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整个功能完成后，对扫描速度进行了测试，在I7 6700的CPU机器上，一个图片扫描的时间大概在5 7秒之间： 从时间耗费来看，拉伸转换和分割线耗费了大部分的时间。经过分析程序，应该是有两段for循环赋值的逻辑导致的速度过慢。 按照我们预计的407 407 的图片大小，每次执行for循环都需要执行16 阅读全文
posted @ 2018-07-03 23:47
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根据前面获得的行、列分割，我们可以得到 37 37个矩阵。根据每个矩阵内的数值信息，可以计算出当前矩阵所代表的数据点，是黑色格子还是白色格子。 从发票的二维码分析，存在以下几种图形特征： 1.图形整体界限分明，每个黑色格子内容饱满，白色格子留白清晰 2.图形大体界限分明，白色格子留白清晰，存在部分黑 阅读全文
posted @ 2018-07-03 23:47
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当预处理完成后，其实我们已经拿到一个比较正经的图像了如果二维码本身没有什么太大的缺陷，此时应当是可以直接扫描出来的 但是由于各种各样的原因，zbar无法直接识别图像，还需要我们对图像进行解析 最简单的方法就是识别图片中的每一行、每一列，记录对应的行列分割线 算法简述如下，以行搜索为例： 以上一行的下 阅读全文
posted @ 2018-07-03 17:33
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经过前面的步骤，现在已经得到一个407 407的正方形图片，但是这个图片的不一定是正确的方向，即左上、左下、右上存在三个定位点。我们需要对这个图片进行旋正处理。 首先对图片进行一个二值化处理，在这个步骤，考虑到图片可能因为光照的原因，二维码部分存在较大亮度差，导致灰度值差异较大，我选择使用自适应阈值 阅读全文
posted @ 2018-07-03 16:45
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完成二维码部分切分后，我们需要将当前获取到的图片的二维码部分拉伸成一个正方形，正方形的图片有利于我们后续的程序执行 最小外接矩形 外接矩形是指在当前轮廓外画一个矩形可以将当前轮廓的边角完全包含住，外接矩形有两种： 1.直边界矩形：一个没有旋转过的直矩形 2.最小外接矩形：一个旋转过的面积最小的外接矩 阅读全文
posted @ 2018-07-03 16:45
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预处理内容介绍 我们在真正的对二维码图形进行分割解码之前，需要将图形转换成我们需求的形态： 1.只关注二维码部分 2.排除掉其他颜色的干扰信息 3.图片转换成完整的正方形 二维码切分 从纸质发票的实际情况来看，所有的发票的二维码部分都是蓝色的。颜色与针式打印机没有太大关系，国税的专票和普票的第一联是 阅读全文
posted @ 2018-07-03 16:44
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技术选型 为了解决二维码无法扫描的问题，必须选择合适的技术手段。由于我们的App引用的是别人开发的基于Zbar的图像识别插件，在没有能力修改图像识别插件的前提下，我决定在服务端解决这个问题，考虑到算法的通用型，在服务端验证通过的程序后期也可以考虑移植到App端，提高本地扫描速度，降低服务器性能消耗。 阅读全文
posted @ 2018-07-03 00:26
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