条码识别技术是现代物联网技术中用于连接物理对象与数字信息的重要桥梁之一,被广泛应用于物品标识、电子支付、电子票据、社交媒体、广告营销、资产跟踪等领域。QR码作为其中最为常用的条码类型之一,更是具有重要的应用和研究价值。为了进一步拓展QR码的应用范围,降低其应用门槛,本文研究了针对复杂图像的QR码自动提取算法,主要完成了以下工作:首先,本文研究了 QR码的结构特点和编解码原理。QR码是一种结构良好的二维条码,具有可编码内容丰富、纠错能力强等优点。只有从原理上充分理解了QR码的设计思想,才能更加高效地开发出具有鲁棒性的定位和识别算法;然后,研究了图像中的QR码检测定位算法。分别研究了基于Haar-like特征、LBP特征和HOG特征的级联型QR码检测器,分析并比较了它们在QR码检测定位中的性能表现;随后研究了采用软级联结构对传统的级联结构进行改进的算法,并基于Haar-like特征训练了软级联型的QR码检测器,比较了两种结构下的检测器性能;最后,研究了候选区域中的QR码提取算法。首先提出了一种简单的二值化算法对图像进行预处理,然后提出了基于定位图形提取QR码位流的方法,它主要包括寻找图像中的QR码定位图形、组合并判断任意三个定位图形是否能构成QR码以及基于采样网格提取QR码位流等步骤。在测试数据集和实际的测试场景下的实验表明,基于本文算法搭建的QR码识别系统能够满足一般场景下的应用需求。