引言：探索AR的神奇世界，我們將從二維碼的誕生談起。在這個(gè)科技的海洋中，二維碼是如何幫助AR實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)獲取與位姿識(shí)別的呢？讓我們一起揭開(kāi)這層神秘的面紗！

一、二維碼的由來(lái)

二維碼是將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在圖形中的技術(shù)，在1994年由騰弘原（Masahiro Hara）發(fā)明。這里還有一個(gè)趣聞，騰弘原在發(fā)明二維碼后放棄了申請(qǐng)專(zhuān)利，他說(shuō)了這么一句話(huà)：“這種技術(shù)其實(shí)隨便找個(gè)網(wǎng)絡(luò)工具就能實(shí)現(xiàn)，所以這么簡(jiǎn)單的東西，我就不收專(zhuān)利費(fèi)啦。”，這也是二維碼得以廣泛應(yīng)用的原因之一。

于1999年，加藤博一等人率先將AR技術(shù)與二維碼聯(lián)系起來(lái)，結(jié)合二維碼技術(shù)，開(kāi)發(fā)了ARToolKit這一AR工具，這一工具在當(dāng)今仍被廣泛使用。讓我們切回主題，談一談二維碼是如何在AR中得到應(yīng)用的。

二、二維碼的工作原理

二維碼可以為AR提供兩樣信息：ID和位姿，接下來(lái)讓我們一一介紹

1.ID識(shí)別

首先，我們需要約定二維碼的尺寸：
二維碼存在 40種尺寸，也就是二維碼每行/列中的小方塊的個(gè)數(shù)，在官方文檔中，尺寸又被命名為 Version。尺寸與 Version存在線性關(guān)系：Version 1是 21×21的矩陣，Version 2是 25×25的矩陣，每增加一個(gè) Version，尺寸都會(huì)增加 4。 接下來(lái)，我們會(huì)為二維碼劃分區(qū)域，并編碼：
二維碼的各部分都有自己的作用，基本上可被分為定位、功能數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)內(nèi)容三部分：

1）定位區(qū)域：

定位圖形：用于標(biāo)記二維碼矩形的大小；用三個(gè)定位圖案即可標(biāo)識(shí)并確定一個(gè)二維碼矩形的位置和方向

定位圖案分隔符：用白邊框?qū)⒍ㄎ粓D案與其他區(qū)域區(qū)分；

校正圖形：只有在 Version 2及其以上才會(huì)需要，用于矯正二維碼的形變

2）功能數(shù)據(jù)：

格式信息：存在于所有尺寸中，存放格式化的數(shù)據(jù)

版本信息：用于 Version 7以上，需要預(yù)留兩塊 3×6的區(qū)域存放部分版本信息；

3）數(shù)據(jù)內(nèi)容：剩余部分存儲(chǔ)二值化的數(shù)據(jù)內(nèi)容，例如黑色方塊代表1，白色方塊代表0，此外數(shù)據(jù)內(nèi)容還包括補(bǔ)齊符、糾錯(cuò)碼、結(jié)束符等

接下來(lái)是識(shí)別：

輸入圖像，通過(guò)相機(jī)捕獲圖像

圖像二值化，通過(guò)圖形算法將圖像進(jìn)行二值化處理，即將圖像變?yōu)楹诎變缮膱D像

提取具有一定面積的連續(xù)區(qū)域

提取矩形區(qū)域的輪廓

對(duì)矩形區(qū)域內(nèi)部的圖案進(jìn)行解析，識(shí)別標(biāo)識(shí)內(nèi)容
由此，相機(jī)可以“認(rèn)出”二維碼及二維碼的內(nèi)容，將二維碼的功能數(shù)據(jù)中的ID提取出來(lái)，這些ID可以是網(wǎng)站，可以是一個(gè)登錄申請(qǐng)，也可以是激活設(shè)備某個(gè)功能的字符串

2.位姿識(shí)別

此外，二維碼也可幫助AR設(shè)備進(jìn)行位姿識(shí)別，什么是位姿識(shí)別呢？就是讓設(shè)備知道自己和二維碼之間的距離和相對(duì)的姿態(tài)關(guān)系，也即二維碼離我多遠(yuǎn)？二維碼是左右傾斜、還是前后俯仰？
位姿識(shí)別過(guò)程與ID識(shí)別類(lèi)似，不過(guò)不同之處是，在提取各區(qū)域的輪廓后，位姿識(shí)別最需要的信息，是二維碼區(qū)域4個(gè)角的頂點(diǎn)坐標(biāo)（Xi,Yi）。

首先，我們用示意圖表示攝像機(jī)的坐標(biāo)系、圖像坐標(biāo)系（攝像機(jī)拍攝的平面圖形的坐標(biāo)系）、標(biāo)識(shí)坐標(biāo)系（二維碼在現(xiàn)實(shí)中所在的坐標(biāo)系）

我們通過(guò)相機(jī)拍攝到的圖像坐標(biāo)系的點(diǎn)（Xi,Yi），與相機(jī)內(nèi)置的矯正矩陣K，可以求得旋轉(zhuǎn)變換矩陣R與平移向量t，其中，R表示二維碼相對(duì)相機(jī)發(fā)生的旋轉(zhuǎn)，t表示二維碼相對(duì)相機(jī)發(fā)生的平移
大致求解流程如下：

結(jié)合對(duì)二維碼在圖像坐標(biāo)系的4個(gè)頂點(diǎn)所得的4項(xiàng)公式，我們便可求得矩陣R與t，得到二維碼的旋轉(zhuǎn)方位與平移方位，也可由此利用二維碼實(shí)現(xiàn)各式的AR應(yīng)用。

三、各式各樣的二維碼

以上是對(duì)二維碼工作原理的簡(jiǎn)單介紹，而在實(shí)際生活中，二維碼的形態(tài)也在不斷更迭，除了我們?nèi)粘Ｒ?jiàn)到的二維碼，現(xiàn)在已經(jīng)出現(xiàn)了防遮擋二維碼、紅外隱形二維碼、隨機(jī)點(diǎn)二維碼、微透鏡片二維碼等，這些新型二維碼，也可以和AR結(jié)合，幫助我們更好地與現(xiàn)實(shí)世界的物體進(jìn)行交互。

參考文獻(xiàn)

[1]:版權(quán)聲明：本文為CSDN博主「琦小蝦」的原創(chuàng)文章，遵循CC 4.0 BY-SA版權(quán)協(xié)議，轉(zhuǎn)載請(qǐng)附上原文出處鏈接及本聲明。 原文鏈接：二維碼生成原理及解析代碼

[2]:《增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）技術(shù)權(quán)威指南》

審核編輯 黃宇