（星星生活捷克佳综合）随着科技的迅猛发展，特别是手机本身性能的提高，二维码作为一种全新的信息存储、传递和识别技术，迅速融入到了社会生活当中。但人们也会十分好奇，这个斑斑点点的二维码的背后究竟是什么？
先介绍一下条形码（barcode），这个标识目前在大中型超市中仍普遍使用。这个一维的条码是将宽度不等的多个黑条和空白，按照一定的编码规则排列，用以表达一组信息的图形标识符。一维条形码只是在一个方向（一般是水平方向）表达信息，而在垂直方向则不表达任何信息，其一定的高度通常是为了便于阅读器的对准。
条形码可以标出物品的生产国、制造厂家、商品名称、生产日期、图书分类号、邮件起止地点、类别、日期等信息，因而在商品流通、图书管理、邮政管理、银行系统等许多领域都得到了广泛的应用。
不论是采取何种规则印制的条形码，都由静区、起始字符、数据字符与终止字符组成。有些条码在数据字符与终止字符之间还有校验字符。条形码的扫描需要扫描器，条码扫描器有光笔、CCD、激光三种。
一维条形码的优越性体现在可靠性强，读取效率高，成本低廉，制作和操作简单方便，灵活实用。但一维条形码也存在一些不足之处：数据容量较小，30个字符左右；只能包含字母和数字；条形码尺寸相对较大，空间利用率较低；条形码遭到损坏后便不能阅读等。
下面再来看看二维码（2-dimensional bar code），这是一种比一维码更高级的条码格式。
二维条码是指在一维条码的基础上扩展出另一维具有可读性的条码，使用黑白矩形图案表示二进制数据。一维码只能在一个方向上表达信息，而二维码在水平和垂直方向都可以存储信息。一维码只能由数字和字母组成，而二维码能存储汉字、数字和图片等信息，因此二维码的应用领域要广得多。
二维条码有一维条码没有的“定位点”和“容错机制”。容错机制在即使没有辨识到全部的条码、或是说条码有污损时，也可以正确地还原条码上的资讯。二维条码可以使用激光或CCD阅读器识读。
与二维条形码相比一维条形码有着明显的优势，高密度编码，数据容量更大；编码范围广，超越了字母数字的限制，还可将图片、声音、文字、签字、指纹等可以数字化的信息进行编码，用条码表示出来；条形码相对尺寸小；容错能力强，具有纠错抗损毁功能。此外，还可引入加密措施，因而保密性、防伪性好。
二维条码的种类很多，不同的机构开发出的二维条码具有不同的结构以及编写、读取方法。常见的二维条码有：PDF417码，QR码，汉信码，颜色条码，EZ码，Aztec Code，QuickMark，Data Matrix等，而在微信盛行的今天，QR码的知名度更高一些。
QR码是二维条码的一种，最早在汽车制造厂为了便于追踪零件而使用，今日QR码的应用范围已经扩展到包括产品跟踪，物品识别，文档管理，营销等方面。QR是英文Quick Response的缩写，即快速反应。QR码使用四种标准化编码模式（数字，字母数字，字节（二进制）和汉字）来存储数据。
QR码呈正方形，常见的是黑白两色。在3个角落，印有较小，像“回”字的正方图案。这3个是帮助解码软件定位的图案，使用者不需要对准，无论以任何角度扫描，资料仍然可以正确被读取。
QR码共有40版本（Version）。从Version 1的21 x 21的矩阵，到最高Version 40的177 x 177 的正方形，每增加一个version，就会增加4的尺寸，公式是：(V-1)*4 + 21（V是版本号）。下面是一个QR码的样例：
定位图案（Position Detection Pattern）：用于标记二维码的矩形大小。这三个定位图案有白边（Separators）。之所以三个而不是四个意思就是三个就可以标识一个矩形了。Timing Patterns和Alignment Patterns也是用于定位的。
功能性数据：Format Information 存在于所有的尺寸中，用于存放一些格式化数据的。Version Information在版本7及以上，需要预留两块3 x 6的区域存放一些版本信息。
数据码和纠错码：除了上述的那些地方，剩下的地方存放 Data Code 数据码 和 Error Correction Code 纠错码。
二维条码跟以往的一维条码一样，在商业活动中应用广泛，特别是在高科技行业、储存运输业、批发零售业等需要对物品进行廉价快捷的标示信息的行业用途广泛。在一些国家或地区，已经采用PDF417码作为身份识别的标签，并直接印制在身份识别的证件上，以便快速读取。
事实上，二维码已经深入到人们的日常生活之中，比如资料、名片、地图、WIFI密码、优惠券的信息获取，扫码后直接跳转到微博、手机网站、网站，浏览商家推送的视频、音频广告，直接扫码购物下单的手机支付，以及产品的防伪溯源等。
网上随便搜索一下就能找到不少免费的一维码或二维码的生成器，不妨把自己的名字输入进入，感受一下黑白条或黑白点阵中的自己是什么样？
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