Z—score模型公式计算_Prim算法

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算法介绍：

zbar算法是现在网上开源的条形码，二维码检测算法，算法可识别大部分种类的一维码（条形码），比如I25，CODE39，CODE128，不过大家更关心的应该是现在很火的QR码的解码效率，随着现在生活中QR码的普及，扫码支付等行为越来越多的被人们接受，关于QR码是什么，QR码的解码流程是什么样的。本篇文章就互联网上的一个开源解码算法zbar进行简单剖析。

源码可以在网上搜到，或者去github上clone到本地：Zbar/Zbar

流程图：

先上一个流程图：

Z—score模型公式计算_Prim算法

算法流程介绍：

首先是算法的初始化，构造一个扫描器ImageScanner对象，并使用其set_config()方法对扫描器进行初始化：

ImageScanner scanner;
// configure the reader
scanner.set_config(ZBAR_NONE, ZBAR_CFG_ENABLE, 1);

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接下来是载入图像，可以使用 ImageMagick 和 OpenCV 读取图片文件，并将其转换为灰度图像，以下以 OpenCV 为例：

IplImage *img = cvLoadImage("E:\\ 文档 \\ 测试素材 _ 一维码二维码 \\QRCODE\\2-1.jpg");
IplImage *imgGray = cvCreateImage(cvGetSize(img), 8, 1);
cvCvtColor(img, imgGray, CV_RGB2GRAY);

构造一个图像Image对象，并调用其构造函数对其进行初始化：

int width = imgGray->widthStep;
int height = imgGray->height;
Image image(width, height, "Y800", imgGray->imageData, width * height);

图像解析，通过调用图像扫描器对象的scan()方法，对图像对象进行处理：

int n = scanner.scan(image);

图像扫描，扫描器对象公有方法scan()主要为zbar_scan_image()函数，函数首先对传入的图像进行配置校验，然后对传入图像先进行逐行扫描，扫描路径为 Z 字

型：

while(y < h) {
    iscn->dx = iscn->du = 1;
    iscn->umin = 0;
    while(x < w) {
        uint8_t d = *p;
        movedelta(1, 0);
        zbar_scan_y(scn, d);
    }
    quiet_border(iscn);
    movedelta(-1, density);
    iscn->v = y;
    if(y >= h)
        break;
    iscn->dx = iscn->du = -1;
    iscn->umin = w;
    while(x >= 0) {
        uint8_t d = *p;
        movedelta(-1, 0);
        zbar_scan_y(scn, d);
    }
    ASSERT_POS;
    quiet_border(iscn);
    movedelta(1, density);
    iscn->v = y;
}

扫描的主要函数为zbar_scan_y()，在函数内部，以一个像素点为增量在一行内一点一点扫描过去，并且完成滤波，求取边缘梯度，梯度阈值自适应，

确定边缘，转化成明暗宽度流；其中确定边缘之后调用process_edge()函数：

if(y1_rev)
    edge = process_edge(scn, y1_1);

在process_edge()函数内部，使用当前边缘跟上一次保存下来的边缘相减得到一个宽度，并将其保存到扫描器结构变量scn中并将本次边缘信息保存下

来：

scn->width = scn->cur_edge - scn->last_edge;
scn->last_edge = scn->cur_edge;

之后对扫描器结构变量scn中保存下来的明暗宽度流进行处理，处理函数为zbar_decode_width(scn->decoder, scn->width)，该函数内部处理对象为

当前行目前保存下来的宽度流，通过计算各宽度之间的宽度信息提取扫码特征，依次通过几种一维码二维码的检测标准，寻找到符合标准的扫码种类

时更新扫描器结构变量scn中的type成员，并且更新lock成员以增加当前种类判断的置信度（可以通过设置关掉其他种类的条码识别）：

#ifdef ENABLE_EAN
    if((dcode->ean.enable) &&
    (sym = _zbar_decode_ean(dcode)))
        dcode->type = sym;
#endif
#ifdef ENABLE_CODE39
    if(TEST_CFG(dcode->code39.config, ZBAR_CFG_ENABLE) &&
    (sym = _zbar_decode_code39(dcode)) > ZBAR_PARTIAL)
    {
        dcode->type = sym;
    }
#endif
#ifdef ENABLE_CODE128
    if(TEST_CFG(dcode->code128.config, ZBAR_CFG_ENABLE) &&
    (sym = _zbar_decode_code128(dcode)) > ZBAR_PARTIAL)
        dcode->type = sym;
#endif
#ifdef ENABLE_I25
    if(TEST_CFG(dcode->i25.config, ZBAR_CFG_ENABLE) &&
    (sym = _zbar_decode_i25(dcode)) > ZBAR_PARTIAL)
        dcode->type = sym;
#endif
#ifdef ENABLE_PDF417
    if(TEST_CFG(dcode->pdf417.config, ZBAR_CFG_ENABLE) &&
    (sym = _zbar_decode_pdf417(dcode)) > ZBAR_PARTIAL)
        dcode->type = sym;
#endif
#ifdef ENABLE_QRCODE
    if(TEST_CFG(dcode->qrf.config, ZBAR_CFG_ENABLE) &&
    (sym = _zbar_find_qr(dcode)) > ZBAR_PARTIAL)
        dcode->type = sym;
#endif

以 QR 码为例子，函数_zbar_find_qr(dcode)内部对当前行的宽度流进行计算，判断是否符合下列特征：

qr_finder_t *qrf = &dcode->qrf;
qrf->s5 -= get_width(dcode, 6);
qrf->s5 += get_width(dcode, 1);
unsigned s = qrf->s5;
if(get_color(dcode) != ZBAR_SPACE || s < 7)
return ZBAR_NONE;
int ei = decode_e(pair_width(dcode, 1), s, 7);
if(ei)
goto invalid;
ei = decode_e(pair_width(dcode, 2), s, 7);
if(ei != 2)
goto invalid;
ei = decode_e(pair_width(dcode, 3), s, 7);
if(ei != 2)
goto invalid;
ei = decode_e(pair_width(dcode, 4), s, 7);
if(ei)
goto invalid;
invalid:
return ZBAR_NONE;

符合当前特征的即判断其不为 QR 码，如果不符合，将当前宽度流描述为一个自定义的线段结构，包含两端端点及长度等信息，并将满足条件的横向线段结构变量存入一个容器lines的横向线段集合中。对整幅图像的逐列扫描同逐行扫描一样，扫描路径为 N 字型，同样通过函数zbar_scan_y()和process_edge()进行处理找边缘最后求取出纵向的明暗高度流，通过zbar_decode_width(scn->decoder, scn->width)函数进行处理，将符合 QR 码的纵向线段存入lines的纵向线段集合中。

QR码解析，QR 码解析模块的入口为函数_zbar_qr_decode(iscn->qr, iscn, img)，函数内部结构如下：

int nqrdata = 0;
qr_finder_edge_pt *edge_pts = NULL;
qr_finder_center *centers = NULL;
if(reader->finder_lines[0].nlines < 9 ||
reader->finder_lines[1].nlines < 9)
return(0);
int ncenters = qr_finder_centers_locate(¢ers, &edge_pts, reader, 0, 0);
if(ncenters >= 3) {
void *bin = qr_binarize((unsigned char*)img->data, img->width, img->height);
qr_code_data_list qrlist;
qr_code_data_list_init(&qrlist);
qr_reader_match_centers(reader, &qrlist, centers, ncenters,
(unsigned char*)bin, img->width, img->height);
if(qrlist.nqrdata > 0)
nqrdata = qr_code_data_list_extract_text(&qrlist, iscn, img);
qr_code_data_list_clear(&qrlist);
free(bin);
}
if(centers)
free(centers);
if(edge_pts)
free(edge_pts);
return(nqrdata);

首先第一步需要求出 QR 码的三个定位图案的中心，需要对之前求出的横向，纵向线段集合进行筛选，聚类和求取交叉点：

int ncenters = qr_finder_centers_locate(¢ers, &edge_pts, reader, 0, 0);

函数返回的是共找到多少个交叉点，如果小于三个则此图像无法进行 QR 码解析。之后对图像进行自适应二值化处理：

void *bin = qr_binarize((unsigned char*)img->data, img->width, img->height);

之后就是解码的主要组成部分，对 QR 码进行码字读取：

qr_reader_match_centers(reader, &qrlist, centers, ncenters,(unsigned char*)bin, img->width, img->height);

函数首先对找到的交叉点按时针顺序进行排序，三个点进行仿射变化求出 QR 码模块宽度（所占像素个数）：

version=qr_reader_try_configuration(_reader,&qrdata,_img,_width,_height,c);

函数返回值为 QR 码的版本数，并且求出了 QR 码的版本码字和模块宽度（根据三个交叉点处于同边的两个点来计算，仿射变化有单应性仿射 affine homography 和全矩阵仿射 full homography ），将所求得的所有结果进行计算和比对，最终的出 QR 码的版本结果，还需要判断求出结果数是否大于等于 7 。如果是，求得的版本信息是经过编码后的信息，版本号还需要解码；如果小于 7 ，求出来的结果即是 QR 码的版本号：

if(ur.eversion[1]==dl.eversion[0]&&ur.eversion[1]<7){
ur_version=ur.eversion[1];
}
else{
if(abs(ur.eversion[1]-dl.eversion[0])>QR_LARGE_VERSION_SLACK)
continue;
}
if(ur.eversion[1]>=7-QR_LARGE_VERSION_SLACK){
ur_version=qr_finder_version_decode(&ur,&hom,_img,_width,_height,0);
if(abs(ur_version-ur.eversion[1])>QR_LARGE_VERSION_SLACK)
ur_version=-1;
}
else
ur_version=-1;
if(dl.eversion[0]>=7-QR_LARGE_VERSION_SLACK){
dl_version=qr_finder_version_decode(&dl,&hom,_img,_width,_height,1);
if(abs(dl_version-dl.eversion[0])>QR_LARGE_VERSION_SLACK)
dl_version=-1;
}
else
dl_version=-1;
if(ur_version>=0){
if(dl_version>=0&&dl_version!=ur_version)
continue;
}
else if(dl_version<0)
continue;
else
ur_version=dl_version;
}

之后求 QR 码的格式信息：

fmt_info=qr_finder_fmt_info_decode(&ul,&ur,&dl,&hom,_img,_width,_height);

格式信息求出来之后就是 QR 码的功能区到目前为止已全部识别并解码出结果，之后对 QR 码的数据区进行解析，函数为：

qr_code_decode(_qrdata,&_reader->gf,ul.c->pos,ur.c->pos,dl.c->pos,ur_version,fmt_info,_img,_width,_height)

函数注释为：

/*Attempts to fully decode a QR code.
_qrdata: Returns the parsed code data.
_gf: Used for Reed-Solomon error correction.
_ul_pos: The location of the UL finder pattern.
_ur_pos: The location of the UR finder pattern.
_dl_pos: The location of the DL finder pattern.
_version: The (decoded) version number.
_fmt_info: The decoded format info.
_img: The binary input image.
_width: The width of the input image.
_height: The height of the input image.
Return: 0 on success, or a negative value on error.*/
static int qr_code_decode(qr_code_data *_qrdata,const rs_gf256 *_gf,
const qr_point _ul_pos,const qr_point _ur_pos,const qr_point _dl_pos,
int _version,int _fmt_info,
const unsigned char *_img,int _width,int _height)

首先对对图像进行消除掩模处理，并且识别出图像中的定位图案：

qr_sampling_grid_init(&grid,_version,_ul_pos,_ur_pos,_dl_pos,_qrdata->bbox,_img,_width,_height);

然后将 QR 码除去功能区之外的区域转换为 0 和 1 的比特流：

qr_sampling_grid_sample(&grid,data_bits,dim,_fmt_info,_img,_width,_height);

使用 Reed-Solomon 纠错算法对提取出来的比特流进行校验和纠错，最后输出最终的识别比特流。函数nqrdata = qr_code_data_list_extract_text(&qrlist, iscn, img);对求出的比特流进行分析判断，判断当前 QR 码属于什么编码模式，找到相应的编码模式后对比特流进行解码输出，最终求得 QR 码的解码结果。

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