如何用PS修復一張模糊的二維碼？

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比如說這樣的圖片。

雖然看起來LZ像是個打廣告的，不過還是來分享一下史上最完美的二維碼修復術吧……
首先先說一下其他回答：
a、按原始文本重新製作：無效。因為這是公眾號名片
b、每個格子修：會累死人的！

說一下方法吧：
1、拉色階：

http://weixin.qq.com/q/YXV-OyDmBf98bxuVFlnx (二維碼自動識別)

其實就是讓該黑的黑一點，該白的白一點。圖中數值無需參考，自己順眼就行。

2、對齊二維碼（其實與第一步無先後順序）

題主的二維碼又是傾斜又是拉伸的，連個正方形都不是，所以我要先處理成正方形：
Ctrl+T自由變換，按住Ctrl拖移頂點，讓二維碼對齊畫布邊緣。

3、數格子：

http://weixin.qq.com/q/YXV-OyDmBf98bxuVFlnx (二維碼自動識別)

這步極為關鍵。
假設最小的黑色方框是1×1，我們需要數出來一行或一列是多少
圖中兩條綠色參考線中間的那行，無論任何二維碼，標註「23」的那一部分都是1黑1白相間的，數起來很容易，總共是23個格子。
至於左上角和右上角，一定都是7格。
總共是7+23+7=37格。

4、縮小

Ctrl+Alt+I調整圖像大小，把高度和寬度設為剛才數出來的「37」像素
重定圖像像素模式選擇「鄰近（保留硬邊緣）」
為什麼要這樣選？我們平時縮放默認的都是兩次立方，它會根據一個像素點周圍的所有像素點去計算一個中值，對於複雜圖像，兩次立方是損失最小的縮放方式
但對於二維碼這種典型的硬直邊緣圖像，必須使用「鄰近」來縮放，它是直接取樣而不進行計算

於是我們得到了一個37×37的圖像，圖中可以看出圖片已經放大十幾倍顯示，邊緣依然硬直順滑……每個小黑格只有1像素

5、拉色階

還是為了讓該黑的黑，該白的白，把兩邊拉到中間的空白區域即可。

6、放大

放大依然要使用「鄰近」
按照37的倍數隨意放大，均不會失真。

http://weixin.qq.com/q/YXV-OyDmBf98bxuVFlnx (二維碼自動識別)

比如這個370×370的二維碼。如果有興趣，可以跟下面原圖對比，一格不差，可以愉快地放在任何地方了。

http://weixin.qq.com/q/YXV-OyDmBf98bxuVFlnx (二維碼自動識別)

這大概是全網第一個教程吧，不要盜版哦

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十分感謝 @DS HS的提醒！用「閾值」可以減少一步操作，步驟如下：
1、對齊二維碼（之前忘了說首先要有一個正方形的畫布……至少大概是個正方形）
2、調整閾值（圖像→調整→閾值）

還是可以參考圖中所示的那一行去調整，黑白間隔大致均勻即可
3、數格子
4、縮放
因為調整閾值後就只剩黑白了，用「鄰近」去縮放就不會出現灰色，之前的步驟5就可以忽略了
我莫名其妙地就幫題主打了個廣告，至於有人提到能否轉載……隨便吧，你開心就好

補充一下吧，想要完全清晰的，只要掃一下再按原始文本製作一個QR code就好了。能掃出來的話就沒有必要用PS了，吃力不討好。

很佩服排名第一的大神，但是我讀書少…答非所問地湊個熱鬧吧…
Step1：手機掃描了一下，成功識別了。（題主莫非是打小廣告的心機boy！）
Step2：用二維碼編輯器進行解碼
Step3：根本不需要什麼重製操作，左邊調整一下容錯率，哎呀嘛，這不就出來了嗎？
好吧可能是巧合~

P.S. 公眾號名片解碼後為URL，完全可以重製的，即使圖形不一樣，效果一樣就好了嘛~

用PS裁剪一下，然後用MATLAB讀入數組，量一下最小的格子尺寸，按照這個尺寸遍歷一下，輸出數組。

晚上回去試一下。
我準備用到Photoshop，MATLAB，Excel

--------分割線----------
PS變形一下，然後劃分一下……一共是37x37的…

第一個點的x是12(大約)：

最後一個點的x大約是221

這樣的話尺寸大約是221-12 = 210
除以37的話一個「元素」大約6x6

然後讀入MATLAB，切片循環，均值大於閾值來判斷黑白，輸出txt
導入EXCEL使用條件格式……

後來發現像素測量誤差有點大，放大圖片能在一定程度上減小測量的誤差……
因為這個圖像有扭曲，PS稍微修復了一下，但是肯定在一些地方失真了，閾值也不能很好地識別每一個點，所以結果是掃不出來的……其實一共就不到1600個點，手動爆點也可以……

渣代碼：

function zhihuQR


imgQR = rgb2gray(imread("D:QR.bmp"));

QR = ones(37,37);
bitSize = 25;

y0 = 52;

x0 = 98;

for i = 1:37

    for j = 1:37

        x = x0+(i-1)*bitSize;

        y = y0+(j-1)*bitSize;

        if mean(mean(imgQR(x:x+bitSize-1,y:y+bitSize-1)))&>130

            QR(i,j)=0;

        end

    end

end

save("D:QR.txt","QR","-ascii")