K.2.3 印制增量 按附录 K.2.2. 计算亮、暗平均值之间的反射率阈值，用这一阈值产生出另一个区分亮、 暗的二进制图像。 此印制增量参数，也就是亮暗标记是否能恰当地充满它们的模块边缘的程度，是影响识 读性能的一个重要的过程质量指标。最能标明符号相对于单元名义尺寸的增加量和减少量的 独特的图形结构因符号不同而不同，应该在其符号规范中规定。它们一般是固定的结构或者 是孤立的单元。它们的尺寸 D通过计算二进制数字化图像象素数量来决定。可以独立地对一 个以上的尺寸，例如水平增量和垂直增量，进行规定和检测。对于每一个检测的尺寸规定一 个标称值 DNOM，一个允许的最大值 Dmax和最小值 Dmin。每一个测量值 D 应该归一化到它对应的 名义值和极限值： D'=(D- DNOM)/( Dmax- Dmin) 如果 D> DNOM D'=(D- DNOM)/( DNOM - Dmin) 其他情况 印制增量的等级确定如下： 4.0 (A) 如果 –0.50≤D'≤0.50 3.0 (B) 如果 –0.70≤D'≤0.70 2.0 (C) 如果 –0.85≤D'≤0.85 1.0 (D) 如果 –1.00≤D'≤1.00 0.0 (F) 如果 D'1.00 印制增量测量的目的在于检测组成符号的图形质量，是否偏离名义的尺寸太多，从而影 响比测试条件还差的实际制做条件生产出来的符号的可读性。 K.2.4 轴向不一致性 二维矩阵符号包含由模块组成的数据区，这些模块名义上位于正多边形网格中。参考译 码算法必须能够映象这些模块的中心位置来取得数据。轴向不一致性指的是对映象中心的距 离，即取样点在网格的每一个主轴方向上的间隔的度量和分级。 在每一个多边形的轴向，对相邻取样点的间隔分别整理，然后再计算出沿每一个轴向的 平均间隔 XAVG，轴向不一致性度量了轴与另一轴之间的取样点间隔的差别有多大。即： AN=abs(XAVG-YAVG)/((XAVG+YAVG)/2) 其中 abs()是绝对值函数，如果一个符号有多于两个主轴，那么 AN用由差别最大的两 个平均间隔计算得出。轴向不一致性等级的确定如下： 4.0 (A) 如果 AN≤0.06 3.0 (B) 如果 AN≤0.08

Qt+opencv+libdmtx+海康相机 QR码与DM码识别软件，采用海康黑白工业相机采集图像，opencv+libdmtx识别二维码，Qt编写界面

注意，不要弄错了 这里是window下的开发使用（5.5-5.6php的32位和64位系统）不要下错了浪费积分如果您是其他系统使用 请用这个免费下载：https://github.com/mkoppanen/php-zbarcode

chillerlan / php-qrcode 一个基于的PHP 7.4+ QR Code库，包括命名空间，清理，改进和其他内容。 文献资料 有关高级文档，请参见 。 可以在 ）找到用创建的API文档。 要求 PHP 7.4以上 ext-mbstring 可选的： ext-json ， ext-gd 安装了ext-imagick 用于PDF输出模块 安装 需要 通过终端： composer require chillerlan/php-qrcode composer.json { " require " : { " php " : " ^7.4 " , " chille

pyzbar 使用库从Python 2和3读取一维条形码和QR码。 纯Python 适用于PIL /枕头图像，OpenCV / numpy ndarray和原始字节 解码条形码的位置 除了zbar库本身之外，没有依赖关系 在Python 2.7和Python 3.4至3.7上进行了测试 较早的软件包卡在Python 2.x-land中。 软件包不提供对Windows的支持，并且取决于Pillow。 安装 Windows Python轮子随附zbar DLL 。 在其他操作系统上，您将需要安装zbar共享库。 Mac OS X： brew install zbar Linux： sudo apt-get install libzbar0 安装此Python包装器； 使用第二种形式安装命令行脚本的依赖项： pip install pyzbar pip install pyzbar

调用DLL生成二维码图片，精度和大小可调 例子用PB10.0编写，其他开发语言请参考“DLL说明.txt”

quickQR 这是一个Google chrome插件，可将您的网址转换为QR码，可以使用来自Mobile的任何QR码阅读器应用程序进行扫描和复制。 它的开发使我们可以轻松地使用笔记本电脑浏览移动设备来共享URL，QR码可帮助您在几秒钟内传输URL。 使用的其他开源库 为了生成QR码，我使用了的js文件。

Delphi7 写的 QRCode识别的源代码，可直接编译运行。 能识别中文，附带2张测试的二维码图片可测试。 识别率很低，学习下还可以的。 包含了图像处理的一些东西如：灰度化、二值化、定位等。 支持UTF8格式的中文。

基于matlab的QR码编码和解码函数，需要Java,

安装 QRCoder组件。在项目上通过NuGet包管理器来安装，搜索名称：QRCoder 在代码中添加引用：using QRCoder;