CN108764419A - 一种识别具随机纹理的防伪标签的方法 - Google Patents

一种识别具随机纹理的防伪标签的方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种识别具随机纹理的防伪标签的方法，该方法基于OpenCV图形图像处理库原始图像进行灰度化处理后得灰度图，使用Canny算法基于防伪标签四个顶点的定位点规划出正方形区域，并基于Canny算法获取灰度图的边缘及层级关系，对灰度图的边缘执行腐蚀运算与二值化处理，遍历计算每个子区域中的纯白像素点的个数，并将子区域中纯白像素点的个数占比大于设定阈值T的子区域编码为1，否则编码为0，以得到长度为100个字节的特征参数利用计算机图形学原理和算法来快速识别基于随机纹理的防伪标签。本发明所揭示的识别方法能够对具随机纹理的防伪标签进行快速识别，并显著地降低了计算装置的计算开销。

Description

一种识别具随机纹理的防伪标签的方法
技术领域
本发明涉及防伪标签识别技术领域，尤其涉及一种识别具随机纹理的防伪标签的方法。
背景技术
现有的商品防伪标签识别方法主要有以下两种：第一种：人工观察识别防伪标签。此种方法单纯依靠人工来识别，主观性较大，只能根据主要外观特征和经验来识别。第二种：RFID识别标签防伪。此类方法需要将RFID芯片植入到防伪标签中，并且需要RFID接收器读取防伪标签中的RFID芯片中所包含的防伪信息。此类防伪识别技术存在着制造商品防伪标签的成本较高、识别成本高，对防伪标签进行识别繁琐等缺点。
发明内容
本发明的目的在于揭示一种识别具随机纹理的防伪标签的方法，以实现对具随机纹理的防伪标签的高效识别，并降低计算装置的计算开销。
为实现上述目的，本发明提供了一种识别具随机纹理的防伪标签的方法，所述防伪标签的四个顶点具定位点，包括以下步骤：
S1、使用图像采集设备获取具随机纹理的防伪标签的原始图像；
S2、基于OpenCV图形图像处理库对步骤S1中得到的原始图像进行灰度化处理后得灰度图，使用Canny算法基于防伪标签四个顶点的定位点规划出正方形区域，并基于Canny算法获取灰度图的边缘及层级关系；
S3、对灰度图的边缘执行腐蚀运算与二值化处理，以将灰度图的边缘区域的像素点变换成纯白像素点；
S4、将经过二值化处理得到的二值化图像按照纵向和横向十等份的划分，以分割形成多个子区域；
S5、遍历计算每个子区域中的纯白像素点的个数，并将子区域中纯白像素点的个数占比大于设定阈值T的子区域编码为1，否则编码为0，以得到长度为100个字节的特征参数；
S6、将特征参数载入数据库；
S7、将待识别的具随机纹理的防伪标签顺序执行步骤S1～步骤S6；
若获得的特征参数中的编码命中率超过或者等于设定的阈值F，则认定为同一防伪标签；若否，则不认定为同一防伪标签。
作为本发明的进一步改进，所述图像采集设备包括：照相机或者摄像机。
作为本发明的进一步改进，所述步骤S2中，在执行基于Canny算法获取灰度图的边缘及层级关系的处理后还包括：使用OpenCV图形图像处理库对灰度图执行透视变换。
作为本发明的进一步改进，所述阈值T为15％。
作为本发明的进一步改进，所述阈值F为96％。
作为本发明的进一步改进，所述数据库为关系型数据库。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明所揭示的识别方法能够对具随机纹理的防伪标签进行快速识别，并显著地降低了计算装置的计算开销。
附图说明
图1为本发明一种识别具随机纹理的防伪标签的方法中载入数据库中的防伪标签的示意图。
具体实施方式
下面结合附图所示的各实施方式对本发明进行详细说明，但应当说明的是，这些实施方式并非对本发明的限制，本领域普通技术人员根据这些实施方式所作的功能、方法、或者结构上的等效变换或替代，均属于本发明的保护范围之内。
一种识别具随机纹理的防伪标签的方法，所述防伪标签的四个顶点具定位点，包括以下步骤。
首先，执行步骤S1、使用图像采集设备获取具随机纹理的防伪标签的原始图像。具体的，所述图像采集设备包括：照相机或者摄像机，并优选为照相机。照相机的类型不局限于传统的数码相机，也包括智能手机自带的相机。
然后，执行步骤S2、基于OpenCV图形图像处理库对步骤S1中得到的原始图像进行灰度化处理后得灰度图，使用Canny算法基于防伪标签四个顶点的定位点规划出正方形区域，并基于Canny算法获取灰度图的边缘及层级关系。参图1所示，根据层级关系确定4个定位框的具体位置。图1中的左上角处设有第一定位框10，左下角处设有第二定位框20，右上角处设有第三定位框30，右下角处设有第四定位框40。四个定位框的几何中心称为四个定位点。
优选的，在本实施方式中，所述步骤S2中，在执行基于Canny算法获取灰度图的边缘及层级关系的处理后还包括：使用OpenCV图形图像处理库对灰度图执行透视变换。从而通过透视变换，保证4个定位点作为顶点的矩形是一个正方形，并且保证正方形的四条边要么水平要么垂直。
然后，执行步骤S3、对灰度图的边缘执行腐蚀运算与二值化处理，以将灰度图的边缘区域50的像素点变换成纯白像素点。使边缘区域50内的偏白色像素都变成纯白色像素，也就是图像的RGB值都是255。
然后，执行步骤S4、将经过二值化处理得到的二值化图像按照纵向和横向十等份的划分，以分割形成多个子区域。具体的，在本实施方式中，该子区域的数量为100个，且按照10*10的方式阵列分布。
然后，执行步骤S5、遍历计算每个子区域中的纯白像素点的个数，并将子区域中纯白像素点的个数占比大于设定阈值T的子区域编码为1，否则编码为0，以得到长度为100个字节的特征参数。其中，阈值T为15％。具体的，计算每个矩形区域的纯白色像素的个数。每个矩形(每个矩形都是正方形)的面积也就是矩形长度像素数的平方。
如果每个矩形区域内的白色像素个数和每个矩形面积的比值大于15％，则标识第一个矩形的编码为1，否则为0。这样按照第1到第100个矩形的编码，可以得到一串长度为100个字符只含有1或0的字符串。
然后，执行步骤S6、将特征参数载入数据库。数据库为关系型数据库，并具体包括Oracle数据库、DB2数据库或者MySQL数据库，并最优选为MySQL数据库。
最后，执行步骤S7、将待识别的具随机纹理的防伪标签顺序执行步骤S1～步骤S6；若获得的特征参数中的编码命中率超过或者等于设定的阈值F，则认定为同一防伪标签；若否，则不认定为同一防伪标签。其中，阈值F为96％。对比时，比较每一个位置的编码，记录下数值相同的数量，编码对比相同的数量超过96个表示是同一个标签，这样即可完成防伪标签的识别。将此特征参数与数据库已经存在的特征参数进行对比。如果可以匹配到，则显示此特征参数信息；如果没有匹配，则将新的特征参数写入到数据库。以最终完成对待识别的具随机纹理的防伪标签的快速识别。
在本实施方式中，由于防伪标签的纹理是随机生成的，并且具有唯一性，所以可以用来作为防伪措施。本发明可以快速识别已经将特征参数写入数据库的具随机纹理的防伪标签，识别一个新具随机纹理的防伪标签耗时约1～2秒。
上文所列出的一系列的详细说明仅仅是针对本发明的可行性实施方式的具体说明，它们并非用以限制本发明的保护范围，凡未脱离本发明技艺精神所作的等效实施方式或变更均应包含在本发明的保护范围之内。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。

Claims (6)

1.一种识别具随机纹理的防伪标签的方法，所述防伪标签的四个顶点具定位点，其特征在于，包括以下步骤：
S1、使用图像采集设备获取具随机纹理的防伪标签的原始图像；
S2、基于OpenCV图形图像处理库对步骤S1中得到的原始图像进行灰度化处理后得灰度图，使用Canny算法基于防伪标签四个顶点的定位点规划出正方形区域，并基于Canny算法获取灰度图的边缘及层级关系；
S3、对灰度图的边缘执行腐蚀运算与二值化处理，以将灰度图的边缘区域的像素点变换成纯白像素点；
S4、将经过二值化处理得到的二值化图像按照纵向和横向十等份的划分，以分割形成多个子区域；
S5、遍历计算每个子区域中的纯白像素点的个数，并将子区域中纯白像素点的个数占比大于设定阈值T的子区域编码为1，否则编码为0，以得到长度为100个字节的特征参数；
S6、将特征参数载入数据库；
S7、将待识别的具随机纹理的防伪标签顺序执行步骤S1～步骤S6；
若获得的特征参数中的编码命中率超过或者等于设定的阈值F，则认定为同一防伪标签；若否，则不认定为同一防伪标签。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像采集设备包括：照相机或者摄像机。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S2中，在执行基于Canny算法获取灰度图的边缘及层级关系的处理后还包括：使用OpenCV图形图像处理库对灰度图执行透视变换。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述阈值T为15％。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述阈值F为96％。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述数据库为关系型数据库。
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