matlab一维条形码码字识别程序

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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
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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。

halcon——条码定位与识别（一维码）

halcon——条码定位与识别（⼀维码）引⾔条码识别的应⽤⼤多数在物流⾏业中（需要识别的条码⼀般在快递包裹中），对于⼀维码的识别，halcon有⾃带条码识别算⼦create_bar_code_model和find_bar_code 。

⽽快递标签处有很多的⽂字，符号和边框，增⼤了定位的难度。

，因此有时也有检测不到条码的情况。

针对这⼀现象，本篇就来深度分析⼀下如何更好的去识别⼀维码。

create_bar_code_model（创建⼀维码模型）create_bar_code_model ([], [], BarCodeHandle)参数⼀//输⼊需要调整的参数名称(为[]表⽰暂时不设置）参数⼆//需要调整的该参数的值。

参数三// 返回的条码模板句柄set_bar_code_param（对模型设置参数）set_bar_code_param( BarCodeHandle, GenParamNames, GenParamValues )BarCodeHandle（in）//模型句柄GenParamNames（in）//参数名称GenParamValues （in）//参数值find_bar_code (识别⼀维码）find_bar_code(Image ,SymbolRegions ,BarCodeHandle, CodeType , DecodedDataStrings)参数列表：Image //输⼊图像SymbolRegions//检测到的条形码区域（输出）BarCodeHandle// 条形码句柄CodeType// 条形码类型DecodedDataStrings//识别结果（输出）（1）图像预处理（增强条码）对⽐度太低：scale_image（或使⽤外部程序scale_image_range），增强图像的对⽐度。

图像模糊：emphasize锐化图像，使条码看起来更清晰。

深⾊背景上读取浅⾊条码：invert_image反转图像。

条码检测系统——基于MATLAB的一维条码识别

条码检测系统——基于MATLAB的⼀维条码识别条码检测系统——基于MATLAB的⼀维条码识别摘要：条码技术是如今应⽤最⼴泛的识别和输⼊技术之⼀，由于其包含的信息量⼤，识别错误率低⽽在各个⽅⾯得到很⼤的重视。

它发展迅速并被⼴泛应⽤于于⼯业、商业、图书出版、医疗卫⽣等各⾏各业。

由我国⽬前发展现状来看，条码的正常使⽤受到条形码印刷质量和商品运输过程的影响，并且传统的条码识读⽅式是采⽤光电识读器，条码图像对光的不同反射效果也必然会对条码的识读产⽣影响，⽽⼀般条码在搬运过程中条码会不可避免的破损，所以对质量较差的条码的条码的识别尤为重要。

不同的条码有着不同的识读过程。

本设计研究⼀种基于图像处理⽅式的识读⽅法，通过计算机辨识来解决条码印刷质量不佳和条码变形等问题。

该⽅法是采⽤摄像头采集条码图像，通过照相采集条码图像的⽅法避免了线性扫描器逐⾏扫描所产⽣的问题，同时简化了扫描条码图像的操作。

然后通过⼀定的数字图像处理算法处理进⾏译码。

译码算法主要分为两部分：第⼀部分⾸先对采集的条码图像进⾏预处理，图像的预处理包括图像分割，图像滤波等，良好的图像处理将对后⾯实现正确译码有重⼤贡献；第⼆部分就是对预处理后的条码图像进⾏译码，我们根据相似边距离来判别条码字符，再通过译码、校验、纠错处理来识读条码，得到条码所表⽰的⽂本信息。

与⽤条码识读器硬件进⾏译码相⽐，软件译码具有更⼤的灵活性和较低的成本，所以具有很⼤的市场空间。

借助于matlab软件的功能我们完成这次译码⼯作。

关键词：图像处理图像分割条形码识别 EAN-13 相似边距识别图像滤波MatlabThe System Of Bar-Code Examination——1D Bar-Code recognition based on MATLABAbstract: Nowadays Bar-Code is a very popular technique ofidentification and input. It has been taken serious because of it’s large information and low error rate. It develops very quickly and has already been applied in industry,忽略merce,publishing,medical sanitation and so on. It can be seen from the actualities in our country that the use of Bar-Code is influenced by the printing quality and goods transportation, and besides, the traditional mode of recognition is using optical scanner so that the recognitinon will be consequentially affected by the different reflection of code image by the light. The general course of the removal barcode bar code will inevitably damage, so poor quality bar code bar code identification is particularly important.Different Bar-Code has different recognition process. This paper researches into a method based on digital image processing mode to resolve the problems of poor printing quality and code distortion, which uses the vidicon to take pictures of code images so as to avoid the traditional questions brought by the line-by-line scanning. And then applies the digital image processing algorithms to recognize the code, which includes two steps: the first is image pretreatments, the second is using statistic method and the distance of edge to similar edge method to recognize the code character. 忽略paring with decoding with special Bar-Code identification hardware, decoding with software is more flexible, and the cost is also 忽略paratively low. Hence, Bar-Code has a very clear future of development. This research is realized by Matlab.Key word: image processing, Bar-Code recognition, EAN-13, the distance of edge to similar edge, image filters，Matlab⽬录第1章引⾔ (01)1.1 条码技术概述 (01)1.2 Matlab应⽤图像处理 (02)1.3本⽂的研究意义及内容 (03)1.3.1 研究意义 (03)1.3.2 研究内容及本⽂的组织安排 (04)第2章⼀维条码技术 (05)2.1 ⼀维条码的简介 (05)2.2 ⼀维条码符号的结构 (05)2.3 EAN码简述 (06)2.4 EAN-13码符号的特征 (07)2.4.1 EAN-13码字符集 (08)2.4.2 EAN-13码符号结构 (09)2.5 EAN-13码的校验纠错 (11)第3章条码图像的预处理............................. . (12)3.1 图像分割理论 (12)3.1.1 图像分割的定义 (12)3.1.2 图像分割的算法类 (13)3.1.3 图像分割结果 (14)3.2 图像灰度及⼆值化 (15)3.3 图像加噪仿真 (16)3.3 图像的滤波 (16)3.3.1 图像的平滑滤波 (16)3.3.2 形态学滤波 (17)第4章条码的译码⽅法 (20)4.1 译码⽅案的选择 (20)4.2 相似边距法介绍 (21)4.3. 条码字符的判别 (22)第5章条码译码的基本原理 (25)5.1 EAN_13的译码原理分析 (25)5.2译码结果分析 (26)第6章结论 (28)参考⽂献 (30)附录 (36)第1章引⾔1.1 条码技术概述在信息时代的今天，计算机的应⽤⼰和我们的⽣活紧密地联系在⼀起。

一维条形码识别的整个过程原理通俗易懂讲解

一维条形码识别的整个过程原理通俗易懂讲解这里我随便在我的编译原理这本书后面拍的一个条形码来进行说明以下为一个示意图，一维条形码一共有如下几个区域组成（其实一个条形码下面已经给出了代表哪些数字了，我写的这篇文章讲述其原理，教机器如何读取）首先明白如下几点：一、条码的黑色条表示二进制的1，白色代表0，而且0.33mm宽度的黑色或者白色条为一个基本的二进制位，下面可以看出有的黑色条很宽，说明连着好几个二进制1，下面这个图是上面那个图的放大。

二、一维条形码只能表示数字，不能表示字母符号和汉字，每个数字由7个二进制位组成，而且这些二进制组成的规则不是ASCII码，而是自己的一套编码规则，比如0000 101，这个表示的不是数字5（ASCII码表示的就是5），应该按照官方给的如下编码表进行解码，查找下面的表发现是左侧数据符的偶性字符（B组）中的6。

起始符，终止符编码为101，分隔符编码为01010（没有为什么，官方规定的，如果哪天你发明了啥，你就是官方，你想咋规定就咋规定）三、可以数一下上面的两个条形码，一维条形码都是由13个数字（是1 2 3。

这样的数字，不是二进制0 1 0 10这样的数）组成，分别代表如下的意思,：前三个数：制造码，接着四个数：制造商代码，接着五个数：商品标识代码，最后一个数：校验码比如第二张图片条形码是692 0152 46102 0，692（制造码），0152（制造商代码），46102商品标识代码，0（校验码）可以用来防伪以及识别校验而第一个数字（被称为前置码）是隐藏的，不占用黑条白条来表示（由后面数字的奇偶性来推断出，这个是官方规定的规则，后面我会进一步解释其原因），所以扣掉一个数字，总的只有12个数字（左侧数据符6个+右侧数据符6个），刚刚我说了一个数字由7个二进制位组成，每一个二进制位由一个黑条或者白条来表示，而每一个条的宽度为0.33mm，所以这里可以计算一下：（13-1）*7+11 = 95个黑色或者白色的单位宽度0.33mm的条，其中的11个二进制位是起始符，终止符编码为101，分隔符编码为01010，总共占掉11个黑色或者白色的条95*0.33 = 31.35mm = 3.135cm，你可以用尺子量一下你所看到的一维码，总的宽度是不是这么宽四、上面这个官方EAN-13编码表是最常用的一维码编码方式，我们认真观察一下会发现，同一个数字竟然有三种编码方式，而且每一个编码结果都对应唯一的一个数字（你在上面找不出重复的两个二进制串对应同一个数字），也就是编码是唯一的，只要随便给我一个二进制串0001011，对比上面的表就可以唯一确定对应的是左侧奇性字符A组的9，这个数字。

matlab一维条形码码字识别程序

matlab⼀维条形码码字识别程序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;endendT1=S1/n1;if abs(T-((T0+T1)/2))<0.1break;elseT=(T0+T1)/2;endendcountTK=find(JJ(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);if a_hist(i)>a_hist(i-1) && a_hist(i)>a_hist(i+1) hist_max = [hist_max i];endendif a_hist(x)hist_max = [hist_max x+1];end[m,n] = size(hist_max);k = 0;max_1 = 0;max_2 = 0;for i=1:nif kk = 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 kk = 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);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);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(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));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=0:9 if 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;if 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。

条形码识别技术

一维条形码生成与识别技术一、引言条形码（简称条码）技术是集条码理论、光电技术、计算机技术、通信技术、条码印制技术于一体的一种自动识别技术。

条形码是由宽度不同、反射率不同的条（黑色）和空（白色），按照一定的编码规则编制而成，用以表达一组数字或字母符号信息的图形标识符。

条形码符号也可印成其它颜色，但两种颜色对光必须有不同的反射率，保证有足够的对比度。

条码技术具有速度快、准确率高、可靠性强、寿命长、成本低廉等特点，因而广泛应用于商品流通、工业生产、图书管理、仓储标证管理、信息服务等领域。

二、EAN-13条形码简介一维条码主要有EAN和UPC两种，其中EAN码是我国主要采取的编码标准。

EAN是欧洲物品条码（European Article Number Bar Code）的英文缩写，是以消费资料为使用对象的国际统一商品代码。

只要用条形码阅读器扫描该条码，便可以了解该商品的名称、型号、规格、生产厂商、所属国家或地区等丰富信息。

EAN通用商品条码是模块组合型条码，模块是组成条码的最基本宽度单位，每个模块的宽度为毫米。

在条码符号中，表示数字的每个条码字符均由两个条和两个空组成，它是多值符号码的一种，即在一个字符中有多种宽度的条和空参与编码。

条和空分别由1~4个同一宽度的深、浅颜色的模块组成，一个模块的条表示二进制的“1”，一个模块的空表示二进制的“0”，每个条码字符共有7个模块。

即一个条码字符条空宽度之和为单位元素的7倍，每个字符含条或空个数各为2，相邻元素如果相同，则从外观上合并为一个条或空，并规定每个字符在外观上包含的条和空的个数必须各为2个，所以EAN码是一种(7，2)码。

EAN条码字符包括0~9共10个数字字符，但对应的每个数字字符有三种编码形式，左侧数据符奇排列、左侧数据符偶排列以及右侧数据符偶排列。

这样十个数字将有30种编码，数据字符的编码图案也有三十种，至于从这30个数据字符中选哪十个字符要视具体情况而定。

一维条码识别原理

一维条码识别原理一维条码是一种广泛应用于商品管理和追踪的编码系统，它通过将数字、字母和符号以特定宽度的黑白线条的形式表示出来，以实现商品信息的快速获取和识别。

一维条码的识别原理基于光学扫描技术和编码解码算法。

一维条码的识别设备通常由光学扫描头、信号处理器和解码器等组成。

光学扫描头是一种能够发射和接收光线的装置，它通过将光线照射到条码上并接收反射回来的光信号，将条码上的黑白线条转换为电信号。

信号处理器接收光学扫描头传来的电信号，并对其进行放大、滤波和数字化处理，以提高信号质量和准确性。

解码器则通过解析电信号中的编码信息，将其转换为可识别的商品信息。

一维条码的编码方式有多种，常见的包括EAN-13、UPC-A和Code 39等。

其中，EAN-13是全球通用的商品条码，由13位数字组成，其中前12位表示商品的标识号，最后一位为校验码。

UPC-A是美国常用的商品条码，由12位数字组成，其中前11位表示商品的标识号，最后一位为校验码。

Code 39是一种可变长度的条码，可以编码数字、字母和一些特殊字符。

在识别一维条码时，光学扫描头会沿条码的方向进行扫描，并将扫描到的黑白线条转换为电信号。

信号处理器会对电信号进行处理，包括放大信号、滤除噪声和数字化处理等。

然后，解码器会对处理后的电信号进行解析，根据编码规则将其转换为商品信息。

解码一维条码的过程中，解码器首先会识别起始符号和终止符号，确定条码的起始和结束位置。

然后，解码器会根据条码的编码规则，对每个字符的编码进行解析和识别，并将其转换为对应的数字、字母或特殊字符。

最后，解码器会根据校验码进行校验，以确保解码的准确性。

一维条码的识别原理基于光学扫描技术和编码解码算法的配合，通过光学扫描头对条码进行扫描，将条码上的黑白线条转换为电信号，并通过信号处理和解码算法，将电信号解析为商品信息。

这种识别原理使得一维条码能够快速、准确地实现商品信息的获取和识别，广泛应用于零售、物流和仓储等领域。

二维码的生成与实现(matlab)

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。

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。

图像平滑的方法包括：插值方法，线性平滑方法，卷积法等等。

基于MATLAB的数字验证码识别系统设计

基于MATLAB的数字验证码识别系统设计数字验证码识别系统的设计和开发在当前的数字化时代具有重要的意义。

随着互联网和电子商务的快速发展，验证码成为了保护用户账户安全和防止恶意攻击的关键技术之一。

验证码常常被应用于用户注册、登录、密码找回等场景，在验证用户身份的同时，阻止了自动化程序和机器人的恶意操作。

然而，验证码的自动生成和变异特性给其识别带来了很大的挑战。

因此，开发一套高效、准确的数字验证码识别系统变得非常必要和迫切。

目前，针对验证码识别的需求日益增长。

不仅是网络平台和电商网站，许多其他行业和领域也开始关注和运用验证码识别技术，如金融、交通、社交媒体等。

验证码识别系统的准确性和效率直接影响到用户体验、信息安全和服务质量，因此对于验证码识别系统的设计和研发有着较高的要求。

本文将基于MATLAB平台，设计一套数字验证码识别系统，旨在提高验证码识别的准确率和效率，满足不同行业和应用场景的需求。

本文旨在明确设计该系统的目标和要解决的问题：提高验证码识别准确率：设计系统旨在通过使用MATLAB工具和算法，提高数字验证码的识别准确率，使系统能够准确地识别各种类型的数字验证码。

实现自动化识别：通过设计系统，实现对数字验证码的自动化识别过程，减少人工干预，提高系统的效率和稳定性。

通过这些目标的实现，期望能够为验证码识别领域的研究和应用提供一个可靠、高效的解决方案。

本文介绍使用MATLAB作为开发工具的原因和优势，以及系统设计的整体思路和步骤。

使用MATLAB作为开发工具的原因和优势MATLAB作为一种强大的科学计算软件，在数字图像处理领域有着广泛的应用。

选择MATLAB作为开发工具有以下几个原因和优势：丰富的图像处理工具库：MATLAB提供了丰富的图像处理函数和工具箱，可以方便地进行图像预处理、特征提取等操作。

丰富的图像处理工具库：MATLAB提供了丰富的图像处理函数和工具箱，可以方便地进行图像预处理、特征提取等操作。

matlab超声一维成像源代码

一、概述随着科学技术的不断发展，超声波成像技术在医学诊断和工业检测领域得到了广泛应用。

而在超声波成像技术中，一维成像以其简单、实用的特点备受关注。

在matlab中，编写一维超声波成像的源代码可以帮助研究人员和工程师更好地理解超声波成像原理，同时也为实际应用提供了便利。

本文将介绍matlab中一维超声波成像的源代码编写方法。

二、一维超声波成像原理1. 一维超声波成像的基本原理一维超声波成像是通过超声波在介质中的传播，利用不同介质对超声波的反射和吸收特性，来获取物体结构信息的成像技术。

其基本原理是利用超声波在不同介质中传播时的声阻抗不连续性，造成超声波的反射和折射，通过接收反射波信号来形成成像。

2. 一维超声波成像的成像方法常用的一维超声波成像方法有超声波A扫、B扫和C扫等。

其中，A 扫是利用单个超声波传感器在不同位置上进行探测，形成一维图像；B 扫则是通过探头在不同位置上进行扫描，得到二维图像；C扫则是通过多个探头进行扫描，得到三维图像。

三、matlab中一维超声波成像的源代码编写在matlab中，可以通过编写一维超声波成像的源代码来模拟超声波在介质中的传播过程，从而实现一维超声波成像的仿真。

1. 设置仿真参数需要设置仿真所需的一些参数，如声速、探测距离、采样间隔等。

2. 生成声源信号在一维超声波成像中，需要生成声源信号来模拟超声波源的发射和接收过程。

可以使用matlab提供的信号产生函数，如sin、cos等，生成所需的声源信号。

3. 计算超声波在介质中的传播利用声速、材料密度等参数，可以利用波动方程求解超声波在介质中的传播过程。

通过对不同位置上的介质特性进行采样，可以获得超声波在不同位置上的传播情况。

4. 接收反射波信号根据声波在介质中的传播情况，可以模拟超声波接收端接收到的反射波信号。

通过对反射波信号进行采样和处理，可以得到一维成像的结果。

四、源代码示例以下是一个简单的matlab源代码示例，用于模拟一维超声波成像的过程：```matlab设置仿真参数c = 1500; 声速d = 10; 探测距离dx = 0.1; 采样间隔dt = dx/c; 采样间隔对应的时间间隔生成声源信号f = 1e6; 频率t = 0:dt:1; 时域s = sin(2*pi*f*t); 生成声源信号计算超声波在介质中的传播x = 0:dx:d; 介质中不同位置的采样点medium = ones(size(x)); 介质特性p = zeros(size(x)); 初始化压力场for i = 1:length(x)p(i) = s(i) * medium(i); 计算各个位置上的压力end接收反射波信号figure;plot(x,p);title('一维超声波成像');xlabel('位置/m');ylabel('压力');```五、结论通过matlab中一维超声波成像的源代码编写，可以模拟超声波在介质中的传播和成像过程，从而更好地理解超声波成像的原理和方法。

一维条码识别系统的设计与实现

中图分类号： -.(!! / )
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引言
目前，用手机来进行条码的扫描这门技术在国外已经得到了很好的发展。在美国、日本等国家，通过手机识
别条码信息，已经是屡见不鲜的事情。人们在超市通过手机扫描购买商品的条码，然后将通过无线上网可以方便的购物；在电影院手机购买电影票，进场时只需将扫描的条码信息通过蓝牙发送给门口检查处，就能通过，方便又快捷。许多报纸也使用了条形码，如果谁要看某条消息的详细情况，只要用手机扫描这条消息的条码，手机就自动搜索关于这条消息的相关信息。上述功能都和以上所说的对图片进行识别的系统密切相关。而在国内这种技术还不曾得到发展，所以手机来识别条形码还是一门比较新的技术。本文将研究一种基于图像处理的一维条码的识别方法。该方法使用手机的 001 摄像头摄取 *+,$!( 条码图像，并将图像以 234 文件形式输入计算机，再对条码图像预处理（中值滤波、阈值分割、二值化）得到二值化的条码图像，然后对二值化的条码图像，进行上下边沿检测、码字识别。
图! *+,$!( 码
(
一维条码识别系统框架
系统的运行过程是从读入图片到识别图片的过程，所以在分析它的功能的时候就按运行的过程进行模块划

字符识别matlab代码

字符识别matlab代码
在MATLAB中进行字符识别通常涉及使用图像处理和机器学习技术。

以下是一个简单的示例代码，用于使用MATLAB中的内置函数进行字符识别：
matlab.
% 读取图像。

I = imread('image.jpg');
% 将图像转换为灰度图像。

I_gray = rgb2gray(I);
% 进行图像增强和预处理。

I_processed = imbinarize(I_gray); % 二值化处理。

% 使用内置的OCR函数进行字符识别。

results = ocr(I_processed);
% 显示识别结果。

recognized_text = results.Text;
disp(recognized_text);
上述代码首先读取图像，然后将其转换为灰度图像。

接下来，
使用imbinarize函数进行二值化处理，以便更好地识别字符。

然后，使用内置的OCR函数进行字符识别，并将识别结果存储在results
变量中。

最后，将识别的文本显示出来。

需要注意的是，上述示例代码仅适用于简单的字符识别任务。

对于复杂的字符识别任务，可能需要使用更复杂的图像处理和机器
学习算法，例如卷积神经网络（CNN）等。

另外，还可以考虑使用MATLAB提供的深度学习工具箱来构建更复杂的字符识别模型。

总的来说，字符识别是一个复杂的问题，需要综合运用图像处
理和机器学习技术。

以上代码仅为简单示例，实际应用中可能需要
根据具体情况进行调整和优化。

一维码编码方式及校验码计算

Code128编码表
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演讲人姓名
校验码计算方法
三九码
～Z和0～9的所有数字字母；
01
殊字符：空格、“$”、“%”、“+”、“-”、“.”、“/”；
02
始符/终止符。
03
可编码的字符集：
三九码基本结构
粗黑线代表2，细黑线代表1，粗白线代表b，细白线代表a。39码无固定条长，双向可编译，条码密度取决于条码字符间隔。可以选择是否启用校验码功能，启用的话会增加解码时间。
ENA-8码
ENA-13码有黑白相间的条形线阵列和表示其代码的8位数字构成。左边数据为4个，右边数据3个加一个校验码。验证计算的时候只需要在8位数前面加五个0，然后按照ENA-13码的计算方法计算即可。
UPC码的构成
UPC由11位数字的通用产品代码和1位校验码组成。产品代码的第1位数字为编码系统字符；中间5位数字表示制造商号，后5位数字为产品代码。UPC码共有A、B、C、D、E等五种版本。 UPC-A也就是UPC标准码，UPC-E则是UPC缩短码，缩短码一般用在商品包装比较小也就是条码位置不够的商品上。
ENA-13码结构图
ENA-13码各组成部分
ENA-13码编码方式
起始符、终止符的编码是相同的，都是用等宽的两个黑线条加一个白线条组成，分别是黑-白-黑。如规定一个模块宽度的黑条对应1，白条对应0，则起始符和终止符的编码为101，中间分隔符的编码为01010。这三种符号的条空排列是固定不变的，比其他条空的长度略长。
前置码和左侧数据奇偶性关系
ENA-13码编码
பைடு நூலகம்
01
ENA-13码计算方法

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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。