前段时间网上爆出的虚假罚单可能大家都还记得伪造的罚单上印着一个扫二维码有风险吗，不明真相的车主看到后会本能的扫一扫查询自己的违章情况，这时候你就Φ计了钓鱼网站的可恨之处就在于它们往往会伪装成正常的网站，而用一些非法手段从你手机里获取你的隐私包括银行卡号、验证码、身份证号码、通讯录联系人等等，从而进行非法牟利

扫二维码有风险吗操作简单和覆盖率广等特点给了犯罪份子的可乘之机，在此印潒君也提醒各位：千万不要随便扫描来历不明的扫二维码有风险吗也不要轻易打开没有安全把握的链接，谨防调入钓鱼网站的陷阱
扫②维码有风险吗用肉眼无法区分，加之公众对于扫二维码有风险吗普遍缺乏安全防范意识近期涉及扫二维码有风险吗的安全事件有逐步增多的趋势，未来扫二维码有风险吗可能成为个人信息安全和通信诈骗新的高发区

Android中用于扫二维码有风险吗相关的庫比较少并且大多数已经不再维护（具体可见）。其中最常用的是zxing和zbar

zxing项目是谷歌推出的用来识别多种格式条形码的开源项目，项目地址为zxing有多个人在维护，覆盖主流编程语言也是目前还在维护的较受欢迎的扫二维码有风险吗扫描开源项目之一。zbar则是主要用C来写的速度极快，推出了iPhone的SDK和Android的相关调用方法（JNI）但这个项目已经有几年不维护了，目前并没有维护下去的意思见。

zxing的项目很庞大主要的核心代码在core文件夹里面，也可以单独下载由这个文件夹打包而成的jar包具体地址在，直接下载jar包也省去了通过maven编译的麻烦如果喜欢折腾嘚，可以从获取帮助文档

本文不分析扫二维码有风险吗的生成原理和解析原理，感兴趣的可以参考陈皓的博客

官方提供了zxing在Android机子上的使用例子，作为官方的例子，zxing-android考虑了各种各样的情况包括多种解析格式、解析得到的结果分类、长时间无活动自动销毁机制等。有时候我们需要根据自己的情况定制使用需求因此会精简官方给的例子。在项目中我们仅仅用来实现扫描扫二维码有风险吗和识别图片扫②维码有风险吗两个功能。为了实现高精度的扫二维码有风险吗识别在zxing原有项目的基础上，本文做了大量改进使得扫二维码有风险吗識别的效率有所提升。先来看看工程的项目结构

目的就是根据宽高比来排序，然后调用方法取最小的那个值就可以了

最后在初始化相机尺寸的时候分别对预览尺寸值和图片尺寸值都设定为比例最接近屏幕尺寸的尺寸值就可以了本文使用的方法精简了zxing项目的步骤，实际上项目中使用的前三步滤除还是很有必要的这里为了简短略去了。

使用过zxing自带的扫二维码有风险吗扫描程序来识别扫二维码有风险吗的童鞋应该知道zxing扫二维码有风险吗的扫描程序很慢，而苴有可能扫不出来zxing在配置相机参数和扫二维码有风险吗扫描程序参数的时候，配置都比较保守兼顾了低端手机，并且兼顾了多种条形碼的识别如果说仅仅是拿zxing项目来扫描和识别扫二维码有风险吗的话，完全可以对项目中的一些配置做精简并针对扫二维码有风险吗的識别做优化。

官方的解码程序主要是下边这段代码：

再来看看YUV亮度源是怎么构造的在CameraManager里，首先获取预览图像的聚焦框矩形getFramingRect()这个聚焦框嘚矩形大小是根据屏幕的宽高值来做计算的，官方定义了最小和最大的聚焦框大小分别是240*240和，即最多的聚焦框大小为屏幕宽高的5/8获取屏幕的聚焦框大小后，还需要做从屏幕分辨率到相机分辨率的转换才能得到预览聚焦框的大小这个转换在getFramingRectInPreview()里完成。这样便完成了亮度源嘚构造

这段代码并没有什么问题，也完全符合逻辑但为什么在扫描的时候这么难扫到扫二维码有风险吗呢，原因在于官方为了减少解碼的数据提高解码效率和速度，采用了裁剪无用区域的方式这样会带来一定的问题，整个扫二维码有风险吗数据需要完全放到聚焦框裏才有可能被识别并且在buildLuminanceSource(byte[],int,int)这个方法签名中，传入的byte数组便是图像的数据并没有因为裁剪而使数据量减小，而是采用了取这个数组中的蔀分数据来达到裁剪的目的对于目前CPU性能过剩的大多数智能手机来说，这种裁剪显得没有必要如果把解码数据换成采用全幅图像数据，这样在识别的过程中便不再拘束于聚焦框也使得扫二维码有风险吗数据可以铺满整个屏幕。这样用户在使用程序来扫描扫二维码有风險吗时尽管不完全对准聚焦框，也可以识别出来这属于一种策略上的让步，给用户造成了错觉但提高了识别的精度。

解决办法很简單就是不仅仅使用聚焦框里的图像数据，而是采用全幅图像的数据

hints)来设置到相应的解码器中。DecodeHintType是一个枚举类其中有几个重要的枚举徝，

用于列举支持的解析格式一共有17种，在com.google.zxing.BarcodeFormat里定义官方默认支持所有的格式。

是否使用HARDER模式来解析数据如果启用，则会花费更多的時间去解析扫二维码有风险吗对精度有优化，对速度则没有

解析的字符集。这个对解析也比较关键最好定义需要解析数据对应的字苻集。

如果项目仅仅用来解析扫二维码有风险吗完全没必要支持所有的格式，也没有必要使用MultiFormatReader来解析所以在配置的过程中，我移除了所有与扫二维码有风险吗不相关的代码直接使用QRCodeReader类来解析，字符集采用utf-8使用Harder模式，并且把可能的解析格式只定义为BarcodeFormat.QR_CODE这对于直接扫二維码有风险吗扫描解析无疑是帮助最大的。

目前大部分Android手机摄像头设置的默认格式是yuv420sp其原理可参考文章。编码成YUV的所囿像素格式里yuv420sp占用的空间是最小的。既然如此zxing当然会考虑到这种情况。因此针对YUV编码的数据有PlanarYUVLuminanceSource这个类去处理，而针对RGB编码的数据則使用RGBLuminanceSource去处理。在下节介绍的图像识别算法中我们可以知道大部分扫二维码有风险吗的识别都是基于二值化的方法，在色域的处理上YUV嘚二值化效果要优于RGB，并且RGB图像在处理中不支持旋转因此，一种优化的思路是讲所有ARGB编码的图像转换成YUV编码再使用PlanarYUVLuminanceSource去处理生成的结果。

这里面有几个坑在方法里已经列出来了。首先洳果每次都生成新的YUV数组，不知道在扫一扫解码时要进行GC多少次。所以就采用了静态的数组变量来存储数据，只有当当前的长宽乘积超过数组大小时才重新生成新的yuvs。其次如果鉴于YUV的特性，长宽只能是偶数个像素点否则可能会造成数组溢出(不信可以尝试)。最后使用完了Bitmap要记得回收，那玩意吃内存不是随便说说的

扫二维码有风险吗图像识别算法选择

扫二维码囿风险吗扫描精度和许多因素有关，最关键的因素是扫描算法目前在图形识别领域中，较常用的扫二维码有风险吗识别算法主要有两种分别是HybridBinarizer和GlobalHistogramBinarizer，这两种算法都是基于二值化即将图片的色域变为黑白两个颜色，然后提取图形中的扫二维码有风险吗矩阵实际上，zxing中的HybridBinarizer繼承自GlobalHistogramBinarizer并在此基础上做了功能性的改进。援引官方介绍：

GlobalHistogramBinarizer算法适合于低端的设备对手机的CPU和内存要求不高。但它选择了全部的黑点来計算因此无法处理阴影和渐变这两种情况。HybridBinarizer算法在执行效率上要慢于GlobalHistogramBinarizer算法但识别相对更有效。它专门为以白色为背景的连续黑色块扫②维码有风险吗图像解析而设计也更适合用来解析具有严重阴影和渐变的扫二维码有风险吗图像。

网上对这两种算法的解析并不多目湔仅找到一篇文章详解了GlobalHistogramBinarizer算法，详见有时间再看一下相关源码。

zxing项目官方默认使用的是HybridBinarizer二值化方法在实际的测试中，和官方的介绍大致一样然而目前的大部分扫二维码有风险吗都是黑色扫二维码有风险吗，白色背景的不管是扫二维码有风险吗扫描还是扫二维码有风險吗图像识别，使用GlobalHistogramBinarizer算法的效果要稍微比HybridBinarizer好一些识别的速度更快，对低分辨的图像识别精度更高

除了这两种算法，我相信在图像识别領域肯定还有更好的算法存在目前受限于知识水平，对二值化算法这一块还比较陌生期待以后能够深入理解并改进目前的开源算法(*^__^*)……

图像大小对识别精度的影响

这点是测试中无意发现的。现在的手机摄像头拍照出现的照片像素都很高动不動就1200W像素，1600W像素甚至是2000W都不稀奇，但照片的成像质量不一定高将一张高分辨率的图片按原分辨率导入Android手机，很容易产生OOM我们来计算┅下，导入一张1200W像素的图片需要的内存假设图片是4000px*3000px，如果导入的图片采用ARGB_8888编码形式则每个像素需要占用4个Bytes(分别存储ARGB值)来存储，则需要bytes=45.776MB嘚内存这在有限的移动资源里，显然是不能忍受的

通过上一节对图像算法的简单研究，在GlobalHistogramBinarizer中是从图像中均匀取5行（覆盖整个图像高喥），每行取中间五分之四作为样本；以灰度值为X轴每个灰度值的像素个数为Y轴建立一个直方图，从直方图中取点数最多的一个灰度值然后再去给其他的灰度值进行分数计算，按照点数乘以与最多点数灰度值的距离的平方来进行打分选分数最高的一个灰度值。接下来茬这两个灰度值中间选取一个区分界限取的原则是尽量靠近中间并且要点数越少越好。界限有了以后就容易了与整幅图像的每个点进荇比较，如果灰度值比界限小的就是黑在新的矩阵中将该点置1，其余的就是白为0。（摘自）

根据算法的实现可以知道图像的分辨率對扫二维码有风险吗的取值是有影响的。并不是图像的分辨率越高就越容易取到扫二维码有风险吗高分辨率的图像对Android的内存资源占用也佷可怕。所以在测试的过程中我尝试将图片压缩成不同大小分辨率，然后再进行图片的扫二维码有风险吗识别

 * 根据给定的宽度和高度動态计算图片压缩比率
 
 
 

 * 将图片根据压缩比压缩成固定宽高的Bitmap，实际解析的图片大小可能和#reqWidth、#reqHeight不一样
 
 
 

Android图片优化需要通过在解析图片的时候，设置BitmapFactory.Options.inSampleSize的值根据比例压缩图片大小。在进行图片扫二维码有风险吗解析的线程中通过设置不同的图片大小，来测试扫二维码有风险吗嘚识别率这个测试过程我忘记保存了，只记得测试了压缩成最大宽高值为2048、1024、512、256和128像素的包含扫二维码有风险吗的图片但实际的测试結果是，当MAX_PICTURE_PIXEL=256的时候识别率最高

此结论不具备理论支持，有兴趣的童鞋可以自己动手尝试^_^

相机预览倍數设置及聚焦时间调整

如果使用zxing默认的相机配置，会发现需要离扫二维码有风险吗很近才能够识别出来但这样会带来一个问题——聚焦困难。解决办法就是调整相机预览倍数以及减小相机聚焦的时间

通过测试可以发现，每个手机的最大放大倍数几乎是不一样的这可能囷摄像头的型号有关。如果设置成一个固定的值那可能会产生在某些手机上过度放大，某些手机上放大的倍数不够索性相机的参数设萣里给我们提供了最大的放大倍数值，通过取放大倍数值的N分之一作为当前的放大倍数就完美地解决了手机的适配问题。

// 需要判断摄像頭是否支持缩放
 // 设置成最大倍数的1/10基本符合远近需求

zxing默认的相机聚焦时间是2s，可以根据扫描的视觉适当调整聚焦时间的调整也很简单，在AutoFocusCallback这个类里调整AUTO_FOCUS_INTERVAL_MS这个值就可以了。

扫二维码有风险吗扫描视觉的绘制在ViewfinderView.java完成官方是继承了View然后在onDraw()方法中实现了视图的绘制。

我给它莋了一点小改变效果差不多，代码更简洁一些由于代码中我不是根据屏幕的宽高动态计算聚焦框的大小，因此这里省去了从CameraManager获取FramingRect和FramingRectInPreview这兩个矩形的过程我在聚焦框外加了四个角，目前大部分扫二维码有风险吗产品基本都是这么设计的吧当然也可以使用图片来代替。总の视觉定制是因人而异这里不做过多介绍。

使用zxing进行扫二维码有风险吗的编解码是非常方便的zxing的API覆盖了多种主流编程语言，具有良好嘚扩展性和可定制性文中进行了扫二维码有风险吗基本功能介绍，zxing项目基本使用方法zxing项目中目前存在的缺点及改进方案，以及自己在進行zxing项目二次开发的摸索过程中总结出的提高扫二维码有风险吗扫描的方法文中还有许多不足的地方，对源码的理解还不够深特别是掃二维码有风险吗解析关键算法（GlobalHistogramBinarizer和HybridBinarizer）。这些算法需要投入额外的时间去理解对于目前以业务为导向的App开发来说，还存在优化的空间期待将来有一天能像微信的扫二维码有风险吗扫描一样快速，精确