摘要：二維碼不僅給人們生活帶來便捷，在工業領域也被廣泛應用。如何在嵌入式硬件中開發二維碼功能？本文將為大家介紹ZLG二維碼識別算法，教大家在ZLG硬件平臺中快速搭建具備良好識別效果的二維碼。

　　二維碼的本質就是根據某種約定的編碼方式，將一段文本信息轉換為一個能夠被解碼識別的圖片。因為二維碼只是一種編碼方式，是一種信息的載體，可見二維碼用途的關鍵不在于二維碼，而在于如何定義這段文本信息，約定好文本信息的用途。當前，二維碼支付功能已經改變了我們的生活方式，出行不再需要帶上現金，就能夠通過二維碼乘公交、搭地鐵、打出租車、付停車費和超市購物付款等等。由于QR碼具有信息容量大、可靠性高和保密防偽性強等特點，常見的二維碼支付均采用QR碼。

　　接下來將對ZLG二維碼算法進行介紹，分別闡述ZLG二維碼算法特點、接口調用方法、可實現平臺與性能及效果展示。

　　一、二維碼算法特點

　　由于二維碼支付相關領域的迅速發展，ZLG針對性的進行了二維碼識別算法的研發和優化，目前ZLG二維碼算法庫僅提供QR碼接口的調用。QR碼識別算法特點如下：

　　以算法庫的形式提供，支持多平臺移植，可在現有硬件上使用，大大節省成本；

　　算法調用簡單，方便開發人員快速實現QR碼識別功能；

　　同時支持手機屏幕條碼和紙質條碼，適用范圍廣；

　　識別速度快，針對手機支付場景的優化，可實現閃付；

　　支持手機碎屏QR碼識別，貼合實際使用的場景。

　　二、二維碼接口調用

　　ZLG二維碼算法庫目前提供文件列表為：aw_qrcode.h、 libqr.a或libqr.so。算法調用方式簡單，僅需要算法初始化、解碼和內存釋放三個步驟，QR碼算法頭文件“aw_qrcode.h”接口如下：

　　我們以基于AWorks系統的M7系列平臺為例，成功調用ZLG二維碼算法之前，需要準備的工作如下：

　　保證能夠獲取到攝像頭的視頻幀數據（不同平臺可以有不同的實現方式，linux系統可以通過opencv獲取圖像幀數據），并且轉為單通道的灰度圖。例如，基于AWorks系統的M7平臺demo使用如下接口獲取RGB565格式的圖像。

　　由于獲取到的圖像為RGB565格式，需要轉換為單通道灰度圖，接口如下：

　　至此，準備工作已經完成，算法所需要的灰度圖數據已經得到。接下來進行算法調用，二維碼識別接口調用存在三個步驟。

　　首先，使用算法初始化接口實現內存的初始化操作：

　　接著，即可通過QR碼解碼接口實現二維碼圖像解碼操作，指針 imgData指向的地址即為灰度圖像存放的地址。

　　最后，釋放初始化過程中分配的內存：

　　基于AWorks系統的M7平臺調用二維碼算法偽代碼如下：

　　三、ZLG算法合作模式及平臺支持

　　ZLG二維碼算法可以以SDK包的形式免費開放給各位工程師，只需使用ZLG嵌入式核心板（硬件平臺）即可快速開發出具備商用性能的二維碼識別應用。算法原則上可以支持基于AWorks和Linux系統的所有硬件平臺。目前，主要測試了基于AWorks系統的M7系列平臺，及基于Linux系統的A7和A8系列平臺的相關性能，并通過提供靜態庫或動態庫的方式供使用。

　　各平臺算法性能如下表：

　　四、效果展示

　　基于cortex-m7系列M1052-M16F128AWI -T平臺的二維碼識別demo配有4.3寸液晶顯示屏， 以類似于手機掃碼的體驗，快速識別QR碼，顯示識別的結果。效果如下所示：

　　AWorks系統M7平臺二維碼算法demo.mp4

　　視頻中分別展示了基于AWorks系統的cortex-m7硬件平臺、普通連續掃碼情形下的紙質和屏幕碼識別、自動感應（通過感應到掃碼操作來觸發算法，屏幕亮暗用來模擬補光燈亮滅）掃碼情形下的紙質和屏幕碼識別，以及碎屏情況下的屏幕碼識別。

　　M1052-M16F128AWI-T產品圖片：

　　五、關于算法庫獲取

　　關于算法庫的獲取可以咨詢ZLG立功科技與ZLG致遠電子相關市場人員。