DataMatrix的代码结构和QR码基本相同：

其中Detector的功能还是从原始图像中找出符号码的部分，并且进行透视转换纠正扭曲。
其解码流程与QR码差不多，关键在于怎么从原始图像中取出真实的符号图像。在上文中说过，George Wolberg写的Digital Image Warping一书中PerspectiveTransform方法可以建立起两个四边形之间的映射关系。然后就通过每一点的映射关系将原图中可能不规则的符号图形纠正为规则的矩形。
在QR码中Detector的主要步骤在于找到定位符，在DataMatrix中Detector的关键也在于找到四个角的顶点。具体步骤如下：
1、大致划出符号图像的位置
 
WhiteRectangleDetector（在/core/com/google/zxing/common/detector中）就是用来做这项工作的。它的方法是从图像中间画一个30X30的框，然后依次向四边推行，检测四边上是否有黑色的点，直到每一边都没有黑色的点为止。如下图所示是检测右边边框的代码：
containsBlackPoint函数就是以right为x轴坐标，去检测从up到down这条线上是否有黑色的点。从上图中可以看出，代码就是让right不断++，从而使得右边框不断向右推移，直到完全推出符号图像为止。
最终检测完四条边就会得到符号图像的大致位置
2、找寻符号图像四个顶点
  大致范围确定以后就需要确定符号图像四个角的顶点，有了四个角的顶点就可以进行透视变换，符号码图像也就能够取出。zxing中首先在大检测框的四个角用斜45度的直线去检测，如下图所示：
按照图中四个角的箭头所示方向进行扫描，检测到第一个黑色的点就返回。如果在线上没有检测到黑点，就将扫描线向对角线推进。如此就能找到四个角的顶点。
3、确定定位符
DataMatrix的定位符是在符号图像边缘的一圈成两个L形，一个L是实线，一个L是虚线
搜索的方法就是沿4条边的直线进行黑白变换次数的检测
这里画直线的方法是使用了bresenham算法（http://zh.wikipedia.org/wiki/Bresenham%E7%9B%B4%E7%B7%9A%E6%BC%94%E7%AE%97%E6%B3%95），该算法在求直线各点的过程中全部以整数来运算，因而大幅度提升计算速度。
黑白变换次数少的就是实线的边，多的就是虚线的边，再去找两个L形的交点，就确定了左下角和右上角这两点，然后再经过两点间距离的比较确定出四个顶点。
4、计算纬度并确定符号形状
纬度就是符号的一边上有多少个模块，计算方法就是去找虚线定位符那一边有多少次黑白变换（ DataMatrix的纬度都是偶数，所以要进行误差修正）。纬度计算出来了就可以知道每个模块的宽度，再由此就可以计算出四条边分别有多少个模块。这样就可以计算出符号的长宽比，就能够确定是长方形还是正方形。
最后，就和QR码相同，使用SampleGrid进行透视变换和采样变换，将原始图像中的符号图像纠正、变换为我们解码需要的规则的，以模块为单位的符号矩阵。