Пример работы. 
Разработка программ распознавания QR-кодов

1) Загрузка исходного изображения.

Рисунок 11: Исходное изображение.

2) Конвертация изображения в оттенки серого цвета.

Рисунок 12: Изображение в оттенках серого.

3) Бинаризация изображения.

Рисунок 13: Бинаризированное изображение.

• 4) Выделение областей (примеры областей)
• 1) 2) 3)

Рисунок 14: Примеры найденных областей.

5) Анализ областей На данном этапе у всех полученных областей производится расчет численных параметров (периметр, площадь, отклонение от окружности и т. д.), а так же дополнительно проверяются признаки областей (например, область должна состоять как минимум из двух частей, и одна из этих областей должна находится внутри второй области). После чего, полученные значения сравниваются, и выбирается 3 области, наиболее схожие по характеристикам с метками позиционирования на QR коде (например, область 1 из 4 пункта «Пример работы»).

6) Определение расположения найденных областей На этапе обнаружения QR кода, решается проблема масштаба и смещения, так как мы определили координаты точек с точностью до константы. После того, как на изображении 3 необходимые области были найдены, определяется их взаимное расположение на плоскости и вычисляется угол, на который был повернут QR код. Найденный угол поворота необходим для восстановления правильного расположения кода, чтобы его можно было декодировать. Вычисления углов подробно рассмотрены в приложении к выпускной квалификационной работе.

7) Преобразование После того, как угол поворота найден, QR код располагается на плоскости так, чтобы он имел стандартную форму и расположение.

Рисунок 15: Восстановление расположения.

8) Декодирование Когда QR код был детектирован, правильно расположен и все его части распознаны, информация с QR кода заносится в матрицу. В результате декодирования, будет сгенерирована строка с исходным сообщением (например: «link: http://www.hse.ru»).