CN104392238A - 含多类型标识的信息载体的识别方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提出了一种含多类型标识的信息载体的识别方法，该信息载体可以是产品标贴。本发明利用辅助定位标识以及相应定位标识检测识别算法，自动识别信息载体上的辅助定位标识，实现了多类型数据的自动定位，利用图像识别算法实现同时识别字符、条形码、显示屏显示内容、二维码、以及图形等信息，电子显示屏可显示字符，条码，二维码，图形等内容，信息载体信息丰富，识别结果准确可靠。由于字符识别相较对条码识别、二维码识别、图形识别，字符偏小，字符分割与字符识别难度大，为保证字符识别的准确率，本发明对字符识别利用已知的字符长度对识别结果进行校验。
Description
技术领域
本发明涉及含多类型标识的信息载体的识别方法，该信息载体可以是产品标贴，其上包含字符标识、条形码标识以及二维码标识在内的多类型标识。
背景技术
随着数字图像技术的不断发展，不仅可以通过计算机视觉技术识别数字、表盘刻度，而且可以识别字符、条形码以及二维码。计算机视觉技术应用领域也越来越丰富多样，有些发明者提出在图像中识别字符的方法。北京大学与方正集团提出一种用于验证码识别的分割方法(专利号：201110287721.1)，该专利提供的是网页中验证码图像中提取字符的方法。201210349375.X公开了一种基于识别反馈的字符图像验证码识别方法，也对图像中字符识别做了介绍，但并没有考虑字符定位问题。
现有的技术方案中，计算机视觉技术在电子标签等器件设备上的数据自动读取方面没有实际的应用，尤其是字符、条码、二维码等多内容识别方面。主要原因是利用计算机视觉技术难以对字符、条码、二维码等信息进行准确定位，有效地分割不同信息区域。字符识别算法最大难度在于字符的准确定位与分割。条码、二维码均含有定位标志，但同时识别两个条码或两个二维码时，由于不能区分不同条码、二维码的定位标志，使得定位失败。
有些发明人提出集成图像识别和其他标识识别的方案，例如成都博约创信科技有限责任公司的专利申请：201310565053.3。但是该案仅仅是餐盘计数与食品标签识别。专利201310140900.1涉及一种支持多种标识技术的ERP数据识别方法，该方案仅可以在同一载体上分别识别，无法在扫描完信息载体后同时识别多种类型标识信息。
发明内容
本发明提出了一种含多类型标识的信息载体的识别方法，有效识别同一信息载体上多种类型的数据标识，准确分割标识，提高识别的准确率。信息载体利用辅助定位标识进行信息载体的定位，有利于各种数据标识的分割。
本发明的技术方案是这样实现的：
一种含多类型标识的信息载体的识别方法，其特征在于包括以下步骤：
捕获信息载体的图像，并对该图像进行增强去噪处理；
结合信息载体的形式与辅助定位标识，在捕获的图像上对信息载体进行定位，主要包括以下步骤：
首先，利用边缘提取算法或直线检测算法，识别辅助定位标识，得到定位标识区域顶点位置，
其次，由定位标识的顶点位置信息，以及定位标识与信息载体的尺寸比例关系以及相对位置关系，计算出信息载体在图像上的位置区域，对信息载体的图像进行透视变换，得到信息载体的正视图，
最后，根据信息载体的各类型标识分布与尺寸比例，计算出各类型数据标识区域在信息载体中的位置；
利用各标识在信息载体中的位置，在信息载体的正视图上分别分割出字符区域、条码区域、二维码区域、显示屏区域以及图形区域所对应的图像块；
利用字符识别算法对字符区域图像块进行字符识别；
利用条码识别算法对条码区域图像进行条码识别；
利用二维码识别算法对二维码区域图像进行二维码识别；
利用图形匹配算法对图形区域图像进行图形识别；
对显示屏显示的内容进行分割，根据已知的条码、字符、二维码以及图形信息的相对分布位置，分割出显示屏内各种数据标识对应的图像块；
对从显示屏中分割出的条码、字符、二维码、图形的各个数据标识的图像块进行识别；
利用已知识别字符的长度，对字符识别结果进行验证，如果正确，则输出或执行条码识别结果、二维码识别结果以及图形识别结果，否则重新捕获信息载体的图像并进行以上分析处理。
在本发明的含多类型标识的信息载体的识别方法中，利用辅助定位标识进行信息载体的定位。
在本发明的含多类型标识的信息载体的识别方法中，所述辅助定位标识为一种特定图形，特定图形预先设定好的一种图形，主要用来让计算机快速识别及定位。特定图形可以是实体多边形、边框或图案，计算机以特定图形为参照物计算出信息载体在捕获图像中的位置。
在本发明的含多类型标识的信息载体的识别方法中，所述字符识别包括文字、字母以及数字识别。
实施本发明的这种含多类型标识的信息载体的识别方法，具有以下有益效果：本发明利用辅助定位标识以及相应定位标识检测识别算法，自动识别信息载体上的辅助定位标识，可以快速有效地分割数据信息区域。本发明实现同时识别多种字符、条形码、显示屏显示内容、二维码、以及图形等信息，识别内容丰富，识别结果准确可靠。本发明中由于字符识别相较于条码识别、二维码识别、图形识别，识别难度大，为提高了识别准确率，利用字符长度对字符识别结果进行校验。
附图说明
图1为本发明的含多类型标识的信息载体的识别方法的流程图；
图2为待识别的信息载体，表现为一标签，其包含字符、显示屏、二维码、条码以及图形，而显示屏也可以含有字符等标识；
图3为信息载体的一种实施方式，信息载体外侧带黑色矩形框；
图4为信息载体的另一种实施方式，显示屏外侧带黑色矩形框；
图5为图2的信息载体的分割结果。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。为了便于更好的理解本专利所描述的方法，此处辅助定位标识以一种宽度为5mm的黑色矩形框为例进行说明。如图1所示，本发明的含多类型标识的信息载体的识别方法，包括以下步骤：
S01：捕获信息载体的图像，并对该图像进行增强去噪处理。如图2，信息载体可以是常见的标签，其上附带多种类型的标识，例如显示屏、图形标识、字符标识、二维码标识、条码标识等。在信息载体上附设黑色矩形框，或者在显示屏周围附设黑色矩形框，以该黑框作为辅助定位标识。黑框的宽度例如是5mm。
S02：针对矩形黑框辅助定位标识，利用如下步骤，检测出信息载体在图像中的位置。
1)对获取的图像进行边缘检测，得到信息载体图像的边缘特征；
2)根据信息载体图像上黑框的边缘为一平行四边形，具有4个顶点，边缘连续，内角接近于90°，以及面积限于特定范围等特征，设计检测算法识别出图像边缘特征中黑框对应的边缘特征，获取顶点坐标p1,p2,p3,p4；
3)根据顶点坐标p1,p2,p3,p4的相对位置，对顶点进行逆时针排序，获得逆时针序的四个顶点p1′,p2′,p3′,p4′，其中p1′为左上角顶点；
图3表示对信息载体上的黑框进行识别，图4表示对显示屏的黑框进行识别。
S03：由定位标识的顶点位置信息，以及定位标识与信息载体的尺寸比例关系以及相对位置关系，计算出信息载体在图像上的位置区域，即四个顶点p1,p2,p3,p4。
S04：对信息载体的图像进行透视变换，得到信息载体的正视图。以图像区域的的四个顶点p1,p2,p3,p4为参照，将p1,p2,p3,p4构成的四边形区域图像透视变换为固定宽高比的矩形图像，得到信息载体的正视图像。变换方法可以是常见的图像变换方案，在此不做详述。
S05：利用各标识的内容排列与尺寸比例，在信息载体的正视图上分别分割出字符区域、条码区域、二维码区域、显示屏区域以及图形区域所对应的图像块。标识的排布和比例由系统预设，在已知图像信息，通过预设的方法分割各标识是可以实现的。利用特定区域内不同数据排列方式以及尺寸比例参数，由由顶点位置坐标p1,p2,p3,p4，计算出字符、条码、二维码以及图形对应的图像区域，截取字符图形块R0，截取条码图像块R1、二维码图像块R2、图形图像块R3。图5中，仅显示字符、条码、显示屏以及二维码，其他类型标识的分割与处理于此类似。
S06：利用字符识别算法对字符区域图像块R0进行字符识别。对字符内容进行轮廓特征特征提取，分割字符，对单个字符采用模板匹配算法进行识别，得到全部字符识别结果后进行位数校验，校验成功输出识别结果。例如识别的字符长度为8，则如果字符识别结果长度不等于8，表示字符识别结果错误，识别终止并返回S01。
S07：利用条码识别算法对条码区域图像R1进行条码识别。
S08：利用二维码识别算法对二维码区域图像R2进行二维码识别。
S09：利用图形匹配算法对图形区域图像R3进行图形识别。识别过程采用图像自然特征匹配的方式实现。预先存储图形的特征点和特征描述子，对比读取的目标图形与预先存储的图形，得出最优匹配。利用图像特征点检测与匹配算法，识别图像块R3。
S10：对显示屏显示的内容图像进行分割，根据显示屏内的条码、字符、二维码以及图形信息的相对分布位置，分割出显示屏内各种信息的图像块。显示屏可以包含、多种标识信息，例如字符、条码以及二维码等，显示屏内标识的排布和比例由系统预设。根据已知的条码、字符、二维码、图形信息的相对分布位置，分割出显示屏内字符图形块R0′、条码图像块R1′、二维码图像块R2′、图形图像R3′。
S11：对从显示屏中分割出的条码、字符、二维码、图形的各个图像块进行识别。显示屏内的标识R0′,R1′,R2′,R3′的识别方法可以是步骤S06至S09采用的方案。
S12：输出或执行字符识别结果、条码识别结果、二维码识别结果以及图形识别结果。在本发明中，不限制识别结果的输出方式，可以是直接输出识别出的字内容，也可以是根据识别结果链接预定义的数据、图片、网页等等。
字符识别算法基于支持向量机和神经网络算法，识别准确率对特定字符如3、6、9识别正确率在99％，其他数字字符均可以准确识别。正由于某些字符存在识别失败的情况，所以通过成功输出识别字符位数作为验证标准，位数不足重新识别，提高了识别准确率。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种含多类型标识的信息载体的识别方法，其特征在于包括以下步骤：
捕获信息载体的图像，并对该图像进行增强去噪处理；
结合信息载体的形式与辅助定位标识，在捕获的图像上对信息载体进行定位，主要包括以下步骤：
首先，利用边缘提取算法或直线检测算法，识别辅助定位标识，得到定位标识区域顶点位置，
其次，由定位标识的顶点位置信息，以及定位标识与信息载体的尺寸比例关系以及相对位置关系，计算出信息载体在图像上的位置区域，对信息载体的图像进行透视变换，得到信息载体的正视图，
最后，根据信息载体的各类型标识分布与尺寸比例，计算出各类型数据标识区域在信息载体中的位置；
利用各标识在信息载体中的位置，在信息载体的正视图上分别分割出字符区域、条码区域、二维码区域、显示屏区域以及图形区域所对应的图像块；
利用字符识别算法对字符区域图像块进行字符识别；
利用条码识别算法对条码区域图像进行条码识别；
利用二维码识别算法对二维码区域图像进行二维码识别；
利用图形匹配算法对图形区域图像进行图形识别；
对显示屏显示的内容进行分割，根据已知的条码、字符、二维码以及图形信息的相对分布位置，分割出显示屏内各种数据标识对应的图像块；
对从显示屏中分割出的条码、字符、二维码、图形的各个数据标识的图像块进行识别；
利用已知识别字符的长度，对字符识别结果进行验证，如果正确，则输出或执行条码识别结果、二维码识别结果以及图形识别结果，否则重新捕获信息载体的图像并进行以上分析处理。
2.根据权利要求1所述的含多类型标识的信息载体的识别方法，其特征在于，利用辅助定位标识进行信息载体的定位。
3.根据权利要求1所述的含多类型标识的信息载体的识别方法，其特征在于，所述辅助定位标识为一种几何图形，该几何图形为预先设定好的一种图形，用于快速识别及定位。
4.根据权利要求1所述的含多类型标识的信息载体的识别方法，其特征在于，所述字符识别包括文字、字母以及数字识别。
5.根据权利要求1所述的含多类型标识的信息载体的识别方法，其特征在于，利用边缘检测算法、直线检测算法识别辅助定位标识，获取定位标识位置坐标。
6.根据权利要求1所述的含多类型标识的信息载体的识别方法，其特征在于，显示屏用于显示字符、条码、二维码、图形信息。
7.根据权利要求1所述的含多类型标识的信息载体的识别方法，其特征在于，利用分割不同数据类型的图像，分别对不同的数据类型图像块进行分析识别，实现多类型标识的同时识别。
8.根据权利要求1所述的含多类型标识的信息载体的识别方法，其特征在于，利用已知识别字符的长度，对字符识别结果进行验证。
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