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  • 容错率越高
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    2020-04-17 11:15:01

    容错率级别:

    L       7%

    M     15%

    Q      25%

    H     30%

    如果二维码地址比较短,推荐H,因为容错率高,容错率越高,越容易被快速扫描

    如果二维码地址比较长,生成的二维码比较密,推荐L,因为这样生成的二维码比较稀疏,容易扫描

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  • 容错率越高,对效果的影响越小;容错率越低,对效果的影响越大。 通俗来说,容错率就是指允许错误出现的范围和概率。放到个人身上,可以视作一种包容度,一个人对“错误”、“不完美”、“未达成目标”、“缺点”等...

    最近和一个朋友聊天,她突然对我说:“小灿,你说人与人之间的差距为什么这么大?我觉得这是命,一开始就注定的。”

    我问她,为什么突然这么想?

    她说,最近她和一个同事要合作完成一个项目,结果中间出了纰漏。为此,她吓得不行,不知道如何向领导交代。

    可她的同事却毫不在意。这倒不是因为她同事没犯错,而是人家有个有钱的老爸,工作就是消遣时间,不在意犯错。

    听到这里,我才知道,她表面上在说人与人的差距在于命不同,实际上是指出了一个现实问题——我们大部分人的容错率都太低。

    因为她的容错率太低,导致她一直畏首畏尾,难以承担犯错的后果。所以也就止步不前,不去尝试也就不会犯错,可也无法成长。

    02.什么是容错率?

    容错率是指在某个体系中能减小一些因素、选择对某个系统产生不稳定的概率。容错率越高,对效果的影响越小;容错率越低,对效果的影响越大。

    通俗来说,容错率就是指允许错误出现的范围和概率。放到个人身上,可以视作一种包容度,一个人对“错误”、“不完美”、“未达成目标”、“缺点”等负面事物的包容度。

    容错率低的人,会对错误、缺点等非常在意。因为他们一旦犯了错误,就需要付出很大的代价。所以,也害怕犯错。当然,也进步有限。

    而且,因为自身对错误比较排斥,当看到别人犯错时,尤其是当这个错误还和自己有关系时,就会特别苛刻。

    而容错率高的人,则对错误、缺点等有很强的

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  • 二维码简介和容错率的问题

    千次阅读 2018-06-23 14:56:37
    二维码简介和容错率的问题二维码容错等级2013-01-31浏览次数:1,316 次错误校正损坏,但仍然解码的二维码水平使用的Reed-Solomon纠错算法。越高误差校正水平,较少的存储容量。下表列出了在每一个的四个层次的近似...

    二维码简介和容错率的问题

    二维码容错等级

    浏览次数:1,316 次

    错误校正

    损坏,但仍然解码的二维码

    水平使用的Reed-Solomon纠错算法。越高误差校正水平,较少的存储容量。下表列出了在每一个的四个层次的近似误差校正能力:

    电平L(低) 7%的码字可以被恢复。

    M级(中) 的码字的15%可以被恢复。

    级Q(四分)[ 28 ] 的码字的25%可以被恢复。

    H级(高) 的码字的30%可以被恢复。

    由于到Reed-Solomon码的设计和使用的8位码字,一个单独的代码块可以不超过255个码字的长度。由于较大的QR码元包含比这更多的数据,所以它必要的打破消息成多个块。虽然QR说明书中不使用的最大可能的块大小,相反,它定义了不超过30,这样的纠错符号出现在每个块的块大小。这意味着一个至多15的每块的错误可以被校正,从而限制的某些步骤中的解码算法的复杂性。的代码块,然后交错在一起,使得不那么容易局部损坏的QR符号将压倒任何单块的能力。

    由于纠错,有可能创造出艺术的QR码,扫描正确的,但含有故意的错误,使他们更可读的或有吸引力的人的眼睛,以及包括颜色,标志,以及其他功能的QR码块。[ 29 ] [ 30 ]

     

     

    一、什么是二维码

         二维码 (2-dimensional bar code),是用某种特定的几何图形按一定规律在平面(二维方向上)分布的黑白相间的图形记录数据符号信息的。在许多种类的二维条码中,常用的码制有:Data Matrix, Maxi Code, Aztec, QR Code, Vericode, PDF417, Ultracode, Code 49, Code 16K等。二维码的名称是相对与一维码来说的,比如以前的条形码就是一个“一维码”,它的优点有:二维码存储的数据量更大;可以包含数字、字符,及中文文本等混合内容;有一定的容错性(在部分损坏以后可以正常读取);空间利用率高等。

        1.堆叠式/行排式二维条码,如,Code 16K、Code 49、PDF417(如下图)等

           

        2.矩阵式二维码,最流行莫过于QR CODE。

    二、QR CODE 介绍

        QR(Quick-Response) code是被广泛使用的一种二维码,解码速度快。它可以存储多用类型:

          

        如上图时一个qrcode的基本结构,其中:

        1.位置探测图形、位置探测图形分隔符、定位图形:用于对二维码的定位,对每个QR码来说,位置都是固定存在的,只是大小规格会有所差异;

        2.校正图形:规格确定,校正图形的数量和位置也就确定了;

         3.格式信息:表示改二维码的纠错级别,分为L、M、Q、H;

        4.版本信息:即二维码的规格,QR码符号共有40种规格的矩阵(一般为黑白色),从21x21(版本1),到177x177(版本40),每一版本符号比前一版本每边增加4个模块。

        5.数据和纠错码字:实际保存的二维码信息,和纠错码字(用于修正二维码损坏带来的错误)。

     

    三、简要的编码过程

        1. 数据分析:确定编码的字符类型,按相应的字符集转换成符号字符; 选择纠错等级,在规格一定的条件下,纠错等级越高其真实数据的容量越小。

        2. 数据编码:将数据字符转换为位流,每8位一个码字,整体构成一个数据的码字序列。其实知道这个数据码字序列就知道了二维码的数据内容。

        

              

         数据可以按照一种模式进行编码,以便进行更高效的解码,例如:对数据:01234567编码(版本1-H),
         1)分组:012 345 67
         2)转成二进制:012→0000001100
                                  345→0101011001
                                   67 →1000011
         3)转成序列:0000001100 0101011001 1000011
         4)字符数 转成二进制:8→0000001000
         5)加入模式指示符(上图数字)0001:0001 0000001000 0000001100 0101011001 1000011

         对于字母、中文、日文等只是分组的方式、模式等内容有所区别。基本方法是一致的

        3. 纠错编码:按需要将上面的码字序列分块,并根据纠错等级和分块的码字,产生纠错码字,并把纠错码字加入到数据码字序列后面,成为一个新的序列。

            

        在二维码规格和纠错等级确定的情况下,其实它所能容纳的码字总数和纠错码字数也就确定了,比如:版本10,纠错等级时H时,总共能容纳346个码字,其中224个纠错码字。 就是说二维码区域中大约1/3的码字时冗余的。对于这224个纠错码字,它能够纠正112个替代错误(如黑白颠倒)或者224个据读错误(无法读到或者无法译码), 这样纠错容量为:112/346=32.4%

        4. 构造最终数据信息:在规格确定的条件下,将上面产生的序列按次序放如分块中,按规定把数据分块,然后对每一块进行计算,得出相应的纠错码字区块,把纠错码字区块 按顺序构成一个序列,添加到原先的数据码字序列后面。 如:D1, D12, D23, D35, D2, D13, D24, D36, ... D11, D22, D33, D45, D34, D46, E1, E23,E45, E67, E2, E24, E46, E68,...

        5.构造矩阵:将探测图形、分隔符、定位图形、校正图形和码字模块放入矩阵中。

                   

          把上面的完整序列填充到相应规格的二维码矩阵的区域中

        6. 掩摸:将掩摸图形用于符号的编码区域,使得二维码图形中的深色和浅色(黑色和白色)区域能够比率最优的分布。
        7. 格式和版本信息:生成格式和版本信息放入相应区域内。
            版本7-40都包含了版本信息,没有版本信息的全为0。二维码上两个位置包含了版本信息,它们是冗余的。

            版本信息共18位,6X3的矩阵,其中6位时数据为,如版本号8,数据位的信息时 001000,后面的12位是纠错位。

     

    四、使用三方包zxing完成编码和解码过程

        1.编码:

     

    [cpp]  view plain  copy
     
    1. public static void encode(String content, String format, String filePath) {  
    2. try {  
    3. Hashtable hints = new Hashtable();//设置编码类型  
    4. hints.put(EncodeHintType.CHARACTER_SET, DEFAULT_ENCODING);  
    5. //编码  
    6. BitMatrix bitMatrix = new QRCodeWriter().encode(content,  
    7. BarcodeFormat.QR_CODE, DEFAULT_IMAGE_WIDTH,  
    8. DEFAULT_IMAGE_HEIGHT,hints);  
    9. //输出到文件,也可以输出到流  
    10. File file = new File(filePath);  
    11. MatrixToImageWriter.writeToFile(bitMatrix, format, file);  
    12. catch (IOException e) {  
    13. e.printStackTrace();  
    14. catch (WriterException e1) {  
    15. e1.printStackTrace();  
    16. }  

           2.解码:  

     

    [cpp]  view plain  copy
     
      1. BufferedImage image = ImageIO.read(file);//读取文件  
      2. LuminanceSource source = new BufferedImageLuminanceSource(image);  
      3. BinaryBitmap bitmap = new BinaryBitmap(new HybridBinarizer(  
      4. source));  
      5.                   //解码  
      6. Result result = new MultiFormatReader().decode(bitmap);  
      7. String resultStr = result.getText();  
      8.                 System.out.println(resultStr);  
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  • Face_Recognition简单使用 - 大张哥 - 博客园API 接口文档: ...如果一张脸识别出不止一个结果,那么这意味着他和其他人长的太像了(Face_Recognition对于小孩和亚洲人的人脸识别准确有待提升)。你可

    Face_Recognition简单使用 - 大张哥 - 博客园API 接口文档: https://face-recognition.readthedocs.io 1 import face_recognition 2 image = face_recognitihttps://www.cnblogs.com/layerluo/p/11413000.html

    测试tolerance=0.5或0.4比较合适

    results = face_recognition.compare_faces([my_face_encoding], unknown_face_encoding,tolerance=0.4)

    # 由于对亚洲人识别率不高tolerance一般设置在0.3-0.38之间可满足大部分需求 results = face_recognition.compare_faces([my_face_encoding], unknown_face_encoding,tolerance=0.38)

    如果一张脸识别出不止一个结果,那么这意味着他和其他人长的太像了(Face_Recognition对于小孩和亚洲人的人脸识别准确率有待提升)。你可以把容错率调低一些,使识别结果更加严格。

    通过传入参数 tolerance 来实现这个功能,默认的容错率是0.6,容错率越低,识别越严格准确。

    如果想要更准确的识别,可以在计算编码时设定要重新采样的次数,face_encodings传入 num_jitters 来实现,默认0,范围为0-100,越高越准确,但速度越慢,(100就会慢100倍)

    import face_recognition
    
    picture_of_me = face_recognition.load_image_file("me.jpg")
    my_face_encoding = face_recognition.face_encodings(picture_of_me,num_jitters=100)[0]
    
    unknown_picture = face_recognition.load_image_file("unknown.jpg")
    unknown_face_encoding = face_recognition.face_encodings(unknown_picture,num_jitters=100)[0]
    
    
    # 由于对亚洲人识别率不高tolerance一般设置在0.3-0.38之间可满足大部分需求
    results = face_recognition.compare_faces([my_face_encoding], unknown_face_encoding,tolerance=0.38)

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