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法学BLOB：大型二进制对象
简介
"Binary Large Object" 的缩写是 BLOB。BLOB 由 Jim Starkey 发明，最初只是大型非结构化数据块，大小可能达到数 GB。在现代世界，大量数据在线提供给所有人使用，需要适当的存储和加密，这就是 BLOB 发挥作用的地方。各种类型的数据都存储在 BLOB 中，二维码是最常见的 BLOB 类型之一。
BLOB
大型二进制对象 (BLOB) 指的是数据库管理系统如何处理和存储长字符串数据。它存储多媒体对象/数据，例如音频、视频、图像等等，但也存储程序。由于它们旨在保存多媒体对象，因此 BLOB 广泛用于在 SQL（标准查询语言）中存储非结构化数据文件。常见的 BLOB 示例包括图像 (JPG、PDF、RAW、PNG)、视频 (MOV、MP4) 和音频 (MP3)。可以使用 BLOB 识别二维码的几何特征。
现代二维码检测和识别技术
检测二维码需要几个步骤。为了精确检测、对齐和识别二维码，必须选择更关键的步骤并检查现有的技术挑战。
检测和识别二维码的挑战包括：
降噪、图像大小归一化、伪彩色灰度、对比度增强或积分图像生成。
符号对齐和畸变校正，在实践中是由符号旋转、倾斜、坡度或遮挡引起的。
为了克服上述所有挑战，现代技术正被用于二维码检测和识别。
为了提取边缘并定位二维码，使用了霍夫变换和 Sobel 算子方法。
空间变换用于校正图像畸变，识别精度约为 98.57%，平均持续时间为 38 毫秒。
我们可以使用卷积神经网络来识别旋转、模糊和光照不均匀的图像中的符号，通过使用霍夫变换对二维码进行定位和分割，达到约 95.2% 的正确检测率。
我们仍然面临的二维码检测问题包括严重的非均匀光照、噪声、强模糊、符号变形以及同时检测多个二维码符号。
二维码及其数据类型
在二维码中，存在不同类型的图案，它们分别代表不同的数据。三个角上的正方形代表扫描时二维码的位置，较小的正方形代表对齐。两条交替黑白正方形的直线连接三个角上的正方形，它们代表计时，版本和格式信息位于定位正方形的右侧，其余部分存储数据。二维码外部的空白区域称为静区。
提出的二维码检测方法
为了在不受控制的查看条件下检测和识别二维码，提出了一种基于 BLOB（大型二进制对象）的技术。通过迭代过程，对由 BLOB 的 8 个组件区域组成的图像进行过滤，只留下反映典型二维码符号的图案。即使二维码被部分检测到、旋转、扭曲、透视变形或受光照和噪声影响，此技术也能确保完美检测二维码。通过分析二维码的局部几何特性，这种基于 BLOB 的二维码检测技术即使在图像获取条件较差的情况下也能达到 80% 到 100% 的识别率。
结论
二维码检测和识别面临着各种挑战，例如噪声、模糊、倾斜、光照、符号变形等。大型二进制对象 (BLOB) 是一种存储二进制数据的数据类型。BLOB 示例包括 MP3、MP4、MOV、PNG、JPG 和其他多媒体对象。即使二维码图像是在不受控制的环境中拍摄的，BLOB 也可以用于二维码检测，识别率为 80% 到 100%。严重的非均匀光照、噪声、强模糊、符号变形以及同时识别多个二维码符号仍然是二维码检测中的问题。
常见问题
Q1. 什么是二进制数据？
二进制数据是离散数据，要么是 1 要么是 0，是或否等等。在计算机科学中，特别是 1 或 0。
Q2. 条形码和二维码一样吗？
条形码在一维存储数据，而二维码 (快速响应码) 使用二维。二维码是条形码的更高级形式。
Q3. 二维码有哪些用途？
如今，二维码被用于许多用途。例如：无现金支付、菜谱、简历上的二维码、电子学习、博物馆和艺术展览、产品包装、餐桌上的二维码用于扫描订单等等。
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