二維碼的生成細節和原理
二維碼又稱 QR Code,QR 全稱 Quick Response,是一個近幾年來移動設備上超流行的一種編碼方式,它比傳統的 Bar Code 條形碼能存更多的信息,也能表示更多的數據類型:比如:字符,數字,日文,中文等等。這兩天學習了一下二維碼圖片生成的相關細節,覺得這個玩意就是一個密 碼算法,在此寫一這篇文章 ,揭露一下。供好學的人一同學習之。
關于 QR Code Specification,可參看這個 PDF:http://raidenii.net/files/datasheets/misc/qr_code.pdf
基礎知識
首先,我們先說一下二維碼一共有 40 個尺寸。官方叫版本 Version。Version 1 是 21 x 21 的矩陣,Version 2 是 25 x 25 的矩陣,Version 3 是 29 的尺寸,每增加一個 version,就會增加 4 的尺寸,公式是:(V-1)*4 + 21(V是版本號) 最高 Version 40,(40-1)*4+21 = 177,所以最高是 177 x 177 的正方形。
下面我們看看一個二維碼的樣例:
定位圖案
- Position Detection Pattern 是定位圖案,用于標記二維碼的矩形大小。這三個定位圖案有白邊叫 Separators for Postion Detection Patterns。之所以三個而不是四個意思就是三個就可以標識一個矩形了。
- Timing Patterns 也是用于定位的。原因是二維碼有 40 種尺寸,尺寸過大了后需要有根標準線,不然掃描的時候可能會掃歪了。
- Alignment Patterns 只有 Version 2 以上(包括 Version2)的二維碼需要這個東東,同樣是為了定位用的。 </ul>
- Format Information 存在于所有的尺寸中,用于存放一些格式化數據的。
- Version Information 在 >= Version 7 以上,需要預留兩塊 3 x 6 的區域存放一些版本信息。 </ul>
- 除了上述的那些地方,剩下的地方存放 Data Code 數據碼和 Error Correction Code 糾錯碼。 </ul>
- Table 2 是各個編碼格式的“編號”,這個東西要寫在 Format Information 中。注:中文是 1101
- Table 3 表示了,不同版本(尺寸)的二維碼,對于,數字,字符,字節和 Kanji 模式下,對于單個編碼的 2 進制的位數。(在二維碼的規格說明書中,有各種各樣的編碼規范表,后面還會提到) </ul>
- 5 個數據 bits:其中,2 個 bits 用于表示使用什么樣的 Error Correction Level, 3 個 bits 表示使用什么樣的 Mask
- 10 個糾錯 bits。主要通過 BCH Code 來計算 </ul>
功能性數據
數據碼和糾錯碼
數據編碼
我們先來說說數據編碼。QR 碼支持如下的編碼:
Numeric mode 數字編碼,從 0 到9。如果需要編碼的數字的個數不是 3 的倍數,那么,最后剩下的 1 或 2 位數會被轉成 4 或 7bits,則其它的每 3 位數字會被編成 10,12,14bits,編成多長還要看二維碼的尺寸(下面有一個表 Table 3 說明了這點)
Alphanumeric mode 字符編碼。包括 0-9,大寫的A到Z(沒有小寫),以及符號$ % * + – . / : 包括空格。這些字符會映射成一個字符索引表。如下所示:(其中的 SP 是空格,Char 是字符,Value 是其索引值) 編碼的過程是把字符兩兩分組,然后轉成下表的 45 進制,然后轉成 11bits 的二進制,如果最后有一個落單的,那就轉成 6bits 的二進制。而編碼模式和字符的個數需要根據不同的 Version 尺寸編成9, 11 或 13 個二進制(如下表中 Table 3)
Byte mode, 字節編碼,可以是0-255 的 ISO-8859-1 字符。有些二維碼的掃描器可以自動檢測是否是 UTF-8 的編碼。
Kanji mode 這是日文編碼,也是雙字節編碼。同樣,也可以用于中文編碼。日文和漢字的編碼會減去 一個值。如:在 0X8140 to 0X9FFC 中的字符會減去 8140,在 0XE040 到 0XEBBF 中的字符要減去 0XC140,然后把前兩位拿出來乘以 0XC0,然后再加上后兩位,最后轉成 13bit 的編碼。如下圖示例:
Extended Channel Interpretation (ECI) mode 主要用于特殊的字符集。并不是所有的掃描器都支持這種編碼。
Structured Append mode 用于混合編碼,也就是說,這個二維碼中包含了多種編碼格式。
FNC1 mode 這種編碼方式主要是給一些特殊的工業或行業用的。比如 GS1 條形碼之類的。
簡單起見,后面三種不會在本文中討論。
下面兩張表中,
下面我們看幾個示例,
示例一:數字編碼
在 Version 1 的尺寸下,糾錯級別為H的情況下,編碼: 01234567
1. 把上述數字分成三組: 012 345 67
2. 把他們轉成二進制: 012 轉成 0000001100; 345 轉成 0101011001; 67 轉成 1000011。
3. 把這三個二進制串起來: 0000001100 0101011001 1000011
4. 把數字的個數轉成二進制 (version 1-H 是 10 bits ): 8 個數字的二進制是 0000001000
5. 把數字編碼的標志 0001 和第 4 步的編碼加到前面: 0001 0000001000 0000001100 0101011001 1000011
示例二:字符編碼
在 Version 1 的尺寸下,糾錯級別為H的情況下,編碼: AC-42
1. 從字符索引表中找到 AC-42 這五個字條的索引 (10,12,41,4,2)
2. 兩兩分組: (10,12) (41,4) (2)
3. 把每一組轉成 11bits 的二進制:
(10,12) 10*45+12 等于 462 轉成 00111001110
(41,4) 41*45+4 等于 1849 轉成 11100111001
(2) 等于 2 轉成 000010
4. 把這些二進制連接起來:00111001110 11100111001 000010
5. 把字符的個數轉成二進制 (Version 1-H 為 9 bits ): 5 個字符,5 轉成 000000101
6. 在頭上加上編碼標識 0010 和第 5 步的個數編碼: 0010 000000101 00111001110 11100111001 000010
結束符和補齊符
假如我們有個 HELLO WORLD 的字符串要編碼,根據上面的示例二,我們可以得到下面的編碼,
注:二維碼的糾錯碼主要是通過 Reed-Solomon error correction(里 德-所羅門糾錯算法)來實現的。對于這個算法,對于我來說是相當的復雜,里面有很多的數學計算,比如:多項式除法,把1-255 的數映射成 2 的n次方(0<=n<=255)的伽羅瓦域 Galois Field 之類的神一樣的東西,以及基于這些基礎的糾錯數學公式,因為我的數據基礎差,對于我來說太過復雜,所以我一時半會兒還有點沒搞明白,還在學習中,所以,我 在這里就不展開說這些東西了。還請大家見諒了。(當然,如果有朋友很明白,也繁請教教我)
最終編碼
穿插放置
如果你以為我們可以開始畫圖,你就錯了。二維碼的混亂技術還沒有玩完,它還要把數據碼和糾錯碼的各個 codewords 交替放在一起。如何交替呢,規則如下:
對于數據碼:把每個塊的第一個 codewords 先拿出來按順度排列好,然后再取第一塊的第二個,如此類推。如:上述示例中的 Data Codewords 如下:
塊 1 | 67 | 85 | 70 | 134 | 87 | 38 | 85 | 194 | 119 | 50 | 6 | 18 | 6 | 103 | 38 | </tr> | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
塊 2 | 246 | 246 | 66 | 7 | 118 | 134 | 242 | 7 | 38 | 86 | 22 | 198 | 199 | 146 | 6 | </tr> | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
塊 3 | 182 | 230 | 247 | 119 | 50 | 7 | 118 | 134 | 87 | 38 | 82 | 6 | 134 | 151 | 50 | 7 | </tr>|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
塊 4 | 70 | 247 | 118 | 86 | 194 | 6 | 151 | 50 | 16 | 236 | 17 | 236 | 17 | 236 | 17 | 236 | </tr> </tbody> </table>
塊 1 | 213 | 199 | 11 | 45 | 115 | 247 | 241 | 223 | 229 | 248 | 154 | 117 | 154 | 111 | 86 | 161 | 111 | 39 | </tr>|||||||||||||||||||
塊 2 | 87 | 204 | 96 | 60 | 202 | 182 | 124 | 157 | 200 | 134 | 27 | 129 | 209 | 17 | 163 | 163 | 120 | 133 | </tr>|||||||||||||||||||
塊 3 | 148 | 116 | 177 | 212 | 76 | 133 | 75 | 242 | 238 | 76 | 195 | 230 | 189 | 10 | 108 | 240 | 192 | 141 | </tr>|||||||||||||||||||
塊 4 | 235 | 159 | 5 | 173 | 24 | 147 | 59 | 33 | 106 | 40 | 255 | 172 | 82 | 2 | 131 | 32 | 178 | 236 | </tr> </tbody> </table>