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【迭代】PDF绘本录音播放，点读笔方案调研和初步尝试

news 2025/7/17 10:50:27

让点读笔（尤其是市面上常见的、或你打算开发的新型点读笔）能够“读”出纸张上的特定内容并播放对应录音，那么使用点阵码（或称为隐形码、OID码）几乎是唯一的、主流且成熟的技术方案。

市场调研：

没有通用的、公开的、可以直接使用的“点读笔”SDK来生成点阵码。
市面上大多数点读笔品牌（如小达人、外研社、步步高、易读宝等）都使用其自有的、受专利保护的点阵码技术。
获取点阵码技术通常需要与特定厂商合作。
如果你希望你的绘本能够被某种点读笔点读，你需要：
联系现有品牌的点读笔厂商：询问他们是否提供合作方案，允许你将他们的点阵码集成到你的印刷品中。这通常意味着你需要购买他们的授权、使用他们提供的专用印刷服务或软件。这种合作可能需要较高的费用，并且你的内容会绑定到他们的硬件生态。
开源点读笔项目极少且不成熟。
由于点阵码识别和高精度印刷技术的复杂性和专利性，目前几乎没有真正意义上开源且成熟的、能让你自由生成点读码并被普通点读笔识别的 SDK。即便有零星的个人或学术项目尝试逆向工程或开发类似技术，其稳定性和普适性也远未达到商业应用级别。

因此如果要实现这个功能，自己设计点阵码和点读笔是唯一的方案。

设计一个点阵码（dot-matrix code），特别是用于点读笔这种需要高密度、肉眼不可见且能精确定位的应用，是一个复杂的任务，通常涉及专利技术。

这里给先通过一个简化版的、用于验证原理和理解概念的点阵码设计。

验证步骤示例 (使用 Python 和 OpenCV)

代码生成点阵码:

import numpy as np
import cv2
from PIL import ImageL = 50 # 单元格边长，像素
D = 5  # 点直径，像素
delta = 10 # 偏移量，像素def create_cell_image(binary_code):"""生成一个单元格的图像，编码4位二进制"""cell = np.ones((L, L), dtype=np.uint8) * 255 # 白色背景# 基准中心点cv2.circle(cell, (L//2, L//2), D//2, 0, -1) # 黑色填充圆# 数据点位置 (0,0)是左上角data_pos = {'P1': (L//2, L//2 - delta),  # 上'P2': (L//2, L//2 + delta),  # 下'P3': (L//2 - delta, L//2),  # 左'P4': (L//2 + delta, L//2)   # 右}# 根据二进制编码绘制数据点if binary_code[0] == '1': cv2.circle(cell, data_pos['P1'], D//2, 0, -1)if binary_code[1] == '1': cv2.circle(cell, data_pos['P2'], D//2, 0, -1)if binary_code[2] == '1': cv2.circle(cell, data_pos['P3'], D//2, 0, -1)if binary_code[3] == '1': cv2.circle(cell, data_pos['P4'], D//2, 0, -1)return cell# 示例：生成编码 '1011' 的单元格
cell_image = create_cell_image('1011')
cv2.imwrite('example_cell.png', cell_image)# 简单拼接多个单元格形成一个ID块 (例如 2x2)
id_block_img = np.zeros((L*2, L*2), dtype=np.uint8)
id_block_img[0:L, 0:L] = create_cell_image('0001') # 单元格 0,0
id_block_img[0:L, L:2*L] = create_cell_image('0010') # 单元格 0,1
id_block_img[L:2*L, 0:L] = create_cell_image('0100') # 单元格 1,0
id_block_img[L:2*L, L:2*L] = create_cell_image('1000') # 单元格 1,1cv2.imwrite('example_id_block.png', id_block_img)

打印并拍摄: 将生成的 example_id_block.png 文件打印出来（尽量用高 DPI 打印机），然后用你的摄像头原型（或手机摄像头）拍摄打印出来的点阵码。

代码识别点阵码:

# 假设你已经用摄像头拍摄了一张包含点阵码的图片，并保存为 'scanned_image.png'
# 加载图像
img = cv2.imread('scanned_image.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)# 预处理：二值化
_, binary_img = cv2.threshold(img, 128, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) # 反转，点变白，背景变黑# 寻找轮廓 (可能需要调整参数)
contours, _ = cv2.findContours(binary_img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)recognized_dots = []
for contour in contours:# 过滤掉过小或过大的噪声点area = cv2.contourArea(contour)if area > (D/2 * D/2 * np.pi * 0.5) and area < (D/2 * D/2 * np.pi * 1.5): # 估算点的面积M = cv2.moments(contour)if M["m00"] != 0:cX = int(M["m10"] / M["m00"])cY = int(M["m01"] / M["m00"])recognized_dots.append((cX, cY))# (这只是识别点的初步，后续需要复杂的逻辑来分组、定位单元格、解码)
# 步骤：
# 1. 找到所有点后，需要识别哪些是基准点。基准点可能具有某种规律（如在网格线上）。
# 2. 以基准点为中心，确定每个单元格的边界。
# 3. 在每个单元格内，检查预设的4个数据点位置附近是否有识别到的点。
# 4. 根据点的存在与否，解码出二进制位。
# 5. 组合多个单元格的二进制位，解码出完整的ID。print(f"识别到的点数量: {len(recognized_dots)}")
# print(recognized_dots) # 打印所有点坐标