計算機視覺與二維碼識別2023/1/30人工智能開源硬件與python編程實踐情境導(dǎo)入共享單車應(yīng)用，其實就是通過“用戶手機-二維碼-云端后臺-智能車鎖”之間的信息傳遞來完成的。用戶使用手機先掃單車上二維碼，而后向云端發(fā)起解鎖請求。云端對用戶信息、單車信息進行核查，而后將授權(quán)信息發(fā)送給手機。用戶通過手機藍牙接口將解鎖指令和授權(quán)信息傳遞給單車的智能鎖，智能鎖核驗授權(quán)信息后解鎖，并將解鎖成功的信息通知手機。手機將解鎖成功的信息回復(fù)給云端，云端開始給用戶計費。任務(wù)與目標(biāo)了解圖像處理及二維碼識別技術(shù)的基本原理、相關(guān)算法和應(yīng)用框架；掌握運用人工智能開源硬件設(shè)計智能應(yīng)用系統(tǒng)的方法，掌握Python語言的編程方法；應(yīng)用人工智能開源硬件和Python相關(guān)算法模塊設(shè)計二維碼掃描與識別應(yīng)用系統(tǒng)；利用Python編程，編寫二維碼提取及識別算法，實現(xiàn)對二維碼的識別解碼功能，針對生活應(yīng)用場景，進一步創(chuàng)新設(shè)計具有實用價值的二維碼應(yīng)用系統(tǒng)。知識拓展：二維碼二維碼是用某種特定的幾何圖形按一定規(guī)律在平面（二維方向上）分布的黑白相間的圖形記錄數(shù)據(jù)符號信息的；使用若干個與二進制相對應(yīng)的幾何形體來表示文字?jǐn)?shù)值信息，通過圖象輸入設(shè)備或光電掃描設(shè)備自動識讀以實現(xiàn)信息自動處理。它具有條碼技術(shù)的一些共性：每種碼制有其特定的字符集；每個字符占有一定的寬度；具有校驗功能等。知識拓展：矩陣式二維碼

二維碼可以分為堆疊式二維碼和矩陣式二維碼。堆疊式二維碼由多行短截的一維條碼堆疊而成，其編碼原理是建立在一維條碼基礎(chǔ)之上，按需要堆積成二行或多行；矩陣式二維碼是建立在計算機圖像處理技術(shù)、組合編碼原理等基礎(chǔ)上的一種新型圖形符號自動識讀處理碼制。矩陣式二維碼以矩陣的形式組成，在矩陣相應(yīng)元素位置上用“點”表示二進制“1”，用“空”表示二進制“0”，“點”和“空”的排列組成代碼。矩陣式二維碼在一個矩形空間通過黑、白像素在矩陣中的不同分布進行編碼。知識拓展：二維碼的特點

編碼信息容量大?？扇菁{多達1850個大寫字母，或2710個數(shù)字，或1108個字節(jié)，或500多個漢字，比普通條碼信息容量約高幾十倍。編碼范圍廣。二維碼可以把圖片、聲音、文字、簽字、指紋等可以數(shù)字化的信息進行編碼，用條碼表示出來；可以表示多種語言文字；可表示圖像數(shù)據(jù)。容錯糾錯能力強。這使得二維碼因穿孔、污損等引起局部損壞時，照樣可以正確得到識讀，損毀面積達30%仍可恢復(fù)信息。譯碼可靠性高。它比普通條碼譯碼錯誤率百萬分之二要低得多，誤碼率不超過千萬分之一。便于推廣應(yīng)用?？梢爰用艽胧?，保密性、防偽性好。二維碼形狀、尺寸大小可變，成本低，易制作，持久耐用。知識拓展：QRCode二維碼

特性描述符號規(guī)格21×21模塊（版本1）到177×177模塊（版本40），每提高一個版本，每邊增加4個模塊。數(shù)據(jù)類型與容量數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)為7,089個字符，字母數(shù)據(jù)為4,296個字符；參照最大規(guī)格符號40-L級：8位字節(jié)數(shù)據(jù)為2,953個字符，漢字?jǐn)?shù)據(jù)為1,817個字符。數(shù)據(jù)表示方法深色模塊表示二進制"1"，淺色模塊表示二進制"0"。糾錯能力分為L級、M級、Q級、H級四級，分別對應(yīng)可糾錯7%、15%、25%、30%的數(shù)據(jù)碼字.結(jié)構(gòu)鏈接（可選）可用1-16個QRCode碼符號表示一組信息。每一符號表示100個字符信息。掩模（固有）可以使符號中深色與淺色模塊的比例接近1：1，使因相鄰模塊的排列造成譯碼困難的可能性降為最小。擴充解釋（可選）這種方式使符號可以表示缺省字符集以外的數(shù)據(jù)（如阿拉伯字符、古斯拉夫字符、希臘字母等），以及其他解釋（如用一定的壓縮方式表示的數(shù)據(jù)）或者對行業(yè)特點的需要進行編碼。獨立定位功能QRCode碼可高效地表示漢字，相同內(nèi)容，其尺寸小于相同密度的PDF417條碼。市場上大部分條碼打印機都支持QRcode條碼，其專有的漢字模式更加適合我國應(yīng)用。知識拓展：QR碼圖形結(jié)構(gòu)QR碼的圖形要可以分為編碼區(qū)和功能圖形如圖所示,編碼區(qū)又可以分為數(shù)據(jù)與糾錯碼、個格式信息模塊和個版本信息模塊版本號大于,功能圖形主要包括尋像圖像、定位圖像以及校正圖像。知識拓展：二維碼解碼識別技術(shù)分為五個步驟：圖像預(yù)處理、定位與校正、讀取數(shù)據(jù)、糾錯以及譯碼。設(shè)計與實踐二維碼的定位與檢測圖像畸變校正二維碼識別Python程序調(diào)試、驗證及完善二維碼結(jié)構(gòu)特征

二維碼掃描首先要做的就是要發(fā)現(xiàn)下圖中三個黑色正方形區(qū)域，如果找到這個三個區(qū)域，就成功的檢測到一個二維碼了；三個角上的正方形區(qū)域從左到右，從上到下黑白比例為1:1:3:1:1。二維碼的定位與檢測算法先對圖片進行灰度處理，再對圖像做二值化處理；對二值化圖像在垂直y、水平x方向進行形態(tài)學(xué)上的開操作，即進行先腐蝕后膨脹的操作；接下來標(biāo)記聯(lián)通區(qū)域，找到二維碼的三個特征區(qū)域；通過定位二維碼圖案找到二維碼所在的區(qū)域，提取這個區(qū)域。圖像畸變校正image.lens_corr([strength=1.8[,zoom=1.0]])方法進行鏡頭畸變校正，以去除鏡頭造成的圖像魚眼效果。其中，strength值確定了對圖像進行去魚眼效果的程度。zoom是在對圖像進行縮放的數(shù)值。默認值為1.0。鏡頭畸變校正的Python代碼如下：img=sensor.snapshot()img.lens_corr(1.3)#strengthof1.3isgoodforthe2.8mmlens.二維碼的識別image.find_qrcodes([roi])方法查找roi區(qū)域內(nèi)的所有二維碼，返回一個image.qrcode對象的列表。利用image.lens_corr方法消除鏡頭的桶形畸變。進行二維碼的識別的Python代碼如下：img=sensor.snapshot()img.lens_corr(1.3)#對于2.8mm鏡頭strength的經(jīng)驗值為1.3.forcodeinimg.find_qrcodes():print(code)二維碼的識別find_qrcodes函數(shù)只能用于識別QRCODE碼，應(yīng)用時需要注意；可以利用串口終端顯示區(qū)觀察二維碼的識別情況，通過print(code)把識別出的二維碼信息顯示出來；分析與思考互聯(lián)網(wǎng)上有很多在線二維碼生成器，了解他們的功能和用法，看看能否生成一批你所需要的二維碼。提出你的設(shè)計方案，并進行嘗試。了解人工智能開源硬件板的對外接口，利用人工智能開源硬件板可以設(shè)計二維碼應(yīng)用系統(tǒng)嗎？針對你的創(chuàng)意還有什