[發明專利]一種批量二維碼圖像識別方法

有效

• 申請號: 201410162379.6
• 申請日: 2014-04-22
• 公開（公告）號: CN103955660B
• 公開（公告）日: 2017-02-22
• 發明（設計）人: 江林修
• 申請（專利權）人: 廣州閃購軟件服務有限公司
• 主分類號: G06K7/10
• 分類號: G06K7/10
• 代理公司: 廣州市一新專利商標事務所有限公司44220
• 代理人: 王德祥

?

技術領域

本發明涉及二維碼技術領域，具體說是一種可以一次識別同一圖像內多個二維碼圖像的方法。

?

背景技術

每個二維碼圖案在印刷到商品之前都要先進行圖像識別，以保證其有效性；二維碼圖像技術如今在商場、超市中也用作清點貨物。上述實例都是要求操作人員利用專用設備對所有的二維碼圖像識別登記，所以工作量非常之巨大。如今常用的二維碼識別技術還只是一次識別一枚二維碼圖像，這使得在類似以上兩種應用的過程中，要花費很長的時間和很大的精力，效率非常低。

?

發明內容

本發明的任務是要針對上述技術問題，提出一種可以將一幅圖像中的多個二維碼圖像同時分離提取并且識別的批量二維碼圖像識別方法。

技術手段：本發明公開了一種批量二維碼圖像識別方法，用于對同一圖像內的一個以上的二維碼圖像進行提取檢測，包括下列時序步驟：

步驟1：獲取含有多幅二維碼圖像場景的待檢圖像；

步驟2：將待檢圖像的背景弱化或去除，獲取二值化圖像（即，圖像中只含有灰度值為0和灰度值為255的點）；

步驟3：檢測二值化圖像，獲取所有特征點；

步驟4：將特征點聚類，獲取多個特征點群，并獲取每個特征點群的聚類半徑（即特征點群的半徑）和聚類中心（即特征點群的中心點，通常在二維碼圖像的中心或附近），每個特征點群即為一個二維碼圖像；

步驟5：將特征點群逐一分割出，獲取多個單獨的二維碼圖像；

步驟6：對各二維碼圖像進行識別，驗證完整性，并獲取二維碼信息。

其中：步驟2的時序過程包括：

步驟2a：將待檢圖像轉化為灰度圖像；

步驟2b：設定閾值，將灰度值小于該閾值的點的灰度值設置為0，將灰度值大于該閾值的點的灰度值設為255，并在顯示設備上顯示二值化圖像；

步驟2c：觀察二值化圖像，并實時調節閾值至二值化圖像內二維碼圖像清晰、噪聲點最少。

以及，步驟3中獲取特征點的方法為與方向無關的結構檢測，包括下列時序過程：

步驟3a：預設對照點集，對照點集包括若干個大小不同的對照點，各對照點均由黑色和白色按照不同比例和不同排列方式構成，且各對照點均在任意方向的標準二維碼圖像上有對應；

步驟3b：設置取點窗口的大小，利用該取點窗口逐行或逐列掃描所述二值化圖像，獲取檢測點；

步驟3c：將檢測點與對照點集進行對比：若在對照對照點集中找到相對應的對照點，則保留該點為特征點；若在對照點集中沒有找到相應的對照點，則舍去該點；

步驟3d：重復步驟3c至所有檢測點均與對照點集完成對比。

以及，步驟4中將特征點聚類的過程為包括：

步驟4a：設置初始掃描半徑，以特征點為中心在其掃描半徑內掃描尋找其他特征點，掃描半徑為二維碼圖像邊長的十分之一；

步驟4b：重復步驟4a至每個特征點都完成掃描，并將所有相鄰的特征點歸為一個特征點群；

步驟4c：獲取每個特征點群的中心和半徑，分別設為聚類中心和聚類半徑。

以及，步驟5將特征點群分割的方式為：以聚類中心為基點，以聚類半徑為分割半徑提取圖像。

上述方法用于PC機平臺、嵌入式設備或者包括智能手機、平板電腦在內的智能移動終端設備。

有益效果：1、可以實現將同一圖像內的多幅二維碼圖像同時分離提取并且識別，提高了工作效率；2、采用與方向無關的結構檢測方式識別特征點，無論二維碼的方向如何，只要符合結構特征就認定其為特征點，這種識別方式簡單，對圖像的位置要求低。

?

附圖說明

圖1為本發明的方法流程圖。

?

具體實施方式

如圖1所示，本發明公開了一種批量二維碼圖像識別方法，用于在PC機、嵌入式設備或者智能手機、平板電腦等智能移動終端對同一圖像內的一個以上的二維碼圖像進行提取檢測，包括下列時序步驟：

步驟1：獲取含有多幅二維碼圖像場景的待檢圖像，該待檢圖像可以是視屏圖像，也可以是靜態圖片。

步驟2：將待檢圖像的背景弱化或去除，獲取二值化圖像（即，圖像中只含有灰度值為0和灰度值為255的點）。其過程為：a、將待檢圖像轉化為灰度圖像；b、設定閾值，將灰度值小于該閾值的點的灰度值設置為0，將灰度值大于該閾值的點的灰度值設為255，并在顯示屏上顯示二值化圖像；c、操作人員通過觀察二值化圖像，實時調節閾值至二值化圖像內二維碼圖像清晰、噪聲點最少。