1.区块链在哪里可以看到真假(怎么辨别真假区块链公链项目?维码维码)
2.JS识别照片或中的二维码 -OpencvQr
3.QR二维码的原理是什么？

区块链在哪里可以看到真假(怎么辨别真假区块链公链项目?)

       区块链的防伪溯源应用，到底是源码源码如何实现的？

       区块链的三大特点是众所周知的，就是拍照拍照去中心化、公开透明及不可篡改。可用可用其中不可篡改的安全特点使区块链运用到很多地方。如商品溯源防伪、维码维码ceph 源码下载隐私保护等等。源码源码

       而随着区块链越来越大众化，拍照拍照也使得很多中小型企业开始布局、可用可用研究区块链，安全并将自身与区块链技术相结合，维码维码用于优化、源码源码提升自身应用。拍照拍照那么在这其中，可用可用支付宝又是安全怎么运用区块链实现产品溯源的呢？

       其实，在今年早期的一档科普节目中，支付宝的区块链总监就曾详细的介绍过区块链溯源技术。他所表达的通俗意思理解就是：当你刚认识一个由他告诉你姓名、年龄、出生地的人时，你会完全不知道信息的真假，而这时候就只需要看看他的身份证就可以了。

       买产品就是一样的道理，当你想要了解该产品是否属于正品时，只需要在区块链溯源机中扫一扫它的“身份证”（溯源二维码），那么你就可以得知产品的生产细节，从而知道它是否为正品。

       区块链的溯源技术就使得买家可以保障自身权益，清晰了解产品的生产过程及来龙去脉，另一方面也优化了用户体验，让用户可以更加放心使用产品。

       而今，区块链的多项技术都得到了广泛使用，如公益慈善、租房管理、乘坐地铁、高铁的支付等等。可以说，区块链提高了社会效率，给生活代劳了极大便利。

       不过，虽然区块链与支付宝的相结合带来了很多好处，但区块链的溯源技术却依旧不是完美的。

       因为，它所追溯到的生产过程都是人为上传的，所以即使是不可篡改的数据，但数据的真实性却不能得到保障，依旧未能解决实质性的问题。

       总的来说，区块链虽带来了莫大好处，但终究不能十全十美。不过，区块链的技术已经推进了时代发展，相信它的未来还是值得期待的。

如何分辨真假区块链？

       有一类特殊的人群，喜欢各种各样的金融投资项目，一年到头来都在找项目，ros by example 源码尤其是在区块链领域，造就了巨大财富奇迹的背景下也激发了很多披着区块链外衣的资金盘项目，而这些找项目的投资者就理所应当的成为了各种纷繁杂乱项目的韭菜，把项目当成事业来干，结果伤人伤己！究其原因，一个是没有足够的认知，一个是心态不对，不能总想着一夜暴富，真正好的事业是脚踏实地经过时间的价值积累干出来的，不具备这样的正确心态就会像上面提到的人，一直在找项目做，到头来伤人伤己；认知的提高的方法除了花钱买教训最好的当然就是学习了，而学习最高效的途径当然是学习成体系的知识，而极光社区就恰恰提供了这样一个专业的学习平台，免费普及结构化体系化的区块链知识，这里先给大家普及一下防骗知识

       第一，首先清楚一个事实，国内还没有真正成熟的币圈，绝大多数都是披着区块链外衣的资金盘项目，所以选择的时候一定多方了解慎之又慎，重点是保住自己的本金！

       第二，如何分辨真假：

       从准入门槛判断，真正的区块链项目没有准入门槛，谁都可以参加，资产大小都可以参加，而且自由进出，不要你的本金，不托管资金，资产永远归用户所有，

       从收益分配来看，真正的区块链的收益是用户通过贡献所得而不是所谓的拉人头，是真正能造血产生价值的，而不是零和游戏

       第三，如何区分是不是真正的去中心化：

       从产品侧看，代码要全部开源上链；经过权威审计；数据全部在链上，不存储与侵犯用户数据，

       从治理侧来看，由DAO组织发起与运行；拥有自己的治理小组；拥有自己的提案机制

区块链中真实性怎么判断

       都是区块链是一种信仰。传统的银行记账只是银行A与银行B之间有的账目记录，如果银行A的账目丢失，那么A可能就不认这笔账，区块链就是更多的人参与进来，证明银行A与银行B之间的账目往来。

       只用十分钟判定某个虚拟币的真假——币圈小白防坑指南

       最近有太多太多的朋友问我什么币（或者什么链）是否为真的区块链项目，说实话我不想得罪人，说谎话又没必要，所以在这里教大家几个最简便的判断方法，自行判断即可，大概三个步骤，十分钟左右。

       你不需要看主页里面那些花里胡哨的内容，直接拉到最底下，正规的公链项目有下面这个图标。

       看到右上角那个圈里一个小猫的hof 荣誉圣殿 源码图标没有。如果没有，基本上都是假区块链项目。后面二三步就不用看了。

       然后我们点那个小猫进去，看右上角的三个图标。如果star和fork都是0，基本上属于山寨的区块链项目。

       如果你的页面长这样，那也是看里面所有的星星和分叉图标后面的数。

       有一个网站叫做coinmarketcap，是全球最大的虚拟币收录中心，百度一下就行。进入在右上角去找到搜索栏。

       输入你的币名（英文全称或者英文简称）,比如我们这里输入ABC，里面会有好几个提示，我们选择一个进去，看看哪个是，如果都没有，说明这个币没通过资格审核。如果有，但不确定，可以看一下这个币左上角有一个官网地址，点进去看看跟第一步说的网站是否一致。

       如果没有通过资格审核，或者如果有同样名字的币在里面，但对应的官网地址不一样，说明这个币很可能是假区块链。

       公链也好，dapp也好，都会有不同程度的源码开源，一般来说，公链会对桌面钱包开源，而dapp会对智能合约开源。否则的话是无法通过审核的。而目前最大的开源网站就是github（图标长的像小猫的就是）。所以说在主页连源码都找不到的基本上都是假区块链项目。这就是第一步。

       很多项目方为了迷惑小白，也会弄一个所谓的区块链源码放github上面，但区块链开发者基本上都能看出来。那小白最简单的方法就是看star和fork，前者表示该项目的关注度，后者表示该项目的克隆数，如果这两个值加起来都不到，那基本上就是没什么技术含量的克隆项目。这就是第二步。

       另外在这里特别说明一下，只有手机钱包，而其他的东西一概都没有；或者只有中文主页，但没有英文主页，也没有开源地址的，基本上%都是假区块链。

       在这里，真心的希望大家往里投几万几十万之前，花十分钟简单查一下。

怎么查别人区块链信息

       1.如果是autocad展馆文件源码查询账户余额、账户的历史交易数据等信息,建议直接输入钱包地址查询;如果是查询某笔转账的相关信息,比如是否到账、进展如何,输入交易ID是最方便的。当然了,区块链浏览器不仅可以查询自己的账户,也可以查询别人的账户全部联系人:展示所有有过交易记录的联系人地址/标签,交易数量超过1万笔的地址,取最近1万笔交易的联系人展示综上,SixPencer的全新资产追踪和管理工具能够提供比区块链浏览器或者钱包更综合的查询和分析功能,作为一款工具产品意在辅助用户。

       2.可以通过区块链浏览器进行查询。在区块链浏览器中我们可以知道一个钱包地址都进行过哪些交易,账户上有多少资产等等的信息。用区块链浏览器就可以查看。在搜索输入框内输入想查询的钱包地址,如果你输入的地址不完整,但是这个地址之前有在区块链上进行过ETH交易或者被查询过,那么输入框会自动把你查询的

bk虚拟钱包怎么鉴定真假

       第一步：看主页

       你不需要看主页里面那些花里胡哨的内容，直接拉到最底下，正规的公链项目有下面这个图标。

       右上角四个图标的第一个

       看到右上角那个圈里一个小猫的图标没有。如果没有，基本上都是假区块链项目。后面二三步就不用看了。

       第二步：看源码

       然后我们点那个小猫进去，看右上角的三个图标。如果star和fork都是0，基本上属于山寨的区块链项目。

       右上角的三个图标

       如果你的页面长这样，那也是看里面所有的星星和分叉图标后面的数。

       里面所有的星星和分叉图标后面的数

       第三步：看收录网站

       有一个网站叫做coinmarketcap，是全球最大的虚拟币收录中心，百度一下就行。进入在右上角去找到搜索栏。

       输入你的币名（英文全称或者英文简称）,比如我们这里输入ABC，里面会有好几个提示，我们选择一个进去，看看哪个是，如果都没有，说明这个币没通过资格审核。如果有，但不确定，可以看一下这个币左上角有一个官网地址，点进去看看跟第一步说的网站是否一致。

       如果没有通过资格审核，或者如果有同样名字的币在里面，但对应的官网地址不一样，说明这个币很可能是假区块链。

       简单对上面三步进行说明

       公链也好，dapp也好，都会有不同程度的源码开源，一般来说，公链会对桌面钱包开源，而dapp会对智能合约开源。否则的话是无法通过审核的。而目前最大的开源网站就是github（图标长的像小猫的就是）。所以说在主页连源码都找不到的基本上都是假区块链项目。这就是第一步。

       很多项目方为了迷惑小白，也会弄一个所谓的区块链源码放github上面，但区块链开发者基本上都能看出来。那小白最简单的方法就是看star和fork，前者表示该项目的关注度，后者表示该项目的克隆数，如果这两个值加起来都不到，那基本上就是没什么技术含量的克隆项目。这就是comassistant安卓源码第二步。

       coinmarketcap，是全球最大的虚拟币收录中心，有一定的收录门槛，通过这个网站能查到很多的该项目的详细内容，但由于这个网站收录的币实在太多了，所以现在很多的骗子做了一个李鬼张冠李戴，而且这个网站对小白来说有点难。所以把这个放在第三步。

       另外在这里特别说明一下，只有手机钱包，而其他的东西一概都没有；或者只有中文主页，但没有英文主页，也没有开源地址的，基本上%都是假区块链。

JS识别照片或中的二维码 -OpencvQr

       已将构建的opencvjs库封装为npm包 opencv-qr@0.5.0 。可直接安装使用！！！

       场景：

       介绍一种在线识别发票照片中的二维码方法，通过使用本地编译的OpenCV库并集成wechat_qrcode引擎，实现对复杂场景下二维码的高精度识别。该方法在线测试地址为：leidenglai.github.io/op...

       源码: leidenglai/opencv-js-qrcode · GitHub

       加载二维码识别引擎：

       采用本地编译的OpenCV和wechat_qrcode组件构建二维码识别引擎。在选择过程中，对比了多种二维码识别库，最终选择了OpenCV，因其实现了WebAssembly版本，适合在线环境使用。经过多次尝试和解决编译问题后，实现了三方组件的集成。识别引擎加载完成后，通过window.cv调用OpenCV方法。

       加载模型文件：

       识别引擎依赖于特定的CNN模型文件，包括Detector model和Super scale model。这些文件在GitHub上获得，用于加载到引擎中进行图像解析。加载过程涉及将模型文件转换为Uint8Array，并调用特定方法实例化引擎。

       识别过程：

       针对特定需求，优化了图像加载过程，仅截取左上角的发票二维码区域，以提高识别效率。实测结果显示，OpenCV在处理复杂场景下图像时，识别准确率高且耗时相对较短，对比jsqr库，OpenCV性能更优。

       识别旋转二维码：

       即使被旋转或图像质量不佳，OpenCV仍然能准确识别二维码。与jsqr库相比，OpenCV在处理旋转图像方面表现更为出色。

       电子二维码识别：

       对于电子发票，OpenCV同样能高效识别二维码信息。与QRjs库相比，OpenCV在电子二维码识别场景下表现良好，但在效率上略有差异。

       浏览器兼容性：

       考虑到WebAssembly的兼容性，现代浏览器普遍支持OpenCV库，使得该方法在不同环境下均能稳定运行。

       总结：

       使用本地编译的OpenCV和wechat_qrcode组件构建的识别引擎，适合处理复杂场景下的二维码识别需求。虽然编译过程较为繁琐，但OpenCV提供了强大的图像处理能力，扩展了前端的识别应用范围。WebAssembly特性的引入，为前端开发者提供了更多可能性，推动了技术的边界。

QR二维码的原理是什么？

       基础知识

       首先，我们先说一下二维码一共有个尺寸。官方叫版本Version。Version 1是 x 的矩阵，Version 2是 x 的矩阵，Version 3是的尺寸，每增加一个version，就会增加4的尺寸，公式是：(V-1)*4 + （V是版本号） 最高Version ，(-1)*4+ = ，所以最高是 x 的正方形。

       下面我们看看一个二维码的样例：

       定位图案

       Position Detection Pattern是定位图案，用于标记二维码的矩形大小。这三个定位图案有白边叫Separators for Postion Detection Patterns。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也是用于定位的。原因是二维码有种尺寸，尺寸过大了后需要有根标准线，不然扫描的时候可能会扫歪了。

       Alignment Patterns 只有Version 2以上（包括Version2）的二维码需要这个东东，同样是为了定位用的。

       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 >= Version 7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。

       数据编码

       我们先来说说数据编码。QR码支持如下的编码：

       Numeric mode 数字编码，从0到9。如果需要编码的数字的个数不是3的倍数，那么，最后剩下的1或2位数会被转成4或7bits，则其它的每3位数字会被编成 ，，bits，编成多长还要看二维码的尺寸（下面有一个表Table 3说明了这点）

       Alphanumeric mode 字符编码。包括 0-9，大写的A到Z（没有小写），以及符号$ % * + – . / : 包括空格。这些字符会映射成一个字符索引表。如下所示：（其中的SP是空格，Char是字符，Value是其索引值） 编码的过程是把字符两两分组，然后转成下表的进制，然后转成bits的二进制，如果最后有一个落单的，那就转成6bits的二进制。而编码模式和字符的个数需要根据不同的Version尺寸编成9, 或个二进制（如下表中Table 3）

       Byte mode, 字节编码，可以是0-的ISO--1字符。有些二维码的扫描器可以自动检测是否是UTF-8的编码。

       Kanji mode 这是日文编码，也是双字节编码。同样，也可以用于中文编码。日文和汉字的编码会减去一个值。如：在0X to 0X9FFC中的字符会减去，在0XE到0XEBBF中的字符要减去0XC，然后把结果前两个进制位拿出来乘以0XC0，然后再加上后两个进制位，最后转成bit的编码。如下图示例：

       Extended Channel Interpretation (ECI) mode 主要用于特殊的字符集。并不是所有的扫描器都支持这种编码。

       Structured Append mode 用于混合编码，也就是说，这个二维码中包含了多种编码格式。

       FNC1 mode 这种编码方式主要是给一些特殊的工业或行业用的。比如GS1条形码之类的。

       简单起见，后面三种不会在本文 中讨论。

       下面两张表中，

       Table 2 是各个编码格式的“编号”，这个东西要写在Format Information中。注：中文是

       Table 3 表示了，不同版本（尺寸）的二维码，对于，数字，字符，字节和Kanji模式下，对于单个编码的2进制的位数。（在二维码的规格说明书中，有各种各样的编码规范表，后面还会提到）

       下面我们看几个示例，

       示例一：数字编码

       在Version 1的尺寸下，纠错级别为H的情况下，编码：

       1. 把上述数字分成三组:

       2. 把他们转成二进制: 转成 ； 转成 ； 转成 。

       3. 把这三个二进制串起来:

       4. 把数字的个数转成二进制 (version 1-H是 bits ): 8个数字的二进制是

       5. 把数字编码的标志和第4步的编码加到前面:

       示例二：字符编码

       在Version 1的尺寸下，纠错级别为H的情况下，编码: AC-

       1. 从字符索引表中找到 AC- 这五个字条的索引 (,,,4,2)

       2. 两两分组: (,) (,4) (2)

       3.把每一组转成bits的二进制:

       (,) *+ 等于 转成 (,4) *+4 等于 转成 (2) 等于 2 转成

       4. 把这些二进制连接起来：

       5. 把字符的个数转成二进制 (Version 1-H为9 bits ): 5个字符，5转成

       6. 在头上加上编码标识 和第5步的个数编码:

       结束符和补齐符

       假如我们有个HELLO WORLD的字符串要编码，根据上面的示例二，我们可以得到下面的编码，

       编码

       字符数

       HELLO WORLD的编码

       

       我们还要加上结束符：

       编码

       字符数

       HELLO WORLD的编码

       结束

       

       按8bits重排

       如果所有的编码加起来不是8个倍数我们还要在后面加上足够的0，比如上面一共有个bits，所以，我们还要加上2个0，然后按8个bits分好组：

       

       补齐码（Padding Bytes）

       最后，如果如果还没有达到我们最大的bits数的限制，我们还要加一些补齐码（Padding Bytes），Padding Bytes就是重复下面的两个bytes： （这两个二进制转成十进制是和，我也不知道为什么，只知道Spec上是这么写的）关于每一个Version的每一种纠错级别的最大Bits限制，可以参看QR Code Spec的第页到页的Table-7一表。

       假设我们需要编码的是Version 1的Q纠错级，那么，其最大需要个bits，而我们上面只有个bits，所以，还需要补个bits，也就是需要3个Padding Bytes，我们就添加三个，于是得到下面的编码：

       

       上面的编码就是数据码了，叫Data Codewords，每一个8bits叫一个codeword，我们还要对这些数据码加上纠错信息。

       纠错码

       上面我们说到了一些纠错级别，Error Correction Code Level，二维码中有四种级别的纠错，这就是为什么二维码有残缺还能扫出来，也就是为什么有人在二维码的中心位置加入图标。

       错误修正容量

       L水平 7%的字码可被修正

       M水平 %的字码可被修正

       Q水平 %的字码可被修正

       H水平 %的字码可被修正

       那么，QR是怎么对数据码加上纠错码的？首先，我们需要对数据码进行分组，也就是分成不同的Block，然后对各个Block进行纠错编码，对于如何分组，我们可以查看QR Code Spec的第页到页的Table-到Table-的定义表。注意最后两列：

       Number of Error Code Correction Blocks ：需要分多少个块。

       Error Correction Code Per Blocks：每一个块中的code个数，所谓的code的个数，也就是有多少个8bits的字节。

       举个例子：上述的Version 5 + Q纠错级：需要4个Blocks（2个Blocks为一组，共两组），头一组的两个Blocks中各个bits数据 + 各 9个bits的纠错码（注：表中的codewords就是一个8bits的byte）（再注：最后一例中的（c, k, r ）的公式为：c = k + 2 * r，因为后脚注解释了：纠错码的容量小于纠错码的一半）

       下图给一个5-Q的示例（因为二进制写起来会让表格太大，所以，我都用了十进制，我们可以看到每一块的纠错码有个codewords，也就是个8bits的二进制数）

       组

       块

       数据

       对每个块的纠错码

       1 1 6 6

       2 7 7 6

       2 1 7 6 7

       2 6 5 2

       注：二维码的纠错码主要是通过Reed-Solomon error correction（里德-所罗门纠错算法）来实现的。对于这个算法，对于我来说是相当的复杂，里面有很多的数学计算，比如：多项式除法，把1-的数映射成2的n次方（0<=n<=）的伽罗瓦域Galois Field之类的神一样的东西，以及基于这些基础的纠错数学公式，因为我的数据基础差，对于我来说太过复杂，所以我一时半会儿还有点没搞明白，还在学习中，所以，我在这里就不展开说这些东西了。还请大家见谅了。（当然，如果有朋友很明白，也繁请教教我）

       最终编码

       穿插放置

       如果你以为我们可以开始画图，你就错了。二维码的混乱技术还没有玩完，它还要把数据码和纠错码的各个codewords交替放在一起。如何交替呢，规则如下：

       对于数据码：把每个块的第一个codewords先拿出来按顺度排列好，然后再取第一块的第二个，如此类推。如：上述示例中的Data Codewords如下：

       块 1 6 6

       块 2 7 7 6

       块 3 7 6 7

       块 4 6

       我们先取第一列的：， ， ，

       然后再取第二列的：， ， ， ， ，， ，

       如此类推：， ， ， ， ，， ， ……… ……… ，，6，，，7，

       对于纠错码，也是一样：

       块 1

       块 2

       块 3

       块 4 5 2

       和数据码取的一样，得到：，，，，，，，，…… …… ，，，

       然后，再把这两组放在一起（纠错码放在数据码之后）得到：

       , , , , , , , , , , , , , 7, , , , , , , , , 7, 6, , , , , , 7, , , , , , , , , , , 6, , , , , , 6, , 6, , , , , , , , , 6, , , 7, , , , , , , , , , , , , 5, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , 2, , , , , , , , , , , , , , , ,

       这就是我们的数据区。

       Remainder Bits

       最后再加上Reminder Bits，对于某些Version的QR，上面的还不够长度，还要加上Remainder Bits，比如：上述的5Q版的二维码，还要加上7个bits，Remainder Bits加零就好了。关于哪些Version需要多少个Remainder bit，可以参看QR Code Spec的第页的Table-1的定义表。

       画二维码图

       Position Detection Pattern

       首先，先把Position Detection图案画在三个角上。（无论Version如何，这个图案的尺寸就是这么大）

       Alignment Pattern

       然后，再把Alignment图案画上（无论Version如何，这个图案的尺寸就是这么大）

       关于Alignment的位置，可以查看QR Code Spec的第页的Table-E.1的定义表（下表是不完全表格）

       下图是根据上述表格中的Version8的一个例子（6，，）

       Timing Pattern

       接下来是Timing Pattern的线（这个不用多说了）

       Format Information

       再接下来是Formation Information，下图中的蓝色部分。

       Format Information是一个个bits的信息，每一个bit的位置如下图所示：（注意图中的Dark Module，那是永远出现的）

       这个bits中包括：

       5个数据bits：其中，2个bits用于表示使用什么样的Error Correction Level， 3个bits表示使用什么样的Mask

       个纠错bits。主要通过BCH Code来计算

       然后个bits还要与做XOR操作。这样就保证不会因为我们选用了的纠错级别和的Mask，从而造成全部为白色，这会增加我们的扫描器的图像识别的困难。

       下面是一个示例：

       关于Error Correction Level如下表所示：

       关于Mask图案如后面的Table 所示。

       Version Information

       再接下来是Version Information（版本7以后需要这个编码），下图中的蓝色部分。

       Version Information一共是个bits，其中包括6个bits的版本号以及个bits的纠错码，下面是一个示例：

       而其填充位置如下：

       数据和数据纠错码

       然后是填接我们的最终编码，最终编码的填充方式如下：从左下角开始沿着红线填我们的各个bits，1是黑色，0是白色。如果遇到了上面的非数据区，则绕开或跳过。

       掩码图案

       这样下来，我们的图就填好了，但是，也许那些点并不均衡，如果出现大面积的空白或黑块，会告诉我们扫描识别的困难。所以，我们还要做Masking操作（靠，还嫌不复杂）QR的Spec中说了，QR有8个Mask你可以使用，如下所示：其中，各个mask的公式在各个图下面。所谓mask，说白了，就是和上面生成的图做XOR操作。Mask只会和数据区进行XOR，不会影响功能区。（注：选择一个合适的Mask也是有算法的）

       其Mask的标识码如下所示：（其中的i,j分别对应于上图的x,y）

       下面是Mask后的一些样子，我们可以看到被某些Mask XOR了的数据变得比较零散了。

       Mask过后的二维码就成最终的图了。

       好了，大家可以去尝试去写一下QR的编码程序，当然，你可以用网上找个Reed Soloman的纠错算法的库，或是看看别人的源代码是怎么实现这个繁锁的编码。