引言：探索AR的神奇世界，我們將從二維碼的誕生談起。在這個科技的海洋中，二維碼是如何幫助AR實現數據獲取與位姿識別的呢？讓我們一起揭開這層神秘的面紗！

一、二維碼的由來

二維碼是將數據存儲在圖形中的技術，在1994年由騰弘原（Masahiro Hara）發明。這里還有一個趣聞，騰弘原在發明二維碼后放棄了申請專利，他說了這么一句話：“這種技術其實隨便找個網絡工具就能實現，所以這么簡單的東西，我就不收專利費啦。”，這也是二維碼得以廣泛應用的原因之一。

于1999年，加藤博一等人率先將AR技術與二維碼聯系起來，結合二維碼技術，開發了ARToolKit這一AR工具，這一工具在當今仍被廣泛使用。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，接下來讓我們一一介紹

1.ID識別

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/列中的小方塊的個數，在官方文檔中，尺寸又被命名為 Version。尺寸與 Version存在線性關系：Version 1是 21×21的矩陣，Version 2是 25×25的矩陣，每增加一個 Version，尺寸都會增加 4。 接下來，我們會為二維碼劃分區域，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、功能數據、數據內容三部分：

1）定位區域：

定位圖形：用于標記二維碼矩形的大小；用三個定位圖案即可標識并確定一個二維碼矩形的位置和方向

定位圖案分隔符：用白邊框將定位圖案與其他區域區分；

校正圖形：只有在 Version 2及其以上才會需要，用于矯正二維碼的形變

2）功能數據：

格式信息：存在于所有尺寸中，存放格式化的數據

版本信息：用于 Version 7以上，需要預留兩塊 3×6的區域存放部分版本信息；

3）數據內容：剩余部分存儲二值化的數據內容，例如黑色方塊代表1，白色方塊代表0，此外數據內容還包括補齊符、糾錯碼、結束符等

接下來是識別：

輸入圖像，通過相機捕獲圖像

圖像二值化，通過圖形算法將圖像進行二值化處理，即將圖像變為黑白兩色的圖像

提取具有一定面積的連續區域

提取矩形區域的輪廓

對矩形區域內部的圖案進行解析，識別標識內容
由此，相機可以“認出”二維碼及二維碼的內容，將二維碼的功能數據中的ID提取出來，這些ID可以是網站，可以是一個登錄申請，也可以是激活設備某個功能的字符串

2.位姿識別

此外，二維碼也可幫助AR設備進行位姿識別，什么是位姿識別呢？就是讓設備知道自己和二維碼之間的距離和相對的姿態關系，也即二維碼離我多遠？二維碼是左右傾斜、還是前后俯仰？
位姿識別過程與ID識別類似，不過不同之處是，在提取各區域的輪廓后，位姿識別最需要的信息，是二維碼區域4個角的頂點坐標（Xi,Yi）。

首先，我們用示意圖表示攝像機的坐標系、圖像坐標系（攝像機拍攝的平面圖形的坐標系）、標識坐標系（二維碼在現實中所在的坐標系）

我們通過相機拍攝到的圖像坐標系的點（Xi,Yi），與相機內置的矯正矩陣K，可以求得旋轉變換矩陣R與平移向量t，其中，R表示二維碼相對相機發生的旋轉，t表示二維碼相對相機發生的平移
大致求解流程如下：

結合對二維碼在圖像坐標系的4個頂點所得的4項公式，我們便可求得矩陣R與t，得到二維碼的旋轉方位與平移方位，也可由此利用二維碼實現各式的AR應用。

三、各式各樣的二維碼

以上是對二維碼工作原理的簡單介紹，而在實際生活中，二維碼的形態也在不斷更迭，除了我們日常見到的二維碼，現在已經出現了防遮擋二維碼、紅外隱形二維碼、隨機點二維碼、微透鏡片二維碼等，這些新型二維碼，也可以和AR結合，幫助我們更好地與現實世界的物體進行交互。

參考文獻

[1]:版權聲明：本文為CSDN博主「琦小蝦」的原創文章，遵循CC 4.0 BY-SA版權協議，轉載請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]:《增強現實（AR）技術權威指南》

審核編輯 黃宇