halcon二维码矫正

### 使用 HALCON 实现二维码矫正

#### 1. 加载图像并初始化环境
为了进行二维码的矫正，首先需要加载待处理的图像。对于给定的例子，“`images/datacode/ecc200/ecc200_to_preprocess_001.png`”，可以使用 `read_image` 函数来完成这一步骤。

read_image (Image, 'datacode/ecc200/ecc200_to_preprocess_001')

#### 2. 查找二维码区域
通过调用 `find_data_code` 或者更具体的函数如 `gen_rectangle2` 来定位二维码的位置和方向。这些操作有助于后续步骤中定义变形后的坐标系[^1]。

#### 3. 计算投影变换矩阵
当二维码由于拍摄角度或其他因素发生扭曲时，可以通过计算四个角点的实际位置与理想矩形之间的关系来进行透视变换。具体来说：

- 获取原始图片上四个顶点的真实坐标；
- 设定目标平面上对应的四边形顶点作为映射的目标位置；

例如，在某些情况下可能会看到这样的参数设置 `[1,1,1,1],[70,270,270,70], [100,100,300,300],[1,1,1,1]` 表示源图像中的四个点到目的平面相应位置的对应关系[^3]。

hom_mat2d_projective_trans_object (HomMat2DProjective, \
    Row1, Column1, Row2, Column2, \
    Row1Trans, Column1Trans, Row2Trans, Column2Trans)

这里假设已经获得了实际场景下的四个特征点 `(Row1,Column1)` 和它们应该被转换成的理想状态下的新坐标 `(Row1Trans,Column1Trans)` 等等。

#### 4. 应用仿射变换纠正畸变
一旦得到了正确的变换矩阵，则可利用该矩阵对整个输入图像执行几何变换以恢复其原本形态。此过程通常涉及创建一个新的空白画布，并将原图按照指定的方式重新绘制上去。

affine_trans_image (ImageRectified, Image, HomMat2D)

上述命令会根据之前求得的齐次矩阵 `HomMat2D` 对初始图像实施线性变化从而获得校准过的版本 `ImageRectified`。

#### 5. 解码修正后的二维码数据
最后一步就是尝试解析经过调整之后更加清晰易读的数据编码信息了。如果一切顺利的话，此时应当能够成功获取隐藏于条纹图案之内的有效负载内容。

do_read_data_code (ImageRectified, DataCodeHandle)
get_data_code_result_string (DataCodeHandle, ResultString)

以上即为完整的基于HALCON平台针对倾斜或受损严重的QR Code进行自动修复的过程概述[^2]。