CN103955660B - 一种批量二维码图像识别方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种批量二维码图像识别方法，用于对同一图像内的一个以上的二维码图像进行提取检测，包括下列时序步骤：a、获取含有多幅二维码图像场景的待检图像；b、将待检图像的背景弱化或去除，获取二值化图像c、检测二值化图像，获取所有特征点；d、将特征点聚类，获取多个特征点群，并获取每个特征点群的聚类半径和聚类中心，每个特征点群即为一个二维码图像；e、将特征点群逐一分割出，获取多个单独的二维码图像；f、对各二维码图像进行识别，验证完整性，并获取二维码信息。本发明的特点是可以同时识别一幅图像内的多个二维码图像，适用于大批量二维码识别的应用场合。
Description
技术领域
本发明涉及二维码技术领域，具体说是一种可以一次识别同一图像内多个二维码图像的方法。
背景技术
每个二维码图案在印刷到商品之前都要先进行图像识别，以保证其有效性；二维码图像技术如今在商场、超市中也用作清点货物。上述实例都是要求操作人员利用专用设备对所有的二维码图像识别登记，所以工作量非常之巨大。如今常用的二维码识别技术还只是一次识别一枚二维码图像，这使得在类似以上两种应用的过程中，要花费很长的时间和很大的精力，效率非常低。
发明内容
本发明的任务是要针对上述技术问题，提出一种可以将一幅图像中的多个二维码图像同时分离提取并且识别的批量二维码图像识别方法。
技术手段：本发明公开了一种批量二维码图像识别方法，用于对同一图像内的一个以上的二维码图像进行提取检测，包括下列时序步骤：
步骤1：获取含有多幅二维码图像场景的待检图像；
步骤2：将待检图像的背景弱化或去除，获取二值化图像（即，图像中只含有灰度值为0和灰度值为255的点）；
步骤3：检测二值化图像，获取所有特征点；
步骤4：将特征点聚类，获取多个特征点群，并获取每个特征点群的聚类半径（即特征点群的半径）和聚类中心（即特征点群的中心点，通常在二维码图像的中心或附近），每个特征点群即为一个二维码图像；
步骤5：将特征点群逐一分割出，获取多个单独的二维码图像；
步骤6：对各二维码图像进行识别，验证完整性，并获取二维码信息。
其中：步骤2的时序过程包括：
步骤2a：将待检图像转化为灰度图像；
步骤2b：设定阈值，将灰度值小于该阈值的点的灰度值设置为0，将灰度值大于该阈值的点的灰度值设为255，并在显示设备上显示二值化图像；
步骤2c：观察二值化图像，并实时调节阈值至二值化图像内二维码图像清晰、噪声点最少。
以及，步骤3中获取特征点的方法为与方向无关的结构检测，包括下列时序过程：
步骤3a：预设对照点集，对照点集包括若干个大小不同的对照点，各对照点均由黑色和白色按照不同比例和不同排列方式构成，且各对照点均在任意方向的标准二维码图像上有对应；
步骤3b：设置取点窗口的大小，利用该取点窗口逐行或逐列扫描所述二值化图像，获取检测点；
步骤3c：将检测点与对照点集进行对比：若在对照点集中找到相对应的对照点，则保留该点为特征点；若在对照点集中没有找到相应的对照点，则舍去该点；
步骤3d：重复步骤3c至所有检测点均与对照点集完成对比。
以及，步骤4中将特征点聚类的过程为包括：
步骤4a：设置初始扫描半径，以特征点为中心在其扫描半径内扫描寻找其他特征点，扫描半径为二维码图像边长的十分之一；
步骤4b：重复步骤4a至每个特征点都完成扫描，并将所有相邻的特征点归为一个特征点群；
步骤4c：获取每个特征点群的中心和半径，分别设为聚类中心和聚类半径。
以及，步骤5将特征点群分割的方式为：以聚类中心为基点，以聚类半径为分割半径提取图像。
上述方法用于PC机平台、嵌入式设备或者包括智能手机、平板电脑在内的智能移动终端设备。
有益效果：1、可以实现将同一图像内的多幅二维码图像同时分离提取并且识别，提高了工作效率；2、采用与方向无关的结构检测方式识别特征点，无论二维码的方向如何，只要符合结构特征就认定其为特征点，这种识别方式简单，对图像的位置要求低。
附图说明
图1为本发明的方法流程图。
具体实施方式
如图1所示，本发明公开了一种批量二维码图像识别方法，用于在PC机、嵌入式设备或者智能手机、平板电脑等智能移动终端对同一图像内的一个以上的二维码图像进行提取检测，包括下列时序步骤：
步骤1：获取含有多幅二维码图像场景的待检图像，该待检图像可以是视屏图像，也可以是静态图片。
步骤2：将待检图像的背景弱化或去除，获取二值化图像（即，图像中只含有灰度值为0和灰度值为255的点）。其过程为：a、将待检图像转化为灰度图像；b、设定阈值，将灰度值小于该阈值的点的灰度值设置为0，将灰度值大于该阈值的点的灰度值设为255，并在显示屏上显示二值化图像；c、操作人员通过观察二值化图像，实时调节阈值至二值化图像内二维码图像清晰、噪声点最少。
步骤3：检测二值化图像，获取所有特征点。其过程为：a、预设对照点集，该对照点集包括若干个大小不同的对照点，各对照点均由黑色和白色按照不同比例和不同排列方式构成，且各对照点均在任意方向的标准二维码图像上有对应；b、设置取点窗口，利用该取点窗口逐行或逐列扫描二值化图像，获取检测点；c、将检测点逐一与对照点集进行对比，若在对照点集中找到相对应的对照点，则保留该点为特征点，否则舍去该点；d、重复步骤c至所有检测点均与对照点集完成对比，获取二值化图像中所有的特征点。
步骤4：将特征点聚类，获取多个特征点群，并获取每个特征点群的聚类半径（即特征点群的半径）和聚类中心（即特征点群的中心点，通常在二维码图像的中心或附近），每个特征点群即为一个二维码图像。其过程为：a、设置初始扫描半径，以特征点为中心在其扫描半径内扫描寻找其他特征点，扫描半径为设为二维码图像边长的十分之一；b、重复步骤a至每个特征点都完成扫描，并将所有相邻的特征点归为一个特征点群；c、获取每个特征点群的中心和半径，分别设为聚类中心和聚类半径。
步骤5：将特征点群逐一分割出，获取多个单独的二维码图像，其方式为：以聚类中心为基点，以聚类半径为分割半径提取图像。分为两种情况，一种是在规则排列的多个二维码图像时，可以通过人工设定聚类半径，同时分割图像，获取多幅单独的二维码图像；另一种在规则或者不规则排布的情况均适用，即按照步骤4得到的每个特征点群的聚类半径逐一分割图像，获取多幅单独的二维码图像。
步骤6：对各二维码图像进行识别，验证完整性，并获取二维码信息。
上述过程为本发明的主要过程，并不能视为对本发明的绝对限制。通过上述方式，可以对含有批量二维码的图像进行二维码分割、识别，大大减轻了工作量，提高了工作效率。
Claims (7)
1.一种批量二维码图像识别方法，用于对同一图像内一个以上的二维码图像进行提取检测，其特征在于，包括下列时序步骤：
步骤1：获取含有多幅二维码图像场景的待检图像；
步骤2：将待检图像的背景弱化或去除，获取二值化图像；
步骤3：检测二值化图像，获取所有特征点；
步骤4：将特征点聚类，获取多个特征点群，并获取每个特征点群的聚类半径和聚类中心，每个特征点群即为一个二维码图像；
步骤5：将特征点群逐一分割出，获取多个单独的二维码图像；
步骤6：对各二维码图像进行识别，验证完整性，并获取二维码信息。
2.根据权利要求1所述的批量二维码图像识别方法，其特征在于，所述步骤2的时序过程包括：
步骤2a：将待检图像转化为灰度图像；
步骤2b：设定阈值，将灰度值小于该阈值的点的灰度值设置为0，将灰度值大于该阈值的点的灰度值设为255，并在显示设备上显示二值化图像；
步骤2c：观察二值化图像，并实时调节阈值至二值化图像内二维码图像清晰、噪声点最少。
3.根据权利要求1所述的批量二维码图像识别方法，其特征在于，所述步骤3中获取特征点的方法为与方向无关的结构检测，包括下列时序过程：
步骤3a：预设对照点集，对照点集包括若干个大小不同的对照点，各对照点均由黑色和白色按照不同的比例和不同的排列方式构成，并且各对照点均在任意方向的标准二维码图像上有对应；
步骤3b：设置取点窗口，利用该取点窗口逐行或逐列扫描所述二值化图像，获取检测点；
步骤3c：将检测点与对照点集逐一进行对比：若在对照点集中找到相对应的对照点，则保留该点为特征点；若在对照点集中没有找到相应的对照点，则舍去该点；
步骤3d：重复步骤3c至所有检测点均与对照点集完成对比。
4.根据权利要求1所述的批量二维码图像识别方法，其特征在于，所述步骤4中将特征点聚类的过程为包括：
步骤4a：设置初始扫描半径，以任意一个特征点为中心在其扫描半径内扫描寻找其他特征点，并归为一个特征点群；
步骤4b：重复步骤4a至每个特征点都完成扫描，并将所有相邻的特征点归为一个特征点群；
步骤4c：获取每个特征点群的中心和半径，分别设为聚类中心和聚类半径。
5.根据权利要求4所述的批量二维码图像识别方法，其特征在于：所述步骤4a中设置的扫描半径为二维码图像边长的十分之一。
6.根据权利要求1所述的批量二维码图像识别方法，其特征在于，所述步骤5将特征点群分割的方式为：以聚类中心为基点，以聚类半径为分割半径提取图像。
7.根据权利要求1-6任意一项权利要求所述的批量二维码图像识别方法，其特征在于：该方法用于PC机平台、嵌入式设备或者包括智能手机、平板电脑在内的智能移动终端设备。
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