CN109753839A - 二维码识别优化方法及设备 - Google Patents

Abstract

本发明的目的是提供一种二维码识别优化方法及设备，本发明利用二维码识别装置与二维码两者之间的角度，对识别装置上的二维码进行图像纠正处理，引入图形纠正算法，可以优化现有二维码识别技术中存在的二维码识别装置摄像轴线与二维码角度较小时，解决二维码不能识别或者识别率低的问题，可以提高小角度下二维码成功识别率，可以使用户更容易用二维码识别装置识别二维码，能更方便用户的日常生活使用，也可以促进二维码的更多的使用。

Description

二维码识别优化方法及设备

技术领域

本发明涉及计算机领域，尤其涉及一种二维码识别优化方法及设备。

背景技术

当今社会，手机的功能日益强大，已经成为人们生活必不可少的工具，随着而来手机相关的应用也变得很常用实用，比如二维码，二维码在支付，交友，信息共享等方面越来越常用。

但是当手机摄像头轴线与二维码平面处于较小角度的相对位置时，现在常用的二维码识别技术与二维码识别装置，是不能识别或者不能做到100％识别的，需要使用者调整装置去读取二维码。如果在一些特殊情况下，无法调整设备位置/角度，就无法识别二维码。

发明内容

本发明的一个目的是提供一种二维码识别优化方法及设备。

根据本发明的一个方面，提供了一种二维码识别优化方法，该方法包括：

通过二维码识别装置上读取的二维码的图像；

基于所述二维码图像，确定所述二维码识别装置所在的面与所读取的二维码所在的面的夹角β；

判断所述夹角β是否小于预设阈值，

若是，基于所述夹角β，对所述二维码的图像进行形变纠正，对形变纠正后的二维码的图像进行识别。

进一步的，上述方法中，基于所述二维码图像，确定所述二维码识别装置所在的面与所读取的二维码所在的面的夹角β的同时，还包括：

基于所述二维码图像，确定所述二维码识别装置的摄像头的中心点与所述二维码的中心的距离a。

进一步的，上述方法中，基于所述夹角β，对所述二维码的图像进行形变纠正，

基于所述夹角β和距离a，对所述二维码的图像进行形变纠正。

进一步的，上述方法中，对所述二维码的图像进行形变纠正，包括：

基于梯形纠正算法，对所述二维码的图像进行形变纠正。

根据本发明的另一方面，还提供了一种二维码识别优化设备，该设备包括：

第一装置，用于通过二维码识别装置上读取的二维码的图像；

第二装置，用于基于所述二维码图像，确定所述二维码识别装置所在的面与所读取的二维码所在的面的夹角β；

第三装置，用于判断所述夹角β是否小于预设阈值，若是，基于所述夹角β，对所述二维码的图像进行形变纠正，对形变纠正后的二维码的图像进行识别。

进一步的，上述设备中，所述第二装置，还用于基于所述二维码图像，确定所述二维码识别装置的摄像头的中心点与所述二维码的中心的距离 a。

进一步的，上述设备中，所述第三装置，还用于基于所述夹角β和距离a，对所述二维码的图像进行形变纠正。

进一步的，上述设备中，所述第三装置，用于基于梯形纠正算法，对所述二维码的图像进行形变纠正。

根据本发明的另一方面，还提供一种基于计算的设备，其中，包括：

处理器；以及

被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器：

通过二维码识别装置上读取的二维码的图像；

基于所述二维码图像，确定所述二维码识别装置所在的面与所读取的二维码所在的面的夹角β；

判断所述夹角β是否小于预设阈值，

若是，基于所述夹角β，对所述二维码的图像进行形变纠正，对形变纠正后的二维码的图像进行识别。

根据本发明的另一方面，还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机可执行指令，其中，该计算机可执行指令被处理器执行时使得该处理器：

通过二维码识别装置上读取的二维码的图像；

基于所述二维码图像，确定所述二维码识别装置所在的面与所读取的二维码所在的面的夹角β；

判断所述夹角β是否小于预设阈值，

若是，基于所述夹角β，对所述二维码的图像进行形变纠正，对形变纠正后的二维码的图像进行识别。

与现有技术相比，本发明提供一种基于图像识别技术的图像位置校准方法，利用二维码识别装置与二维码两者之间的角度，对识别装置上的二维码进行图像纠正处理，引入图形纠正算法，可以优化现有二维码识别技术中存在的二维码识别装置摄像轴线与二维码角度较小时，解决二维码不能识别或者识别率低的问题，可以提高小角度下二维码成功识别率，可以使用户更容易用二维码识别装置识别二维码，能更方便用户的日常生活使用，也可以促进二维码的更多的使用。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1示出本发明一实施例的二维码识别优化方法及设备的原理图。

附图中相同或相似的附图标记代表相同或相似的部件。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步详细描述。

在本申请一个典型的配置中，终端、服务网络的设备和可信方均包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器 (DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括非暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

本发明提供一种二维码识别优化方法，所述方法包括：

步骤S1，通过二维码识别装置上读取的二维码的图像；

步骤S2，如图1所示，基于所述二维码图像，确定所述二维码识别装置所在的面与所读取的二维码所在的面的夹角β；

步骤S3，判断所述夹角β是否小于预设阈值，

若是，步骤S4，基于所述夹角β，对所述二维码的图像进行形变纠正，对形变纠正后的二维码的图像进行识别。

在此，当β角度值较小时，二维码识别设备是不能识别二维码的，这时候二维码图形在摄像头的成像中形变太大。二维码区域可是看作是若干个黑色矩形的组合，当β角过小时，这些黑色矩形形变较大，但是其初始的方正状态是可以还原的。

本发明提供一种基于图像识别技术的图像位置校准方法，利用二维码识别装置与二维码两者之间的角度，对识别装置上的二维码进行图像纠正处理，引入图形纠正算法，可以优化现有二维码识别技术中存在的二维码识别装置摄像轴线与二维码角度较小时，解决二维码不能识别或者识别率低的问题，可以提高小角度下二维码成功识别率，可以使用户更容易用二维码识别装置识别二维码，能更方便用户的日常生活使用，也可以促进二维码的更多的使用。

本发明的二维码识别优化方法一实施例中，步骤S2，基于所述二维码图像，确定所述二维码识别装置所在的面与所读取的二维码所在的面的夹角β的同时，还包括：

如图1所示，基于所述二维码图像，确定所述二维码识别装置的摄像头的中心点与所述二维码的中心的距离a。

在此，因为二维码技术自带正反向的定位图形，所以二维码与识别设备的相对位置，就由距离a和角度β来表示。

可以利用二维码识别装置与二维码的距离和两者之间的角度，对识别装置上的二维码进行更准确的图像纠正处理。

本发明的二维码识别优化方法一实施例中，步骤S4，基于所述夹角β，对所述二维码的图像进行形变纠正，

基于所述夹角β和距离a，对所述二维码的图像进行形变纠正。

在此，因为二维码技术自带正反向的定位图形，所以二维码与识别设备的相对位置，就由距离a和角度β来表示。

可以利用二维码识别装置与二维码的距离和两者之间的角度，对识别装置上的二维码进行更准确的图像纠正处理。

本发明的二维码识别优化方法一实施例中，对所述二维码的图像进行形变纠正，包括：

基于梯形纠正算法，对所述二维码的图像进行形变纠正。

在此，在二维码识别设备扫描到β角过大的形变较大的二维码图形后，可以引入图形纠正算法，通过图形处理，将形变的二维码矩形，还原纠正，提高二维码的识别成功率。

该图形纠正算法，可以是并不局限于类似投影仪的梯形纠正算法。是图形层面的形变纠正。

根据本发明的另一方面，还提供了一种二维码识别优化设备，该设备包括：

第一装置，用于通过二维码识别装置上读取的二维码的图像；

第二装置，用于基于所述二维码图像，确定所述二维码识别装置所在的面与所读取的二维码所在的面的夹角β；

第三装置，用于判断所述夹角β是否小于预设阈值，若是，基于所述夹角β，对所述二维码的图像进行形变纠正，对形变纠正后的二维码的图像进行识别。

在此，当β角度值较小时，二维码识别设备是不能识别二维码的，这时候二维码图形在摄像头的成像中形变太大。二维码区域可是看作是若干个黑色矩形的组合，当β角过小时，这些黑色矩形形变较大，但是其初始的方正状态是可以还原的。

本发明提供一种基于图像识别技术的图像位置校准方法，利用二维码识别装置与二维码两者之间的角度，对识别装置上的二维码进行图像纠正处理，引入图形纠正算法，可以优化现有二维码识别技术中存在的二维码识别装置摄像轴线与二维码角度较小时，解决二维码不能识别或者识别率低的问题，可以提高小角度下二维码成功识别率，可以使用户更容易用二维码识别装置识别二维码，能更方便用户的日常生活使用，也可以促进二维码的更多的使用。

进一步的，上述设备中，所述第二装置，还用于基于所述二维码图像，确定所述二维码识别装置的摄像头的中心点与所述二维码的中心的距离 a。

在此，因为二维码技术自带正反向的定位图形，所以二维码与识别设备的相对位置，就由距离a和角度β来表示。

可以利用二维码识别装置与二维码的距离和两者之间的角度，对识别装置上的二维码进行更准确的图像纠正处理。

进一步的，上述设备中，所述第三装置，还用于基于所述夹角β和距离a，对所述二维码的图像进行形变纠正。

在此，因为二维码技术自带正反向的定位图形，所以二维码与识别设备的相对位置，就由距离a和角度β来表示。

可以利用二维码识别装置与二维码的距离和两者之间的角度，对识别装置上的二维码进行更准确的图像纠正处理。

进一步的，上述设备中，所述第三装置，用于基于梯形纠正算法，对所述二维码的图像进行形变纠正。

在此，在二维码识别设备扫描到β角过大的形变较大的二维码图形后，可以引入图形纠正算法，通过图形处理，将形变的二维码矩形，还原纠正，提高二维码的识别成功率。

该图形纠正算法，可以是并不局限于类似投影仪的梯形纠正算法。是图形层面的形变纠正。

根据本发明的另一方面，还提供一种基于计算的设备，其中，包括：

处理器；以及

被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器：

通过二维码识别装置上读取的二维码的图像；

基于所述二维码图像，确定所述二维码识别装置所在的面与所读取的二维码所在的面的夹角β；

判断所述夹角β是否小于预设阈值，

若是，基于所述夹角β，对所述二维码的图像进行形变纠正，对形变纠正后的二维码的图像进行识别。

根据本发明的另一方面，还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机可执行指令，其中，该计算机可执行指令被处理器执行时使得该处理器：

通过二维码识别装置上读取的二维码的图像；

基于所述二维码图像，确定所述二维码识别装置所在的面与所读取的二维码所在的面的夹角β；

判断所述夹角β是否小于预设阈值，

若是，基于所述夹角β，对所述二维码的图像进行形变纠正，对形变纠正后的二维码的图像进行识别。

本发明的各设备和存储介质实施例的详细内容，具体可参见各方法实施例的对应部分，在此，不再赘述。

显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。

需要注意的是，本发明可在软件和/或软件与硬件的组合体中被实施，例如，可采用专用集成电路(ASIC)、通用目的计算机或任何其他类似硬件设备来实现。在一个实施例中，本发明的软件程序可以通过处理器执行以实现上文所述步骤或功能。同样地，本发明的软件程序(包括相关的数据结构)可以被存储到计算机可读记录介质中，例如，RAM存储器，磁或光驱动器或软磁盘及类似设备。另外，本发明的一些步骤或功能可采用硬件来实现，例如，作为与处理器配合从而执行各个步骤或功能的电路。

另外，本发明的一部分可被应用为计算机程序产品，例如计算机程序指令，当其被计算机执行时，通过该计算机的操作，可以调用或提供根据本发明的方法和/或技术方案。而调用本发明的方法的程序指令，可能被存储在固定的或可移动的记录介质中，和/或通过广播或其他信号承载媒体中的数据流而被传输，和/或被存储在根据所述程序指令运行的计算机设备的工作存储器中。在此，根据本发明的一个实施例包括一个装置，该装置包括用于存储计算机程序指令的存储器和用于执行程序指令的处理器，其中，当该计算机程序指令被该处理器执行时，触发该装置运行基于前述根据本发明的多个实施例的方法和/或技术方案。

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涵括在本发明内。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，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。装置权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第一，第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。

Claims (10)

1.一种二维码识别优化方法，其中，该方法包括：

通过二维码识别装置上读取的二维码的图像；

基于所述二维码图像，确定所述二维码识别装置所在的面与所读取的二维码所在的面的夹角β；

判断所述夹角β是否小于预设阈值，

若是，基于所述夹角β，对所述二维码的图像进行形变纠正，对形变纠正后的二维码的图像进行识别。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，基于所述二维码图像，确定所述二维码识别装置所在的面与所读取的二维码所在的面的夹角β的同时，还包括：

基于所述二维码图像，确定所述二维码识别装置的摄像头的中心点与所述二维码的中心的距离a。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，基于所述夹角β，对所述二维码的图像进行形变纠正，

基于所述夹角β和距离a，对所述二维码的图像进行形变纠正。

4.根据权利要求1～3任一项所述的方法，其中，对所述二维码的图像进行形变纠正，包括：

基于梯形纠正算法，对所述二维码的图像进行形变纠正。

5.一种二维码识别优化设备，其中，该设备包括：

第一装置，用于通过二维码识别装置上读取的二维码的图像；

第二装置，用于基于所述二维码图像，确定所述二维码识别装置所在的面与所读取的二维码所在的面的夹角β；

第三装置，用于判断所述夹角β是否小于预设阈值，若是，基于所述夹角β，对所述二维码的图像进行形变纠正，对形变纠正后的二维码的图像进行识别。

6.根据权利要求1所述的设备，其中，所述第二装置，还用于基于所述二维码图像，确定所述二维码识别装置的摄像头的中心点与所述二维码的中心的距离a。

7.根据权利要求6所述的设备，其中，所述第三装置，还用于基于所述夹角β和距离a，对所述二维码的图像进行形变纠正。

8.根据权利要求5～7任一项所述的设备，其中，所述第三装置，用于基于梯形纠正算法，对所述二维码的图像进行形变纠正。

9.一种基于计算的设备，其中，包括：

处理器；以及

被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器：

通过二维码识别装置上读取的二维码的图像；

基于所述二维码图像，确定所述二维码识别装置所在的面与所读取的二维码所在的面的夹角β；

判断所述夹角β是否小于预设阈值，

若是，基于所述夹角β，对所述二维码的图像进行形变纠正，对形变纠正后的二维码的图像进行识别。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机可执行指令，其中，该计算机可执行指令被处理器执行时使得该处理器：

通过二维码识别装置上读取的二维码的图像；

基于所述二维码图像，确定所述二维码识别装置所在的面与所读取的二维码所在的面的夹角β；

判断所述夹角β是否小于预设阈值，

若是，基于所述夹角β，对所述二维码的图像进行形变纠正，对形变纠正后的二维码的图像进行识别。