圖像輸入、預處理：圖像輸入：對于不同的圖像格式，有著不同的存儲格式，不同的壓縮方式，目前有OpenCV,CxImage等開源項目 。預處理：主要包括二值化，噪聲去除，傾斜較正等二值化：對攝像頭拍攝的圖片，大多數(shù)是彩像，彩像所含信息量巨大，對于圖片的內(nèi)容，我們可以簡單的分為前景與背景，為了讓計算機更快的，更好的識別文字，我們需要先對彩進行處理，使圖片只前景信息與背景信息，可以簡單的定義前景信息為黑色，背景信息為白色，這就是二值化圖了。



圖像降噪：由于待識別圖像的品質(zhì)受限于輸入設備、環(huán)境、以及文檔的印刷質(zhì)量，在對圖像中印刷體字符進行識別處理前，需要根據(jù)噪聲的特征對待識別圖像進行去噪處理，提升識別處理的度。傾斜校正：由于掃描和拍攝過程涉及人工操作，輸入計算機的待識別圖像或多或少都會存在一些傾斜，在對圖像中印刷體字符進行識別處理前，就需要進行圖像方向檢測，并校正圖像方向。



文字特征抽?。簡我宰R別率而言，特征抽取可說是 OCR的核心，用什么特征、怎么抽取，直接影響識別的好壞，也所以在OCR研究初期，特征抽取的研究報告特別的多。而特征可說是識別的籌碼，簡易的區(qū)分可分為兩類：一為統(tǒng)計的特征，如文字區(qū)域內(nèi)的黑/白點數(shù)比，當文字區(qū)分成好幾個區(qū)域時，這一個個區(qū)域黑/白點數(shù)比之聯(lián)合，就成了空間的一個數(shù)值向量，在比對時，基本的數(shù)學理論就足以應付了。而另一類特征為結構的特征，如文字影像細線化后，取得字的筆劃端點、交叉點之數(shù)量及位置，或以筆劃段為特征，配合特殊的比對方法，進行比對，市面上的線上手寫輸入軟件的識別方法多以此種結構的方法為主。

1.  高速采集，通過全局快門的CMOS進行圖像采集，能達到運動中清晰捕獲2D碼圖像

2.  高速嵌入式識別，相機內(nèi)部直接進行識別結果輸出，單張2D碼識別時間15MS~30MS,在指

 了ECC200的大小比如10×10或者12×12或者14×14大小的情況下，識別速度20MS

3.  可以進行圖像中多個2D碼的定位和識別

4.  輸出結果多樣化，可以包含了2D碼的方向信息，坐標信息，同時包含了識別結果

5. 整套識別系統(tǒng)包含了相機、環(huán)形光源和工業(yè)鏡頭，相機能進行光源亮度的軟件調(diào)節(jié)

6.  輸出接口多樣化，可以通過網(wǎng)絡輸出識別結果和坐標，也可以通過串口輸出，支持PLC

  的MODBUS協(xié)議。相機硬件結構穩(wěn)定，防護等級IP65.