20世纪50年代,为了能够满足在有限空间内表示更多信息的需求,填补一维条码在信息容量上少且依赖于数据库的缺点,二维条码应运而生。其中QR Code码是一种矩阵式二维条码,因其识别速度快、可靠性高、可全方位识读、拥有特定的数据信息压缩模式、可有效的编码中国汉字等优点,应用日益广泛。　　本文针对视频QR码图像进行识别,相比于传统的对单张图像进行扫描识别,视频识别不但可以自动对多帧QR码图像进行识别,而且还可以对不同帧的图像识别结果进行对比,来确保译码的准确率。可以提高自动化程度、识别效率,简化人工操作。基于视频的条码识别可应用于移动中的条码目标,能够扩大二维条码识别的应用范围,课题研究具有重要的现实意义。　　本文首先对采集到的QR码视频图像进行灰度化处理,根据QR码图像的位置探测图形及校正图形特点,采用米字型模板结合置信度函数算法进行QR条码区域检测,标记出其区域范围,完成了QR码图像的粗定位。然后对目标区域图像进行二值化、边缘检测等处理,并利用Hough变换提取QR码区域的外轮廓,从而获得QR码图像的精准区域。然后进行水平校正,用透视变换进行畸变校正。最后对条码区域图像进行分割,得到其二值矩阵,根据编码与纠错编码原理进行译码,最终提取到条码图像所包含的字符信息。　　本文运用普通智能手机进行QR码的视频采集,在VC6.0开发平台上进行了算法实现和系统开发,在实验中,本文对采集到的20个QR码视频段进行识别测试,这些视频涵盖了QR码不同的版本和纠错等级。实验结果表明,针对基于视频段,均有80％以上的帧图像能够正确译码,结合投票统计算法,可保证视频段整体识别率达到100%,可见采用视频识别的方法能有效提高QR=维码的识别效果。