竞技宝官网app·二维码原理与使用

　　二维码是用某种特定的几何图形按一定规律在平面（二维方向上）分布的黑白相间的图形记录数据符号信息的。通常分为堆叠式二维码和矩阵式二维码。

　　堆叠式/行排式二维条码，堆叠式/行排式二维条码又称堆积式二维条码或层排式二维条码，其编码原理是建立在一维条码基础之上，按需要堆积成二行或多行。它在编码设计、校验原理、识读方式等方面继承了一维条码的一些特点，识读设备与条码印刷与一维条码技术兼容。但由于行数的增加，需要对行进行判定，其译码算法与软件也不完全相同于一维条码。有代表性的行排式二维条码有：Code 16K、Code 49、PDF417、MicroPDF417 等。

　　矩阵式二维码，最流行莫过于QR CODE ,我们常说的二维码就是它了。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。

　　现在所看到的二维码绝大多数是“QR码”，QR码是“Quick Response”（快速反应）的缩写，由日本Denso-Wave公司发明。二维码的名称是相对与一维码来说的，相比“一维码（比如条形码）”存储的数据量更大；可以包含数字、字符，及中文文本等混合内容；有一定的容错性（在部分损坏以后可以正常读取）；空间利用率高等。

　　传统的条形码只能处理20位左右的信息量，与此相比，QR码可处理条形码的几十倍到几百倍的信息量。另外，QR码还可以支持所有类型的数据。（如：数字、英文字母、日文字母、汉字、符号、二进制、控制码等）。一个QR码最多可以处理7089字(仅用数字时)的巨大信息量。

　　QR码使用纵向和横向两个方向处理数据，如果是相同的信息量，QR码所占空间为条形码的十分之一左右。(还支持Micro QR码，可以在更小空间内处理数据。)

　　QR码是日本国产的二维码，因此非常适合处理日文字母和汉字。QR码字集规格定义是按照日本标准“JIS第一级和第二级的汉字”制定的，因此在日语处理方面，每一个全角字母和汉字都用13比特的数据处理，效率较高，与其他二维码相比，可以多存储20%以上的信息。

　　QR码具备“纠错功能”，即使部分编码变脏或破损，也可以恢复数据。数据恢复以码字为单位（是组成内部数据的单位，在QR码的情况下，每8比特代表1码字），最多可以纠错约30%（根据变脏和破损程度的不同，也存在无法恢复的情况）。

　　QR码从360°任一方向均可快速读取。其奥秘就在于QR码中的3处定位图案，可以帮助QR码不受背景样式的影响，实现快速稳定的读取。

　　QR码可以将数据分割为多个编码，最多支持16个QR码。使用这一功能，还可以在狭长区域内打印QR码。另外，也可以把多个分割编码合并为单个数据。

　　QR码设有1到40的不同版本（种类)，每个版本都具备固有的码元结构(码元数)。（码元是指构成QR码的方形黑白点。)“码元结构”是指二维码中的码元数。官方叫版本Version。Version 1是21 x 21的矩阵，Version 2是 25 x 25的矩阵，Version 3是29的尺寸，每增加一个version，就会增加4的尺寸，公式是：(V-1)*4 + 21（V是版本号） 最高Version 40，(40-1)*4+21 = 177，所以最高是177 x 177 的正方形。

　　QR码的各个版本结合数据量、字符类型和纠错级别，均设有相对应的最多输入字符数。也就是说，如果增加数据量，则需要使用更多的码元来组成QR码，QR码就会变得更大。

　　查看下表，先从数字列找出数字为100以上且接近100的，其次找出纠错级别“M”，两者交叉的部分就是最佳版本。

　　QR码具有“纠错功能”。即使编码变脏或破损，也可自动恢复数据。这一“纠错能力”具备4个级别，用户可根据使用环境选择相应的级别。调高级别，纠错能力也相应提高，但由于数据量会随之增加，编码尺寸也也会变大。

　　用户应综合考虑使用环境、编码尺寸等因素后选择相应的级别。 在工厂等容易沾染赃物的环境下，可以选择级别Q或H，在不那么脏的环境下，且数据量较多的时候，也可以选择级别L。一般情况下用户大多选择级别M(15%)。

　　纠错级别的比率，是指全部码字与可以纠错的码字的比率。例如，需要编码的码字数据有100个，并且想对其中的一半，也就是50个码字进行纠错，则计算方法如下。纠错需要相当于码字2倍的符号（RS编码※），因此在这种情况下的数量为50个×2＝100码字。因此，全部码字数量为200个，其中用作纠错的码字为50个，所以计算得出，相对于全部码字的纠错率就是25%。这一比率相当于QR码纠错级别中的“Q”级别。

　　另外，在上述例子当中，也可以认为相对于码字数据的纠错率为50%，但变脏或破损的部位不仅仅局限于码字数据部分，因此，在QR码中，还是用相对于全部码字的比率来描述纠错率。

　　RS编码：QR码的纠错功能是通过将RS编码附加到原数据中的方式实现的。RS编码是应用于音乐CD等用途的数学纠错方法。它能以字节为单位进行纠错，适合用于错误位置会集中的突发错误。

　　QR(Quick-Response) code是被广泛使用的一种二维码，解码速度快。它可以存储多用类型，下图是qrcode的基本结构：

　　位置探测图形（Position Detection Pattern）：用于标记二维码的矩形大小，个数为3，因为3个即可标识一个矩形，同时可以用于确认二维码的方向。

　　定位图形（Timing Patterns）：二维码有40种尺寸，尺寸过大了后需要有根标准线，不然扫描的时候可能会扫歪了。

　　校正图形（Alignment Patterns）：只有Version 2以上（包括Version2）的二维码需要这个东东，规格确定，校正图形的数量和位置也就确定了。

　　格式信息（Format Information）：存在于所有的尺寸中，用于存放一些格式化数据。表示改二维码的纠错级别，分为L、M、Q、H；

　　数据信息和纠错信息：实际保存的二维码信息（Data Code 数据码）和纠错信息（Error Correction Code 纠错码）（用于修正二维码损坏带来的错误）。

　　需求分析主要是确定编码的字符类型， 选择纠错等级等。比如确定要生成的二维码的数据类型是什么？二维码可以储存文本信息，但是文本信息可以代表很多的东西，例如二维码可以将URL进行编码，特殊的字符创让知道这是一个URL地址，从而从浏览器打开这个网址。比如下图就是“”的二维码。

　　二维码最普通的方式就是编译网址，需要注意的是在编译时网址需要有协议，比如“，否则就会被认为是普通的文本信息。 如：

　　为了识别出来编译的信息为email地址，格式为：mailto:，就或为你创建一个空白邮件。

　　在编译手机号码的时候，最好是在手机号码前加上国别好号，比如中国就是“+86”，例如：TEL:+00

　　其他协议包括：日历事件、WIFI配置、应用商店等。具体可以参考Barcode-Contents

　　数据编码就是将数据字符转换为位流，每8位一个码字，整体构成一个数据的码字序列。其实知道这个数据码字序列就知道了二维码的数据内容。

　　8位字节（Byte mode）：可以是0-255的ISO-8859-1字符。有些二维码的扫描器可以自动检测是否是UTF-8的编码。

　　结构链接（Structured Append mode）：用于混合编码，也就是说，这个二维码中包含了多种编码格式。

　　数据可以按照一种模式进行编码，以便进行更高效的解码，例如：对数据：01234567编码（版本1-H），

　　QR码缺一部分或者被遮盖一部分也能被正确扫描，要归功于QR码在发明时的“容错度”设计，生成器会将部分信息重复表示（也就是冗余）来提高其容错度。QR码在生成时可以选择四种程度的容错度（可修正的字码量），分别是L,M,Q,H，对应7%，15%，25%，30%的容错度。也就是说，如果你在生成二维码时选择H档容错度，即使30%的图案被遮挡，也可以被正确扫描。这也就是为什么现在许多二维码中央都可以加上LOGO。

　　二维码的纠错码主要是通过Reed-Solomon error correction（里德-所罗门纠错算法）来实现的。大致的流程为对数据码进行分组，然后根据纠错等级和分块的码字，产生纠错码字。

　　在二维码规格和纠错等级确定的情况下，其实它所能容纳的码字总数和纠错码字数也就确定了，比如：版本10，纠错等级时H时，总共能容纳346个码字，其中224个纠错码字。就是说二维码区域中大约1/3的码字时冗余的。对于这224个纠错码字，它能够纠正112个替代错误（如黑白颠倒）或者224个据读错误（无法读到或者无法译码），这样纠错容量为：112/346=32.4%。

　　完成上述操作后，并不是就能直接生成二维码了，还需要进行处理的就是穿插放置数据，比如有4个区块的，那么统一把每一区块的第一列放在一起，然后是第二列。以此类推。

　　在规格确定的条件下，将上面产生的序列按次序放如分块中。按规定把数据分块，然后对每一块进行计算，得出相应的纠错码字区块，把纠错码字区块按顺序构成一个序列，添加到原先的数据码字序列后面。

　　最终编码的填充方式如下：从左下角开始沿着红线填我们的各个bits，1是黑色，0是白色。如果遇到了上面的非数据区，则绕开或跳过。

　　按照上面的方法生成的图片可能会不均匀，比如说出现大面积的黑白或黑快，使得扫描变得困难，解决方法是进行（XOR）掩摸操作。QR有8个Mask你可以使用，如下所示：

　　最后一步就是生成格式和版本信息放入相应区域内。版本7-40都包含了版本信息，没有版本信息的全为0。二维码上两个位置包含了版本信息，它们是冗余的。版本信息共18位，6X3的矩阵，其中6位是数据位，如版本号8，数据位的信息是 001000，后面的12位是纠错位。

　　至此，按照上面大致的流程就可以使生成二维码图片了。由于讲的比较简单，具体的细节可查看QR Code标准文档。

　　条码的定位就是找到条码符号的图像区域，对有明显条码特征的区域进行定位。然后根据不同条码的定位图形结构特征对不同的条码符号进行下一步的处理。实现条码的定位采用以下步骤：

　　目前见得比较多的就是使用二维码生成网址或者手机应用的下载链接，目的也就是实现用户在手机上的信息录入，并且也能保证录入的信息不受人为因素（粗心大意）的影响。比如采用二维码进行跟踪物流包裹来代替人为的记录包裹编号。同时个人名片也是一个很好的案例。只需要手机扫描二维码就可以将名片信息直接诶保存到手机的通讯录。这些信息是直接存在在二维码中的。

　　将二维码作为一个信息标识存在在产品或者物品上，方面用户了解物品的详情。目前已经有的应用比如博物馆对藏品打上二维码，用户只要扫描二维码就能打开相关的介绍视频或录音等，从先前的平面化信息转化成影音信息。其真实的信息并没有直接存储在二维码中，而是存储了信息的一个链接而已。相当于程序中的“指针”。

　　目前做的比较好的比如线下扫描，线上比价，将线下的数产品数据和线上的价格数据进行匹配处理和展示。

　　比如新版的火车票上的二维码就是属于票务凭证的很好案例。通过验证二维码信息进行身份和信息的验证。通过验证二维码信息的验证来控制闸机。另外目前很多线上预订的景区等，也通过预订后将二维码发送到用户手机号，景区在门口通过电子枪扫描确认有效性。但是由于手机设备大小等不易，类似的流程目前还存在诸多不便。

　　具体流程是现在手机上通过相关的权限认证。再通过已验证的信息去关联扫描到的内容。具体案例如微信的二维码登录。支付宝、微信的扫码支付。都是通过手机上已经验证的信息反馈进行身份的验证。

　　信号好的，或有免费WIFI的地方，没有信号的地方可能扫描出网页也打不开。没有WIFI，可能用户不会去使用3G流量下载你的应用。

　　要用户很闲的场景下，比如用户没事玩手机的时候，比如公交站台。如果用户处理忙碌状态，很少会去扫描身边的二维码。

　　表达清楚扫描后会出现什么。告诉用户扫描后会得到什么，比如扫码知道无线密码等。下面的二维码就是一个很好的示例：

　　不表达清楚扫描后会出现什么。让用户出于好奇心去扫描，比如利用二维码的容错性，将二维码设计的非常的有个性，比如下图：

　　目前很多手机中毒的原因可能就是使用二维码导致的，其实二维码本身由于数据量的限制很难中毒，很多中毒的原因是手机系统做过越狱或者Root，在此基础上通过扫描安装了一些有恶意程序的APP。所以对于root过的手机用户在扫码下载时一定要注意。

　　python-qrcode是一个使用纯Python写的Python，使用简单，但是相关的功能也比较简陋。

　　Amazing-QR除了能生成正常的二维码外，还支持生成含有背景图片或者动态图片的二维码。示例：

　　words：要生成二维码的文字信息，一般是网址等信息；version：边长，范围是1至40，数字越大边长越大；level：纠错等级，范围是L、M、Q、H，H的纠错能力最强；picture：背景图片的路径+文件名称；colorized：是否彩色，在选择背景图片时生效；contrast：对比度，0 表示原始图片，更小的值表示更低对比度，更大反之。默认为1.0brightness：亮度，用法和取值与contrast相同save_name：生成二维码的文件名称，格式可以是 .jpg， .png ，.bmp ，.gif，默认输出文件名是“qrcode.png”；save_dir：生成二维码图片的保存路径；

　　Zxing是一款开源的条码识别工具，除了QR code还支持识别其他条形码。它有各种语言版本的实现。这里使用的是Python版本。