_LayoutFcn', [] , ...'gui_Callback', []);if nargin && ischar(varargin{1})gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1});endif nargout[varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});elsegui_mainfcn(gui_State, varargin{:});end% End initialization code - DO NOT EDIT% --- Executes just before QRMain is made visible.function QRMain_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin)% This function has no output args, see OutputFcn.% hObject handle to figure% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% varargin command line arguments to QRMain (see V ARARGIN)% Choose default command line output for QRMainhandles.output = hObject;% Update handles structureguidata(hObject, handles);% UIWAIT makes QRMain wait for user response (see UIRESUME)% uiwait(handles.figure1);% --- Outputs from this function are returned to the command line.function varargout = QRMain_OutputFcn(hObject, eventdata, handles)% varargout cell array for returning output args (see V ARARGOUT);% hObject handle to figure% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% Get default command line output from handles structurevarargout{1} = handles.output;% --- Executes on button press in OpenQRPic.function OpenQRPic_Callback(hObject, eventdata,handles) %%%%%%%%打开图像global im;[filename,pathname]=uigetfile({'*.*';'*.bmp';'*.jpg';'*.tif';'*.jpg'},'选择图像');if isequal(filename,0)||isequal(pathname,0)errordlg('您还没有选取图片！！','温馨提示');%如果没有输入，则创建错误对话框return;elseimage=[pathname,filename];%合成路径+文件名im=imread(image);%读取图像figureimshow(im);%在坐标axes1显示原图像title('原始QR图像');end% hObject handle to OpenQRPic (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) % --- Executes on button press in pushbutton2.function pushbutton2_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton2 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) % --- Executes on button press in DecodeQR.function DecodeQR_Callback(hObject, eventdata, handles)%%%%%%%%%%%%%%%%%%% QR解码global I_otsu; %global 定义全局变量global im;global KL;global Ijibian;I_jiema=Ijibian;I_jiema=I_otsu; %二值I_jiema=KL;I_jiema=im;%str=zxing_decode(I_jiema) %解码%set(handles.edit1,'string',[get(handles.edit1,'string') str]);%set(handles.text,'string',[get(handles.text,'string') str]);set(handles.edit1,'String',str); %显示字符% --- Executes on button press in GrayGen.function GrayGen_Callback(hObject, eventdata,handles) %%%%%%%%%%%%%%%%%%% 灰度化处理global im;global II;I=im;[w,h,l]=size(I); %图像大小II=[];for i=1:hfor j=1:wII(j,i)=0.3*I(j,i,1)+0.59*I(j,i,2)+0.11*I(j,i,3); %灰度化处理公式endendfigure,imshow(II,[]) %显示图像title('QR二维码灰度化处理');% --- Executes on button press in SmoothGen.function SmoothGen_Callback(hObject, eventdata, handles)%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 平滑处理global II;global I3;III=uint8(II); %图像转换0-255Ix=imnoise(III,'salt & pepper',0.02); %对灰度化图像人为加噪声I3=medfilt2(Ix,[3,3]); %平滑处理figureimshow(Ix)title('QR二维码加噪处理');figureimshow(I3)title('QR二维码平滑处理');% --- Executes on button press in Binaryzation.function Binaryzation_Callback(hObject, eventdata, handles)%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 二值化处理global I3;global I_otsu;I_otsu=otsut(I3); %二值化处理figureimshow(I_otsu,[])title('QR二维码二值化处理');% function edit1_Callback(hObject, eventdata, handles)% % hObject handle to edit1 (see GCBO)% % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% % handles structure with handles and user data (see GUIDATA)%% % Hints: get(hObject,'String') returns contents of edit1 as text% % str2double(get(hObject,'String')) returns contents of edit1 as a double% --- Executes during object creation, after setting all properties.function edit1_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to edit1 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles empty - handles not created until after all CreateFcns called% Hint: edit controls usually have a white background on Windows.% See ISPC and COMPUTER.if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'),get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))set(hObject,'BackgroundColor','white');end% --- Executes on button press in ImageRotate.function ImageRotate_Callback(hObject, eventdata, handles) %%%% 旋转校正 4.bmpglobal im;%倾斜校正：二值化，取边缘，Hough变换得到角度，旋转I=im;bw=rgb2gray(I); %rgb转换为灰度图bw=im2bw(I,graythresh(bw)); %二值化过程bw=double(bw);BW=edge(bw,'canny'); %canny边缘处理BW1=BW;figureimshow(BW1);title('边缘处理图像'); %显示图像[H,T,R]=hough(BW);figure,imshow(H,[],'XData',T,'YData',R,'InitialMagnification','fit');xlabel('\theta'),ylabel('\rho');axis on, axis normal,hold on;P=houghpeaks(H,4,'threshold',ceil(0.3*max(H(:)))); %hough变化峰值检测x=T(P(:,2)); y = R(P(:,1));plot(x,y,'s','color','white');lines=houghlines(BW,T,R,P,'FillGap',50,'MinLength',7); %hough检测线段figure,imshow(BW),title('直线标识图像');max_len = 0;hold on;for k=1:length(lines) %主要把线条和点显示出来xy=[lines(k).point1;lines(k).point2];% 标出线段plot(xy(:,1),xy(:,2),'LineWidth',2,'Color','green');% 标出线段的起始和终端点plot(xy(1,1),xy(1,2),'x','LineWidth',2,'Color','yellow');plot(xy(2,1),xy(2,2),'x','LineWidth',2,'Color','red');len=norm(lines(k).point1-lines(k).point2);Len(k)=len;if (len>max_len)max_len=len;xy_long=xy;endend% 强调最长的部分plot(xy_long(:,1),xy_long(:,2),'LineWidth',2,'Color','blue');[L1 Index1]=max(Len(:));% 最长线段的起始和终止点x1=[lines(Index1).point1(1) lines(Index1).point2(1)];y1=[lines(Index1).point1(2) lines(Index1).point2(2)];% 求得线段的斜率K1=-(lines(Index1).point1(2)-lines(Index1).point2(2))/...(lines(Index1).point1(1)-lines(Index1).point2(1))angle=atan(K1)*180/pi %显示角度A = imrotate(I,-angle,'bilinear');% imrate 是逆时针的所以取一个负号figure,imshow(A);%imwrite(A,'4qingxie_jiaozheng')% --- Executes on button press in AberrationAdj.function AberrationAdj_Callback(hObject, eventdata, handles) %%%% 畸变校正11.bmpglobal im;global Ijibian;syms a1a2a3a4b1b2b3b4real;I=im;x=[1:256];y=[1:256];control_outpoint=[14 64 %原图像顶点26 221206 38246 196];control_inputpoint=[1 1 %几何畸变图像顶点1 255255 1255 255];x1=control_inputpoint(:,1); %原图像第一列y1=control_inputpoint(:,2); %原图像第二列A=[control_outpoint(1,1) control_outpoint(1,2)control_outpoint(1,1)*control_outpoint(1,2) 1control_outpoint(2,1) control_outpoint(2,2)control_outpoint(2,1)*control_outpoint(2,2) 1control_outpoint(3,1) control_outpoint(3,2)control_outpoint(3,1)*control_outpoint(3,2) 1control_outpoint(4,1) control_outpoint(4,2)control_outpoint(4,1)*control_outpoint(4,2) 1];a=linsolve(A,x1); %等价于a=sym(A)/sym(x1) b=linsolve(A,y1); %等价于a=sym(A)/sym(y1)f1=@(x,y) a(1)*x+a(2)*y+a(3)*x*y+a(4); %定义变换函数f2=@(x,y) b(1)*x+b(2)*y+b(3)*x*y+b(4);for i=1:256for j=1:256x1(i,j)=f1(i,j);y1(i,j)=f2(i,j);I1(i,j)=interp2(x,y,I,x1(i,j),y1(i,j),'bilinear'); %双线性插值%I1(i,j)=interp2(x1(i,j),y1(i,j),I,x,y,'bilinear');endendIjibian=I1;figureimshow(I1);function edit3_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to edit3 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% Hints: get(hObject,'String') returns contents of edit3 as text% str2double(get(hObject,'String')) returns contents of edit3 as a double% --- Executes during object creation, after setting all properties.function edit3_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to edit3 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles empty - handles not created until after all CreateFcns called% Hint: edit controls usually have a white background on Windows.% See ISPC and COMPUTER.if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'),get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))set(hObject,'BackgroundColor','white');end% --- Executes on button press in QRGen.function QRGen_Callback(hObject, eventdata, handles) %%%% 自制QR (用英文)global KL;str3=get(handles.edit3,'string') %得到string数据KL=qrgen(str3,300,300); %生成相应QR二维码figureimshow(KL,[])imwrite(KL,'KL.png')% --- Executes on button press in QRgenDecode.function QRgenDecode_Callback(hObject, eventdata,handles) %%%%%%%%自制QR解码显示global KL;I_jiema=imread('KL.bmp');str2=zxing_decode(I_jiema) %解码过程set(handles.edit1,'String',str2);% --- Executes on key press with focus on QRgenDecode and none of its controls. function QRgenDecode_KeyPressFcn(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to QRgenDecode (see GCBO)% eventdata structure with the following fields (see UICONTROL)% Key: name of the key that was pressed, in lower case% Character: character interpretation of the key(s) that was pressed% Modifier: name(s) of the modifier key(s) (i.e., control, shift) pressed% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% --- Executes on button press in pushbutton11.function pushbutton11_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton11 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA) AllFigureHandle=get(0,'Children'); % Contain Figure and GUIflag=rem(AllFigureHandle,1);%OnlyPictureHandle=AllFigureHandle(find(flag==0)); % Exclude GUI,because GUI'handle is decimalclose(OnlyPictureHandle);% --- If Enable == 'on', executes on mouse press in 5 pixel border.% --- Otherwise, executes on mouse press in 5 pixel border or over DecodeQR. function DecodeQR_ButtonDownFcn(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to DecodeQR (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)。
(完整版)二维码的生成与实现(matlab)
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： 2017/6/15一、引言1、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，这次课程设计的目的主要就是巩固所学的数字图像处理的相关知识。
最终是我们通过该教学环节，把该课程以及相关知识融会贯通。
2、背景由于受信息的容量限制，一维条码仅仅是对“物品”的标识，而不是对“物品”的描述，故一维条码的使用不得不依赖数据库存在。
在使用上受到了极大的限制，效率很低。
二维码正是为了解决一维条码无法解决的问题而产生的。
二维码具有高密度、高可靠性等特点，可以用来表示数据文件、图像等，实现信息获取、网站跳转、广告推送、手机电商、优惠促销、会员管理等功能，具有很强的研究意义。
3、参考资料《数字图像处理》第三版胡学龙二、设计方案1、图像采集图像主要来自网上在线生成的二维码图像和该程序生成的二维码图像。
2、算法分析预处理过程灰度化-----平滑处理------二值化1.灰度化：一般都是为了减小图像原始数据量，便于后续处理时计算量更少，因为图像处理不一定需要对彩色图像的RGB三个分量都进行处理2.平滑处理：图像平滑是指用于突出图像的宽大区域、低频成分、主干部分或抑制图像噪声和干扰高频成分，使图像亮度平缓渐变，减小突变梯度，改善图像质量的图像处理方法。
图像平滑的方法包括：插值方法，线性平滑方法，卷积法等等。
这样的处理方法根据图像噪声的不同进行平滑，比如椒盐噪声，就采用线性平滑方法！3.二值化：图像二值化就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果。
二维码解码二维码解码主要使用的是ZXing库，ZXing是个很经典的条码/二维码识别的开源类库3、代码实现打开图像function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles) global im;[filename,pathname]=uigetfile({'*.*';'*.bmp';'*.jpg';'*.tif';'*.jpg'} ,'选择图像');if isequal(filename,0)||isequal(pathname,0)errordlg('您还没有选取图片！！','温馨提示');%如果没有输入，则创建错误对话框return;elsedisp(['User selected',fullfile(pathname,filename)]);fprintf('fffffff%s\n',filename);im=imread(filename);%读取图像figureimshow(im);%在坐标axes1显示原图像title('原始图像');End灰度化处理function pushbutton4_Callback(hObject, eventdata, handles)global im;global II;I=im;[w,h,l]=size(I); %图像大小II=[];for i=1:hfor j=1:wII(j,i)=0.3*I(j,i,1)+0.59*I(j,i,2)+0.11*I(j,i,3); %灰度化处理公式endendfigure,imshow(II,[]) %显示图像title('二维码灰度化处理');平滑处理function pushbutton5_Callback(hObject, eventdata, handles)global II;global I3;III=uint8(II); %图像转换0-255Ix=imnoise(III,'salt & pepper',0.02); %对灰度化图像人为加噪声I3=medfilt2(Ix,[3,3]); %平滑处理figureimshow(Ix)title('二维码加噪处理');figureimshow(I3)title('二维码平滑处理');二值化处理function pushbutton6_Callback(hObject, eventdata, handles)global I3;global I_otsu;I_otsu=otsut(I3); %二值化处理figureimshow(I_otsu,[])title('二维码二值化处理');旋转校正function pushbutton7_Callback(hObject, eventdata, handles) global im;%倾斜校正：二值化，取边缘，Hough变换得到角度，旋转I=im;bw=rgb2gray(I); %rgb转换为灰度图bw=im2bw(I,graythresh(bw)); %二值化过程bw=double(bw);BW=edge(bw,'canny'); %canny边缘处理BW1=BW;figureimshow(BW1);title('canny 边界图像'); %显示图像[H,T,R]=hough(BW);figure,imshow(H,[],'XData',T,'YData',R,'InitialMagnification','fit'); xlabel('\theta'),ylabel('\rho');axis on, axis normal,hold on;P=houghpeaks(H,4,'threshold',ceil(0.3*max(H(:)))); %hough变化峰值检测x=T(P(:,2)); y = R(P(:,1));plot(x,y,'s','color','white');lines=houghlines(BW,T,R,P,'FillGap',50,'MinLength',7); %hough检测线段figure,imshow(BW),title('直线标识图像');max_len = 0;hold on;for k=1:length(lines) %主要把线条和点显示出来xy=[lines(k).point1;lines(k).point2];% 标出线段plot(xy(:,1),xy(:,2),'LineWidth',2,'Color','green');% 标出线段的起始和终端点plot(xy(1,1),xy(1,2),'x','LineWidth',2,'Color','yellow');plot(xy(2,1),xy(2,2),'x','LineWidth',2,'Color','red');len=norm(lines(k).point1-lines(k).point2);Len(k)=len;if (len>max_len)max_len=len;xy_long=xy;endend% 强调最长的部分plot(xy_long(:,1),xy_long(:,2),'LineWidth',2,'Color','blue');[L1 Index1]=max(Len(:));% 最长线段的起始和终止点x1=[lines(Index1).point1(1) lines(Index1).point2(1)];y1=[lines(Index1).point1(2) lines(Index1).point2(2)];% 求得线段的斜率K1=-(lines(Index1).point1(2)-lines(Index1).point2(2))/...(lines(Index1).point1(1)-lines(Index1).point2(1))angle=atan(K1)*180/pi %显示角度A = imrotate(I,-angle,'bilinear');% imrate 是逆时针的所以取一个负号figure,imshow(A);解码function pushbutton3_Callback(hObject, eventdata, handles)global I_otsu; %global 定义全局变量global im;global KL;global Ijibian;I_jiema=Ijibian;I_jiema=I_otsu; %二值I_jiema=KL;I_jiema=im;str=zxing_decode(I_jiema) %解码set(handles.edit1,'String',str); %显示字符三、出错处理1、出错信息2、出错处理方法及补救措施主要是由于导入的jar包文件的路径错误而导致的，所以修改好对应的路径即可。
基于MATLAB手写体数字识别程序设计
• 139•基于MATLAB手写体数字识别程序设计广东工业大学自动化学院 刘思慧 江 维手写体识别由于其实用性，一直处于研究进步的阶段，本文主要针对的是对0-9十个手写数字体脱机识别，在Matlab中对样本部分为进行16特征的提取，分别采用最小距离法，最近邻法，KNN法以及BP神经网络算法进行0-9十个数字进行识别，得到每类的分类结果以及各种方法的识别准确率，比较各种方法的优缺点，最后分析比较结果，得出分类结论。
1.引言本文先是以统计学的方法进行数字识别。
识别的数字是从0到9并利用图象处理软件把这些数字处理成相同大小32*32的二值图。
将图像转换为文本格式存储，文档中只包含0和1，共计1934个样本，每类样本数目大致200个，测试样本共计946个。
读取txt文档后，从生成的矩阵中提取16个特征，然后先用统计学的理论，用最小距离法，最近邻法和KNN法，在Matlab中编写相关程序，得出相关的分类结果和错误率。
然后再使用BP神经网络，确定输入，输出节点数和隐藏层节点数，对0-9的样本特征进行训练，得到训练后的网络进行样本测试。
将基于BP神经网络的识别结果和错误率和基于统计学的方法的结果进行比较，最终得出分类的结论。
2.数字识别本文是对手写数字识别，即对0-9十个数字进行识别，我们将存储0-9十个数字的图片利用图像处理软件处理成大小相同的(32*32)的二值图，然后将图像转化成文本格式。
总共有1934个训练样本，946个测试样本。
对每个样本提取特征，这儿我们选用提取了16个特征，然后应用最小距离法，KNN在K=1，K=3，K=5时，以及神经网络，在Matlab环境下，编程分别对训练样本进行训练，测试样本进行测试识别，得到分类结果和错误率，然后对每种结果进行对比，分析错误率和分类结果，比较几种方法的优点和缺点，最终得出结论。
2.1 字符特征选择与提取特征提取是为了去除信息中对分类没有帮助的部分，将信息集中到有代表性的几个特征上来的过程。
matlab编程实现汉明码 -回复
matlab编程实现汉明码-回复Matlab编程实现汉明码汉明码（Hamming code）是一种用于纠正错误的编码方法，可用于检测和纠正单个比特的错误。
在信息传输过程中，数据可能会因为电磁干扰或噪声而产生错误。
通过使用汉明码，我们可以在接收到带有错误的数据时进行错误检测和纠正，从而提高数据传输的可靠性。
本文将介绍如何使用Matlab编程实现汉明码。
我们将以步骤的形式逐渐实现编码和解码过程。
第一步：理解汉明码的原理汉明码是一种线性块码，通过在发送数据之前添加冗余信息（校验位），可以使得接收方检测和纠正单个比特的错误。
汉明码的冗余信息包含了数据的位置信息，从而能够检测并纠正错误。
第二步：生成汉明码的矩阵表示生成汉明码的第一步是确定矩阵H，该矩阵表示汉明码的校验位分布。
矩阵H是一个n×k的矩阵，其中n是码字的总长度，k是数据位的长度。
根据汉明码的性质，矩阵H应满足两个条件：1. 任意两行之间的汉明距离至少为3，以确保可以检测到至少一个错误比特。
2. 列向量之间的汉明距离应大于等于2，以确保可以纠正单个比特的错误。
矩阵H的构建可以采用循环移位操作来实现。
第三步：编码在编码过程中，我们将使用生成矩阵G来将输入数据转换为汉明码。
生成矩阵G是矩阵H的转置，并且是一个k×n的矩阵。
编码的过程中，我们将输入的k位数据向量乘以生成矩阵G得到n位汉明码。
第四步：引入错误为了模拟实际情况下可能发生的错误，我们可以在汉明码中引入一定数量的错误比特。
这可以通过随机地翻转一些比特来实现。
第五步：解码解码汉明码的过程就是检测并纠正错误比特的过程。
为了检测错误，我们将接收到的n位汉明码与矩阵H进行乘法运算得到校验位向量。
如果校验位向量非零，则表示有错误发生。
为了纠正错误，我们可以通过汉明码的特性来确定错误比特的位置，并将其翻转。
这是一个基本的汉明码编码和解码的过程的简要描述。
现在我们将使用Matlab进行实现。
基于机器学习的一维和二维码自动识别方法研究
基于机器学习的一维和二维码自动识别方法研究随着移动设备的普及，二维码的应用越来越广泛。
但是，二维码的扫描识别率仍然有待提高。
尤其是在复杂背景下，识别率更低。
因此，基于机器学习的二维码识别方法备受关注。
这篇文章将重点介绍基于机器学习的一维和二维码自动识别方法的研究。
1. 基于机器学习的一维码自动识别方法研究一维码是一种由一组黑色和白色条纹组成的线型码，广泛应用于商业库存、物流等领域。
一维码的自动识别是个十分重要的问题，而基于机器学习的方法一直以来是研究的热点。
下面，我们将介绍三种主流的基于机器学习的一维码自动识别方法。
（1）特征提取法特征提取法是常见的一维码自动识别方法之一。
该方法通过提取图像的局部特征，并对特征进行分类，从而识别一维码。
其中，SIFT(Scale Invariant Feature Transform)和SURF(Speeded Up Robust Features)是常见的特征提取方法。
它们能够提取出图像的局部特征，并具有对旋转与尺度不变的特性。
因此，该方法具有较好的识别效果。
（2）基于神经网络的一维码自动识别方法神经网络是一维码自动识别中常用的方法之一。
该方法通过搭建具有自适应和泛化能力的神经网络，并对网络进行训练，从而识别一维码。
另外，卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等也是常见的神经网络结构。
它们能够有效处理大量数据，并且具有较强的自适应能力。
（3）基于深度学习的一维码自动识别方法深度学习是近年来最受关注的一维码自动识别方法之一。
该方法通过构建多层神经网络，进行非线性处理和特征提取。
另外，卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等也是常见的深度学习结构。
它们可以自动学习深层次的特征，并具有较好的泛化能力。
2. 基于机器学习的二维码自动识别方法研究二维码是由小方块组成的二维码图像，其容量比一维码高得多。
然而，在复杂背景下，由于二维码图像的质量、旋转角度、变形等因素的影响，使得其自动识别存在困难。
一维条码校验码及其算法详解
验算法。 国标 GB12904-2008《商品条码 零售商品编码与条码表
示》附录 B 中分别给出了 8 位和 13 位编码校验码的计算方法 示例，参见图 1 和图 2（见下页）。
算，得出一个校验结果，将开始输入系统的校验码和此校验 结果进行比较。如果两者一致，表明该组数字或编码正确； 不一致，表明该组数字或编码输入错误。
国家标准中的校验码算法
国标 GB/T 12905-2000《条码术语》定义了含校验码算
42
条码与信息系统 2018 年第 2 期
BAR CODE & INFORMATION SYSTEM
步骤
举例说明
法将在下文中介绍。
自右向左顺序编号
a）从序号 2 开始求出偶数位 上数字之和①
位置序号 8
7
6
5
4
3
2
1
代码
6
9
0
1
2
3
4
X1
4+2+0+6=12
①
库巴德条码（模 16 补码）、三九条码、店内条 码中含价格或度量值的本体码的权值均为 1。
GS1-128 条码权值从左边数第 2 位，是从 1 开
b ) ①×3=② c）从序号 3 开始求出奇数位 上数字之和③
12×3=36
②
3+1+9=13
③
d）②+③=④
校验码算法
校 验 码 算 法 有 奇 偶 校 验 、海 明 校 验 、循 环 冗 余 校 验 （CRC）、纵向冗余校验、累加和校验、加总异或校验等，大多 数一维条码主要采用了模数加权和累加和校验的算法,以下 着重就这两种算法进行介绍。
些校验码算法，本文介绍并分析了计算不同条码结构的校
一维条形码与二维条形码
一、什么是条码？答：条码是由一组规则排列的条、空或与其相对应的字符组成的标记，用以表示一定的信息。
这种用条、空组成的数据编码可以供机器识读，而且很容易译成二进制数和十进制数。
这些条和空可以有各种不同的组合方法，从而构成不同的图形符号，即各种符号体系，也称码制，适用与不同的场合。
二、什么是一维条码？答：一维条码又称线形条码。
我们通常把那些只在一个方向（一般是水平方向，在垂直方向则不表达任何信息）表达信息的条码叫一维条码。
如：我们经常看到的各种商品上的条码、挂号信和特快专递上的条码都属于一维条码。
目前使用频率最高的几种码制是：EAN、UPC、三九码、交插二五码和128码。
三、一维条码目前都有哪些应用？答：一维条码广泛的应用于仓储、邮电、运输、商业盘点等许多领域。
应用最广泛、最为人们熟悉的还是通用商品流通销售领域的POS（Point Of Sale）系统，也称为销售终端或扫描系统。
北美、欧洲各国和日本普遍采用POS系统，其普及率已达95%以上。
条形码技术在电子政务公文流转领域的应用始于远光公司在1999年研发的公文流转智能管理系统，该系统应用在我国最大的机要文件交换机构——国务院办公厅中央国家机关机要文件交换站中，这是全国第一个将条形码自动识别技术应用于公文流转领域的信息管理系统。
四、什么是二维条码？答：在水平和垂直方向的二维空间存储信息的条码，称为二维条码。
二维条码是一种高密度、高信息含量的便携式数据文件，是实现证件及卡片等大容量、高可靠性信息自动存储、携带，并可用机器自动识读的理想手段，能够不依赖数据库及通讯网络而单独应用。
五、二维条码是如何分类的？答：从结构上讲，二维条码分为两类，其中一类由矩阵代码和点代码组成，其数据是以二维空间的形态编码的；另一类由多行条码符号组成，其数据以成串的数据行显示。
常用的码制有CODE49、CODE16K、PDF417。
PDF是便携式数据文件（PORTABLE DATA FILE）的缩写，417则与宽度代码有关，用来对字符编码。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
close allI = imread('E:\txm.jpg');J= rgb2gray(I);figure(1)imshow(J);title('灰度化图像 ');[e1,e2]=size(J);Im=imcrop(J,[e2/2-200,e1/2-200,400,400]); figure(2)subplot(1,2,1),imshow(Im)title('中心区域 ');subplot(1,2,2),imhist(Im)title('中心区域直方图');[xa,ya]=size(Im);b=double(Im);zd=double(max(Im)) ;zx=double(min(Im)) ;T=double((zd+zx))/2;count=double(0);while 1count=count+1;S0=0.0; n0=0.0;S1=0.0; n1=0.0;for i=1:xafor j=1:yaif double(Im(i,j))>=TS1=S1+double(Im(i,j));n1=n1+1;elseS0=S0+double(Im(i,j));n0=n0+1;endendendT0=S0/n0;T1=S1/n1;if abs(T-((T0+T1)/2))<0.1break;elseT=(T0+T1)/2;endendcountTK=find(J<T);J(K)=0;K=find(J>=T);J(K)=255;figure(3)imshow(J)title(' 图像二值化 ');B=medfilt2(J,[5,1]);figure(4)imshow(B)title('中值滤波后图像');[y0,x0]=size(B);BW = edge(B,'log');figure(5);imshow(BW);title('边缘检测图像')%function code = barcode(pic) %条形码识别check_left = [13,25,19,61,35,49,47,59,55,11;... %左边数据编码，奇39,51,27,33,29,57, 5,17, 9,23]; %左边数据编码，偶check_right = [114,102,108,66,92,78,80,68,72,116]; %右边数据编码first_num = [31,20,18,17,12,6,3,10,9,5];%第一位数据编码bar = imread('E:\txm.jpg');%读输入条形码图片bar_Gray = rgb2gray(bar);%将RGB图片转换灰度图[a_hist x] = imhist(bar_Gray);hist_max = [];if a_hist(1)>a_hist(2)hist_max = [hist_max 1];endx = max(x);for i=2:xif a_hist(i)>a_hist(i-1) && a_hist(i)>a_hist(i+1)hist_max = [hist_max i];endendif a_hist(x)<a_hist(x+1)hist_max = [hist_max x+1];end[m,n] = size(hist_max);k = 0;max_1 = 0;max_2 = 0;for i=1:nif k<a_hist(hist_max(i))k = a_hist(hist_max(i));max_1 = hist_max(i);endendtemp = a_hist(max_1);a_hist(max_1) = 0;k = 0;for i=1:nif k<a_hist(hist_max(i))k = a_hist(hist_max(i));max_2 = hist_max(i);endenda_hist(max_1) = temp;if max_1>max_2k = max_1;max_1 = max_2;max_2 = k;endT = max_1;k = a_hist(max_1);for i=max_1:max_2if k>a_hist(i)k = a_hist(i);T = i;endend[m,n] = size(bar_Gray); %求灰度图的大小for i=1:m %对图像进行二值化处理for j=1:nif bar_Gray(i,j)>T%选择适当的阈值进行二值化处理bar_10(i,j) = 1;elsebar_10(i,j) = 0;endendend%imshow(bar_10);l = 0;%检测59根条形码for i=1:mk = 1;l = l+1;for j=1:n-1if bar_10(i,j)~=bar_10(i,j+1)%比较同一行相邻两点的颜色是否一致%bar_x(l,k) = i;bar_y(l,k) = j; %记录转折点的纵坐标k = k+1;%准备记录下一个数据点endif k>61 %点数大于60，该行应该删掉l = l-1;breakendendif k<61 %点数小于60，该行应该删掉l = l-1;endend[m,n] = size(bar_y);if m<=1 %查看条形码是否有效code = '0';fprintf(1,'GameOver!\n');returnendfor i=1:m%计算每根条形码的宽度for j=1:n-1bar_num(i,j) = bar_y(i,j+1) - bar_y(i,j);if bar_num(i,j)<0bar_num(i,j) = 0;endendendbar_sum = sum(bar_num)/m;%求每根条形码宽度的平均值k = 0;for i=1:59%计算59根条形码的总宽度k = k + bar_sum(i);endk = k/95;%计算单位条形码的宽度for i=1:59%计算每根条形码所占位数bar_int(i) = round(bar_sum(i)/k);endk = 1;for i=1:59%将条形码转换成二进制数if rem(i,2)for j=1:bar_int(i)%黑色条用1表示bar_01(k) = 1;k = k+1;elsefor j=1:bar_int(i) %白色条用0表示bar_01(k) = 0;k = k+1;endendendif ((bar_01(1)&&~bar_01(2)&&bar_01(3))...%判断起始符是否正确&&(~bar_01(46)&&bar_01(47)&&~bar_01(48)&&bar_01(49)&&~bar_01(50))... %判断中间分隔符是否正确&&(bar_01(95)&&~bar_01(94)&&bar_01(93))) %判断终止符是否正确l = 1;for i=1:6 %将左侧42位二进制数转换为十进制数bar_left(l) = 0;for k=1:7bar_left(l) = bar_left(l)+bar_01(7*(i-1)+k+3)*(2^(7-k));endl = l+1;endl = 1;for i=1:6 %将右侧42位二进制数转换为十进制数bar_right(l) = 0;for k=1:7bar_right(l) = bar_right(l)+bar_01(7*(i+6)+k+1)*(2^(7-k));k = k-1;endl = l+1;endnum_bar = '';num_first = 0;first = 2;for i=1:6%从左边数据编码表中查出条形码编码数字for j=0:1for k=0:9if bar_left(i)==check_left(j+1,k+1)num_bar = strcat(num_bar , num2str(k));switch first%记录左边数据的奇偶顺序case 2first = j;break;case 1num_first = num_first + j*(2^(6-i));break;case 0num_first = num_first + ~j*(2^(6-i));break;otherwisebreak;endendendendendfor i=1:6%从右边数据编码表中查出条形码编码数字for j=0:9if bar_right(i)==check_right(j+1)num_bar = strcat(num_bar , num2str(j));endendendfor i=0:9%从第一位数据编码表中查出第一位数字if num_first==first_num(i+1)num_bar = strcat(num2str(i) , num_bar);break;endendif numel(num_bar)~=13fprintf(1,'Please Turn It Around!\n');returnendcheck_code = 0;for i=1:12 %计算校验码if rem(i,2)check_code = check_code + str2double(num_bar(i));elsecheck_code = check_code + str2double(num_bar(i))*3;endendcheck_code = rem(check_code,10);if check_code>0check_code = 10 - check_code;endif check_code==str2double(num_bar(13)) %判断校验码是否正确code = num_bar;elsefprintf(1,'Please Turn It Around!\n'); returnend。