保定条形码是怎样记录下商品信息的呢？

我们在超市购物结账时，收银员用读码器对着商品的保定条形码轻轻一扫，“嘀”的一声，商品的名称、价钱、产地等信息就全部显示在收银机上了。小小的保定条形码却有着如此大的功能，它是怎样记录下商品信息的呢？

其实，它的历史可追溯到1952年，当时，美国费城德雷克塞尔大学技术系学生的诺曼•伍德兰和伯纳德•西尔弗获得了最初的条形码专利权。当时的条形码与现在的不同，不是由线条构成，而是由一组同心圆构成，通过照片扫描器读取。1966年，条形码技术被用于商业领域。例如当时在美国克罗格连锁超市的辛辛那提分店安装了条形码系统，一旦有顾客碰到不能正确读取的条形码，超市会提供免费购物券。

随后，条形码的读取器开始与电脑互联，这套体系才开始在各种领域中逐渐得到扩展和运用，如军事机构、图书馆和血库的档案管理。现今，条形码体系在多个国家得到应用。

那么，商品上为什么要用条形码？商品条形码作为一种产品符号，每一种商品都有它唯一对应的条形码，就像身份证一样。对于生产、运输、存储及零售商来说，商品条码的作用是显而易见的，大大减少了各方面的成本。

如今，条形码已经被用到了几乎所有需要做标记的物品上，从航天飞机到杂货店里的油盐酱醋。在身边绝大多数买来的东西上，你都可以发现它的身影。通过条形码技术，人们能够迅速、准确地实现各行业的快速结算及登录、分拣，提高工作效率。

随着社会经济发展,条码应用的进一步推广,人们对条码的信息容量提出了更高的要求。增大条码尺寸或增大条码密度的解决方案都有其局限性,在二维条形码的基础上,大胆设计了一种新的条形码--三维条码。这种条码结合条空宽度变化、条空颜色变化和纵向排列来表示信息,能在有限的几何空间内表示更多的信息。

三维条码这种条形码实际由24层颜色组成,能够承载的信息是0.6MB到1.8MB。这样的容量足够可以放得下一首MP3或者一段小视频。这给我们带来很大的想象空间,假设你的手机有一个摄像头,将商品上的这个条形码扫描一下,然后用专门的软件将上面的数据释放出来,你的手机就能获得一段Mp3或者视频,你可以通过手机来欣赏这个mp3或者广告视频。再比如,某些彩色报纸,或者杂志,你刊登的广告下面,附上这么一小片三维条形码,大家就可以通过手机来欣赏你的视频广告了。这比简单的图片来说,绝对是有感官冲击力的。是不是很有想象空间和商业价值。在钻石和其他珍宝上做标记,3D条形码做到了。

当然,它是不可能仅仅通过条码扫描枪就可以读出来的.由英国的研究者们研制开发出来的这种三维纳米条形码非常微小,你只有通过显微镜才能够看到它。据称,它是一个30微米的小立方体,在这个立方体的表面上保存有各种信息,甚至包括该贵重物品的持有人等等。

条码在识读之前必须进行图像处理，下面介绍几种常见的图像处理的理论和算法。

1．灰度处理

数字图像在计算机上以位图的形式存在，位图是一个矩阵式点阵，其中每一点称为像素，像素是数字图像中的基本单位。一幅m×n大小的图像，是由m×n个明暗度不等的像素组成的。数字图像中各个像素所具有的明暗程度由灰度值所标识。一般将白色的灰度值定义为255，黑色的灰度值定义为0，而由黑到白之间的明暗度均匀地划分为256个等级。对于黑白图像，每个像素用一个字节数据来表示，而在彩色图像中，每个像素需用三个字节数据来表述，就能呈现五彩缤纷的颜色。彩色图像可以分解成红（R）、绿（G）、蓝（B）三个单色图像，任何一种颜色都可以由这三种颜色混合构成。在图像处理中，彩色图像的处理通常是通过对其三个单色图像分别处理而得到的。但是一幅彩图中每个像素都用RGB分量表示，图像文件将会变得非常庞大，因此在实际应用中，通常采用调色技术，将256色位图转变为灰度图像。对于24位真彩图，每个像素用三个字节分别表示R、G、B三个分量。将256色位图转换为灰度图像，首先必须计算每一种颜色对应的灰度值。256色位图的灰度图像与RGB值的对应关系如下：

Y＝0.299R＋0.587G＋0.114BR＝G＝B＝Y

根据R、G、B的值求出Y值后，将R、G、B的值都赋予Y值，写入新图，这样就可以将256色位图转换成灰度图像。

2．灰度直方图

在数字图像处理中，一个简单和有用的工具是直方图，它概括一幅图像的灰度级内容。任何一幅图像的直方图都包括了可观的信息，某些类型的直方图还可以由其直方图完全描述。直方图的计算是简单的，直方图的计算可以用相当低的代价来完成。

直方图是灰度值的函数，描述的是图像中具有该灰度级的像素的个数，其横坐标级（0～L－1），纵坐标表示该灰度出现的频率（像素的个数）

3．图像二值化处理

为了便于对图像进行后续处理，需要对图像进行二值化处理，二值化处理将不可避免地丢失图像信息。若阈值选取过小，会提取多余的部分；若选取的过大，会丢失所需要的图像信息。因此阈值选取是图像二值化处理中的一项重要技术，它的选取直接关系到后续的处理。针对条码识读系统而言，二值化图像的效果直接影响到条码识读的可靠性。

阈值化分割原理：先确定一个处于图像灰度取值范围之中的阈值，然后将图像中各个像素的灰度值都与这个阈值相比较，并根据比较结果将对应的像素划分为两类：像素灰度值大于阈值的为一类，像素值小于和等于阈值的为另一类。这两类像素一般分属图像中的两类区域，所以对像素根据阈值分类达到了分割的目的。如果一个物体其内部具有均匀一致的灰度值，并分布在一个具有另一个灰度值均匀背景中，使用阈值的效果更佳。

阈值分割算法主要有两个步骤：

①确定需要的分割阈值。

②将像素与分割阈值做比较并划分。

UPC:(统一产品代码）只能表示数字有A、B、C、D、E四个版本版本A-12位数字版本E-7位数字最后一位为校验位大小是宽1.5"高1",而且背景要与清晰主要使用于美国和加W拿大地区,用于工业、医药、仓库等部门当UPC作为十二位进行解码时,

定义如下：第一位=数字标识(已经由UCC（统一代码委员会）所建立).第2-6位=生产厂家的标识号(包括第一位)第7-11=唯一的厂家产品代码第12位=校验位(usedforerrordetection)Code3of9:能表示字母、数字和其它一些符号共43个字符：A-Z,0-9,-.$/+%,pace条形码的长度是可变化的通常用“*”号作为起始、终止符校验码不用代码密度介于3-9.4个字符/每英寸空白区是窄条的10倍用于工业、图书、以及票证自动化管理上BarTenderCode128:表示高密度数据,字符串字符串可变长符号内含校验码有三种不同版本:A,B,andC可用128个字符分别在A,B,orC三个字符串集合中用于工业、仓库、零售批发Interleaved2-of-5(I2of5):只能表示数字0-9可变长度连续性条形码,所有条与空都表示代码,第一个数字由条开始,第二个数字由空组成空白区比窄条宽10倍应用于商品批发、仓库、机场、生产/包装识别、工业中条形码的识读率高,可适用于固定扫描器可靠扫描在所有一维条形码中的密度最高Codabar（库德巴条形码）:可表示数字0-9,字符$、+、-、还有只能用作起始/终止符的a,b,cd四个字符可变长度没有校验位应用于物料管理、图书馆、血站和当前的机场包裹发送中空白区比窄条宽10倍非连续性条形码,每个字符表示为4条3空PDF417（二维码）:多行组成的条码不需要连接一个数据库,本身可存储大量数据应用于：医院、驾驶证、物料管理、货物运输当条形码受一定破坏时,错误纠正能使条形码能正确解码PDF417,是Symbol科技公司于1990研制产品。它是一个多行、连续性、可变长、包含大量数据的符号标识。每个条形码有3-90行,每一行有一个起始部分、数据部分、终止部分。它的字符集包括所有128个字符,最大数据含量是1850个字符。