條形碼小紋身

1、有紋身大神嗎。能不能幫忙設計一個條形碼或者二維碼的紋身啊，條形碼下面數字改成兩組生日，是跟女友的。

呵呵！
你肯定要和現在的對象執手一生嗎？
萬一以後分手後你怎麼給後任解釋？

2、紋在身上的條紋碼紋身真的能用掃碼器掃出來嗎？

本人就是紋了個條形碼，絕對掃不出來，只是個樣子罷了，不過我覺得挺好看的

3、我男朋友要紋個二維碼或者條形碼紋身，擔心掃描不出來，有什麼好辦法和建議嗎？

首先要確保二維碼正確無誤，你可以先列印在紙上測試，其次紋身要保證二維碼要足夠清晰，最好紋在較平的地方，面積越大越容易被識別。
如果出現掃描失敗，只能說紋身失敗了。

4、本人想紋身，條形碼，不知道怎麼生成

一維條碼技術介紹:

條碼技術是在計算機應用和實踐中產生並發展起來的廣泛應用於商業、郵政、圖書管理、倉儲、工業生產過程式控制制、交通等領域的一種自動識別技術，具有輸入速度快、准確度高、成本低、可靠性強等優點，在當今的自動識別技術中佔有重要的地位。
條碼的概念
條碼是由一組規則排列的條、空以及對應的字元組成的標記，「條」指對光線反射率較低的部分，「空」指對光線反射率較高的部分，這些條和空組成的數據表達一定的信息，並能夠用特定的設備識讀，轉換成與計算機兼容的二進制和十進制信息。通常對於每一種物品，它的編碼是唯一的，對於普通的一維條碼來說，還要通過資料庫建立條碼與商品信息的對應關系，當條碼的數據傳到計算機上時，由計算機上的應用程序對數據進行操作和處理。因此，普通的一維條碼在使用過程中僅作為識別信息，它的意義是通過在計算機系統的資料庫中提取相應的信息而實現的。
條碼的碼制
碼制即指條碼條和空的排列規則，常用的一維碼的碼制包括：EAN碼、39碼、交叉25碼、UPC碼、128碼、93碼，及Codabar（庫德巴碼）等。
不同的碼制有它們各自的應用領域：
EAN 碼：是國際通用的符號體系，是一種長度固定、無含意的條碼，所表達的信息全部為數字，主要應用於商品標識
39碼和128碼：為目前國內企業內部自定義碼制，可以根據需要確定條碼的長度和信息，它編碼的信息可以是數字，也可以包含字母，主要應用於工業生產線領域、圖書管理等
93碼：是一種類似於39碼的條碼，它的密度較高，能夠替代39碼
25碼：只要應用於包裝、運輸以及國際航空系統的機票順序編號等
Codabar碼：應用於血庫、圖書館、包裹等的跟蹤管理
條碼符號的組成
一個完整的條碼的組成次序依次為：靜區（前）、起始符、數據符、（中間分割符，主要用於EAN碼）、(校驗符）、終止符、靜區（後），如圖：
靜區，指條碼左右兩端外側與空的反射率相同的限定區域，它能使閱讀器進入准備閱讀的狀態，當兩個條碼相距距離較近時，靜區則有助於對它們加以區分，靜區的寬度通常應不小於6mm（或10倍模塊寬度）。
起始/終止符，指位於條碼開始和結束的若干條與空，標志條碼的開始和結束，同時提供了碼制識別信息和閱讀方向的信息。
數據符，位於條碼中間的條、空結構，它包含條碼所表達的特定信息。
構成條碼的基本單位是模塊，模塊是指條碼中最窄的條或空，模塊的寬度通常以mm或mil（千分之一英寸）為單位。構成條碼的一個條或空稱為一個單元，一個單元包含的模塊數是由編碼方式決定的，有些碼制中，如EAN碼，所有單元由一個或多個模塊組成；而另一些碼制，如39碼中，所有單元只有兩種寬度，即寬單元和窄單元，其中的窄單元即為一個模塊。
條碼的幾個參數
密度（Density）：條碼的密度指單位長度的條碼所表示的字元個數。對於一種碼制而言，密度主要由模塊的尺寸決定，模塊尺寸越小，密度越大，所以密度值通常以模塊尺寸的值來表示（如5mil）。通常7.5mil以下的條碼稱為高密度條碼，15mil以上的條碼稱為低密度條碼，條碼密度越高，要求條碼識讀設備的性能（如解析度）也越高。高密度的條碼通常用於標識小的物體，如精密電子元件，低密度條碼一般應用於遠距離閱讀的場合，如倉庫管理。
寬窄比：對於只有兩種寬度單元的碼制，寬單元與窄單元的比值稱為寬窄比，一般為2-3左右（常用的有2：1，3：1）。寬窄比較大時，閱讀設備更容易分辨寬單元和窄單元，因此比較容易閱讀。
對比度（PCS）：條碼符號的光學指標，PSC值越大則條碼的光學特性越好。
PCS=（RL-RD）/RL×100%
（RL：條的反射率 RD：空的反射率）

二維條碼技術介紹:
一、二維條碼技術的產生背景
一維條碼自出現以來，得到了人們的普遍關注，發展速度十分迅速。它的使用，極大地提高了數據採集和信息處理的速度，提高了工作效率，並為管理的科學化和現代化做出了很大貢獻。
由於受信息容量的限制，一維條碼僅僅是對「物品」的標識，而不是對「物品」的描述。故一維條碼的使用，不得不依賴資料庫的存在。在沒有資料庫和不便聯網的地方，一維條碼的使用受到了較大的限制，有時甚至變得毫無意義。另外，要用一維條碼表示漢字的場合，顯得十分不方便，且效率很低。現代高新技術的發展，迫切要求用條碼在有限的幾何空間內表示更多的信息，從而滿足千變萬化的信息表示的需要。二維條碼正是為了解一維條碼無法解決的問題而產生的。因為它具有高密度、高可靠性等特點，所以可以用它表示數據文件(包括漢字文件)、圖像等。二維條碼是大容量、高可靠性信息實現存儲、攜帶並自動識讀的最理想的方法。
二、二維條碼的特性
高密度
目前，應用比較成熟的一維條碼如EAN／UPC條碼，因密度較低，故僅作為一種標識數據，不能對產品進行描述。我們要知道產品的有關信息，必須通過識讀條碼而進入資料庫。這就要求我們必須事先建立以條碼所表示的代碼為索引欄位的資料庫。二維條碼通過利用垂直方向的尺寸來提高條碼的信息密度。通常情況下其密度是一維條碼的幾十到幾百倍，這樣我們就可以把產品信息全部存儲在一個二維條碼中，要查看產品信息，只要用識讀設備掃描二維條碼即可，因此不需要事先建立資料庫，真正實現了用條碼對「物品」的描述。 具有糾錯功能
一維條碼的應用建立在這樣一個基礎上，那就是識讀時拒讀(即讀不出)要比誤讀(讀錯)好。因此一維條碼通常同其表示的信息一同印刷出來。當條碼受到損壞(如污染，脫墨等)時，可以通過鍵盤錄入代替掃描條碼。鑒於以上原則，一維條碼沒有考慮到條碼本身的糾錯功能，盡管引入了校驗字元的概念，但僅限於防止讀錯。二維條碼可以表示數以千計位元組的數據，通常情況下，所表示的信息不可能與條碼符號一同印刷出來。如果沒有糾錯功能，當二維條碼的某部分損壞時，該條碼便變得毫無意義，因此二維條碼引入錯誤糾正機制。這種糾錯機制使得二維條碼因穿孔、污損等引起局部損壞時，照樣可以正確得到識讀(見圖1)。二維條碼的糾錯演算法與人造衛星和VCD等所用的糾錯演算法相同。這種糾錯機制使得二維條碼成為一種安全可靠的信息存儲和識別的方法，這是一維條碼無法相比的。
可以表示多種語言文字
多數一維條碼所能表示的字元集不過是10個數字，26個英文字母及一些特殊字元。條碼字元集最大的Code l28條碼，所能表示的字元個數也不過是128個ASCII符。因此要用一維條碼表示其它語言文字(如漢字、日文等)是不可能的。多數二維條碼都具有位元組表示模式，即提供了一種表示位元組流的機制。我們知道，不論何種語言文字，它們在計算機中存儲時都以機內碼的形式表現，而內部碼都是位元組碼。這樣我們就可以設法將各種語言文字信息轉換成位元組流，然後再將位元組流用二維條碼表示，從而為多種語言文字的條碼表示提供了一條前所未有的途徑。
可表示圖像數據
既然二維條碼可以表示位元組數據，而圖像多以位元組形式存儲，因此使圖像(如照片、指紋等)的條碼表示成為可能。
可引入加密機制
加密機制的引入是二維條碼的又一優點。比如我們用二維條碼表示照片時，我們可以先用一定的加密演算法將圖像信息加密，然後再用二維條碼表示。在識別二維條碼時，再加以一定的解密演算法，就可以恢復所表示的照片。這樣便可以防止各種證件、卡片等的偽造。
三、二維條碼的應用范圍
二維條碼可用於如下幾個方面：
單證：公文單證、訂購單、報關單、商業單證；
證照：護照、身份證、掛號證、駕駛執照、會員證、識別證；
倉儲盤點：物流中心、倉儲中心等的物品盤點；
物品追蹤：會議資料、生產零件、客戶服務、郵購運送、維修記錄、危險物品、後勤補給、生態研究；
資料保密：商業機密、政治情報、軍事機密、私人信函

5、紋身紋條形碼有什麼講究嗎？

條碼?

郁悶.我本來也有哪個打算紋條碼

我女朋友說那個總讓人感覺跟商品一樣.

我一想也是

呵呵 我就沒紋

6、條形碼紋身

誰說不能？抄
關鍵是，你如果是襲機器紋條碼，圖像要做好，手動紋難度就高了一點，呵呵，
條碼紋的大小粗細和書本後面一樣，最好識別了，
還有，紋的時候，不要綳緊皮膚，要處於自然狀態紋。識別的時候也一樣，
我曾經自己用筆畫出來的條碼用條碼槍識別出來。就是太費事，呵呵，

7、大連紋身 紋個條形碼的 需要多少錢啊？大概在哪紋比較好。

大連 尚青堂 紋身 小圖正常100起價 條碼是300起價 肖像500起價等等....網站里有他家詳細信息 你可以網上 搜一下大連尚青堂紋身先了解了解 紋身這東西 衛生第一 質量第二 比起衛生和質量 價錢應該不是很重要吧

8、條形碼紋身大概多少錢？

沒什麼講究 你所說的條形碼對你有著特殊的意思 每個人的紋身什麼意義只有自己最清楚 所謂的講究就是以前江湖上的傳說 價錢就不好說了 每個紋身師的價位都不一樣 紋身師一輩子的事 不要貪圖一時便宜

9、條形碼紋身對上學或工作有影響嗎

只要是紋身就會有影響，高考之前會有體檢（不同地區不同要求），但是紋身都是要檢測的對象

很多時候上大學的時候還是會開學體檢，如果被發現還是不好

工作時更是如此，一般的HR不會喜歡自己招募的員工身上有紋身的，當然，看不見的地方還好些

現在貌似激光可以消除紋身，若是在有影響，還是建議消除掉

 這里是百度知道認證行家 zjw888888非常榮幸的解答您的疑問