CN109993019A - 基于连通域分析的二维码识别方法、系统及设备和介质 - Google Patents

基于连通域分析的二维码识别方法、系统及设备和介质 Download PDF

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CN109993019A CN201910299672.XA CN201910299672A CN109993019A CN 109993019 A CN109993019 A CN 109993019A CN 201910299672 A CN201910299672 A CN 201910299672A CN 109993019 A CN109993019 A CN 109993019A
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肖佐楠
杨亦波
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Abstract

本申请公开了一种基于连通域分析的二维码识别方法、系统及设备和介质，方法包括：当接收到待识别图像后，检测待识别图像中二维码的边缘，得到待识别二维码；利用连通域分析算法确定待识别二维码中的寻象图形；将寻象图形中像素值均值对应的坐标点确定为定位点；确定校正点；基于定位点、校正点对待识别二维码进行旋转校正，在旋转校正后对待识别二维码进行解析，输出对应的信息。本申请在获取到待识别二维码后，首先确定寻象图形，将寻象图形中像素值均值对应的坐标点确定为定位点，避免二维码拍摄质量较差时逐点查找定位点可能出现的丢点问题；利用连通域分析算法确认寻象图形，使从寻象图形中确定的定位点更加准确，提高后续二维码的识别精度。

Description

基于连通域分析的二维码识别方法、系统及设备和介质
技术领域
本申请涉及图像识别技术领域，更具体地说，涉及一种基于连通域分析的二维码识别方法、系统及一种电子设备和一种计算机可读存储介质。
背景技术
条码技术是随着计算机科学和信息处理技术快速发展而兴起的一种自动识别技术。它利用光电扫描设备自动采集和输入数据，能够快速、方便、可靠的获取电子数据。
传统的一维码自问世以来，引起人们的广泛关注。它发展迅速，已普遍应用于票务、媒体、物流、医疗、产品追溯等各领域。一维码的使用可以极大地提高信息的采集和处理速度，但一维码存在信息量存储有限、依赖数据库、表示汉字困难、保密性差、受到数据库和互联网环境限制等缺陷。为了解决上述不足之处，二维码应运而生，其具备的信息容量大、可靠性高、抗损性强、可以加密等优点较好的迎合了人们的需求。在二维码的识别中，需要识别二维码的定位点来确定二维码的位置，通常通过逐点查找的方式来确定定位点，若二维码拍摄质量较差，逐点查找过程中可能由于丢点等问题导致对定位点的确定不够准确，从而影响后续二维码的识别精度。
因此，如何提供一种二维码识别方法是本领域技术人员需要解决的问题。
发明内容
本申请的目的在于提供一种基于连通域分析的二维码识别方法、系统及一种电子设备和一种计算机可读存储介质，提高了二维码的识别精度。
为实现上述目的，本申请提供了一种基于连通域分析的二维码识别方法，包括：
当接收到待识别图像后，检测所述待识别图像中二维码的边缘，得到待识别二维码；
利用连通域分析算法确定所述待识别二维码中的寻象图形；
将所述寻象图形中像素值均值对应的坐标点确定为定位点；
根据所述定位点和所述二维码的版本信息确定对应的校正点；
基于所述定位点、所述校正点对所述待识别二维码进行旋转校正，并在旋转校正后对所述待识别二维码进行解析，输出对应的信息。
可选的，所述检测所述待识别图像中二维码的边缘，包括：
利用Sobel算子对所述待识别图像中二维码的边缘进行检测。
可选的，所述当接收到待识别图像后，还包括：
对所述待识别图像进行灰度化处理和/或二值化处理，得到处理后图像；
对所述处理后图像进行滤波操作，得到滤波后图像；
相应的，所述检测所述待识别图像中二维码的边缘，包括：
检测所述滤波后图像中所述二维码的边缘。
可选的，对所述待识别图像进行二值化处理的过程，包括：
确定所述待识别图像的像素点对应的直方图；
获取所述直方图中的所有波谷值，并从所述所有波谷值中选取满足预设条件的波谷值确定为阈值；
基于所述阈值对所述待识别图像进行二值化处理。
可选的，所述利用连通域分析算法确定所述待识别二维码中的寻象图形，包括：
判断所述待识别二维码中任一像素点是否为黑色像素点；
如果当前像素点为所述黑色像素点，则依次检测所述当前像素点上、下、左、右四个方向的待检测像素点；
记录当前检测到的黑色像素点和白色像素点的个数，直至四个方向上均检测到三个边缘点后停止检测；
判断黑色像素点和所述白色像素点的个数比例是否满足预设比例；
如果是，则将当前检测到的区域确定为所述寻象图形；
对所述待识别二维码中所有像素点进行遍历，直至查找到三个所述寻象图形。
可选的，所述基于所述定位点、所述校正点对所述待识别二维码进行旋转校正，包括：
获取二维码模板图像，并确定所述二维码模板图像中的标准定位点及标准校正点；
根据所述定位点、所述校正点、所述标准定位点和所述标准校正点确定仿射变换的参数，以便对所述待识别二维码进行仿射变换。
为实现上述目的，本申请提供了一种基于连通域分析的二维码识别系统，包括：
边缘检测模块，用于当接收到待识别图像后，检测所述待识别图像中二维码的边缘，得到待识别二维码；
寻象确定模块，用于利用连通域分析算法确定所述待识别二维码中的寻象图形；
定位确定模块，用于将所述寻象图形中像素值均值对应的坐标点确定为定位点；
校正确定模块，用于根据所述定位点和所述二维码的版本信息确定对应的校正点；
二维码解析模块，用于基于所述定位点、所述校正点对所述待识别二维码进行旋转校正，并在旋转校正后对所述待识别二维码进行解析，输出对应的信息。
可选的，所述区域确定模块，包括：
第一判断单元，用于判断所述待识别二维码中任一像素点是否为黑色像素点；
像素点检测单元，用于如果当前像素点为所述黑色像素点，则依次检测所述当前像素点上、下、左、右四个方向的待检测像素点；
个数记录单元，用于记录所述黑色像素点和白色像素点的个数，直至四个方向上均检测到三个边缘点后停止检测；
第二判断单元，用于判断所述黑色像素点和所述白色像素点的个数比例是否满足预设比例；
寻象确定单元，用于如果所述个数比例满足所述预设比例，则将当前检测到的区域确定为所述寻象图形；
遍历查找单元，用于对所述待识别二维码中所有像素点进行遍历，直至查找到三个所述寻象图形。
为实现上述目的，本申请提供了一种电子设备，包括：
存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于执行所述计算机程序时实现前述公开的任一种所述基于连通域分析的二维码识别方法的步骤。
为实现上述目的，本申请提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现前述公开的任一种所述基于连通域分析的二维码识别方法的步骤。
通过以上方案可知，本申请提供的一种基于连通域分析的二维码识别方法，包括：当接收到待识别图像后，检测所述待识别图像中二维码的边缘，得到待识别二维码；利用连通域分析算法确定所述待识别二维码中的寻象图形；将所述寻象图形中像素值均值对应的坐标点确定为定位点；根据所述定位点和所述二维码的版本信息确定对应的校正点；基于所述定位点、所述校正点对所述待识别二维码进行旋转校正，并在旋转校正后对所述待识别二维码进行解析，输出对应的信息。本申请在获取到待识别二维码后，首先确定其中的寻象图形，并进一步将寻象图形中像素值均值对应的坐标点确定为定位点，避免了在二维码拍摄质量较差时逐点查找确认定位点可能出现的丢点问题；利用连通域分析算法确认寻象图形，能够从图像的数学形态学角度来分析图像，使得从寻象图形中确定的定位点更加准确，降低了定位点的误差，从而提高了后续二维码的识别精度。
本申请还公开了一种基于连通域分析的二维码识别系统及一种电子设备和一种计算机可读存储介质，同样能实现上述技术效果。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性的，并不能限制本申请。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例公开的一种基于连通域分析的二维码识别方法的流程图；
图2为本申请实施例公开的另一种基于连通域分析的二维码识别方法的流程图；
图3为本申请实施例公开的又一种基于连通域分析的二维码识别方法的流程图；
图4为本申请实施例公开的一种基于连通域分析的二维码识别系统的结构图；
图5为本申请实施例公开的一种电子设备的结构图；
图6为本申请实施例公开的另一种电子设备的结构图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
在二维码的识别中，需要识别二维码的定位点来确定二维码的位置，通常通过逐点查找的方式来确定定位点，若二维码拍摄质量较差，逐点查找过程中可能由于丢点等问题导致对定位点的确定不够准确，从而影响后续二维码的识别精度。
因此，本申请实施例公开了一种基于连通域分析的二维码识别方法，提高了二维码的识别精度。
参见图1，本申请实施例公开的一种基于连通域分析的二维码识别方法的流程图，如图1所示，包括：
S101：当接收到待识别图像后，检测所述待识别图像中二维码的边缘，得到待识别二维码；
本步骤中，在接收到待识别图像后，对待识别图像中的二维码进行边缘检测，具体可以利用Sobel算子实现边缘检测，得到待识别二维码。
在图像处理中，图像的边缘点实际就是像素值变化最为显著的点。对于离散的图像像素灰度值，用离散的梯度来表示这一个像素值的变化，梯度值的变化也就预示着图像中内容的变化。sobel边缘提取算法就是将原图像分别与x方向、y方向的算子进行卷积，得到的结果就是该点的一阶导数的值，然后求得该店x方向与y的平方和，并判断该值是否大于某个阈值，如果是，则该点就确认为边缘点。
S102：利用连通域分析算法确定所述待识别二维码中的寻象图形；
进一步地，利用连通域分析算法查找待识别二维码中的寻象图形，其中，寻象图形为二维码中定位点所在区域，每个二维码均包含三个寻象图形。
S103：将所述寻象图形中像素值均值对应的坐标点确定为定位点；
S104：根据所述定位点和所述二维码的版本信息确定对应的校正点；
本实施例中，将寻象图形中像素值均值对应的坐标点确定为定位点，并基于定位点和二维码的版本信息确定当前二维码的校正点。
S105：基于所述定位点、所述校正点对所述待识别二维码进行旋转校正，并在旋转校正后对所述待识别二维码进行解析，输出对应的信息。
本步骤中，获取标准的二维码模板图像，并确定二维码模板图像中的与当前定位点、校正点对应的标准定位点及标准校正点；进而根据定位点、校正点、标准定位点和标准校正点确定仿射变换的参数，以便对待识别二维码进行仿射变换。
可以理解的是，实际解码过程中，由于摄像头并不能保持与图像平行，所以在拍摄中难免会使输出图像倾斜，本实施中采用图像仿射变换来解决这类误差，得到未失真的原图像。
本步骤中，二维码的解码过程包括：识别深浅模块，将获取到的二维码深浅模块识别为1和0组成的序列；格式信息译码，首先取水平方向的15位格式信息，识别出掩膜图形和纠错等级，将格式信息与前述序列按位异或，将掩膜图形参考去掉，并对格式信息进行纠错；确定版本，版本7以上的二维码包含有版本信息，若版本小于等于6，通过计算直接得到版本号；消除掩膜，恢复信息，在二维码编码时会用到掩膜图形，作用是使二维码中深浅模块均衡，减少其他图形的干扰。将掩膜图形与编码区域进行异或，恢复出数据和纠错信息，对数据信息用RS(Reed Solomon，里德-所罗门码)算法进行纠错处理。将数据码字划分为多块，根据使用的模式译码并输出所表示的信息。
通过以上方案可知，本申请提供的一种基于连通域分析的二维码识别方法，包括：当接收到待识别图像后，检测所述待识别图像中二维码的边缘，得到待识别二维码；利用连通域分析算法确定所述待识别二维码中的寻象图形；将所述寻象图形中像素值均值对应的坐标点确定为定位点；根据所述定位点和所述二维码的版本信息确定对应的校正点；基于所述定位点、所述校正点对所述待识别二维码进行旋转校正，并在旋转校正后对所述待识别二维码进行解析，输出对应的信息。本申请在获取到待识别二维码后，首先确定其中的寻象图形，并进一步将寻象图形中像素值均值对应的坐标点确定为定位点，避免了在二维码拍摄质量较差时逐点查找确认定位点可能出现的丢点问题；利用连通域分析算法确认寻象图形，能够从图像的数学形态学角度来分析图像，使得从寻象图形中确定的定位点更加准确，降低了定位点的误差，从而提高了后续二维码的识别精度。
本申请实施例公开了一种基于连通域分析的二维码识别方法，相对于上一实施例，本实施例对技术方案作了进一步的说明和优化。具体的：
参见图2，本申请实施例提供的另一种基于连通域分析的二维码识别方法的流程图，如图2所示，包括：
S201：当接收到待识别图像后，对所述待识别图像进行灰度化处理和/或二值化处理，得到处理后图像；
可以理解的是，本实施例可以对待识别图像进行灰度化处理，从而缩小图像占用的存储空间。同时，为了进一步提取二维码信息，减少图像冗余信息，还可以对图像进行二值化处理，对于图像中的每个点，如果像素值大于阈值，则该点输出结果为255；否则，该点的输出结果为0。同时，实际硬件实现中，使用单个bit位表示输出结果，即0或者1。
本实施例中，对图像进行二值化采用全局二值化算法，可以包括：确定待识别图像的像素点对应的直方图；获取直方图中的所有波谷值，并从所有波谷值中选取满足预设条件的波谷值确定为阈值；基于该阈值对待识别图像进行二值化处理。
在一种具体实施方式中，确定待识别图像的像素点对应的直方图，如果直方图图形有明显的两个波峰，则取两波峰之间波谷的值作为二值化的阈值，从而较好的分开黑和白两类像素点。
在另一种具体实施方式中，从待识别图像中均匀取几行，每行取中间五分之四作为样本，以灰度值为X轴，每个灰度值的像素个数为Y轴建立一个直方图，从直方图中选取点数最多的一个灰度值，并对剩余灰度值进行评分计算，计算方法按照剩余灰度值的点数乘以与最多点数灰度值的距离的平方进行评分，计算公式为S＝n*R2；其中，S为评分值，n为灰度值的像素个数，R为当前计算的灰度值与最多点数灰度值的距离，选择分数最高的一个灰度值，进一步在这两个灰度值中间选择一区分界限作为阈值，选择的原则为尽量靠近中间并且点数越少越好，最后根据该阈值进行二值化处理。
S202：对所述处理后图像进行滤波操作，得到滤波后图像；
本实施例中，使用3*3窗口在灰度图像上滑动，输出中值滤波后的图像，从而消除图像中部分噪声点，为后续图像识别提高准确度。
S203：检测所述滤波后图像中二维码的边缘，得到待识别二维码；
本实施例中，在对待识别图像进行二值化之后，图像的像素点的值都为0或者1，因此在检测图像边缘时，使用3*3的模板与滤波后图像进行卷积，若得出来的值大于0则认为该点为边缘，如果等于0说明该点不是边缘。
S204：利用连通域分析算法确定所述待识别二维码中的寻象图形；
S205：将所述寻象图形中像素值均值对应的坐标点确定为定位点；
S206：根据所述定位点和所述二维码的版本信息确定对应的校正点；
S207：基于所述定位点、所述校正点对所述待识别二维码进行旋转校正，并在旋转校正后对所述待识别二维码进行解析，输出对应的信息。
本申请实施例公开了一种基于连通域分析的二维码识别方法，相对于上一实施例，本实施例对技术方案作了进一步的说明和优化。具体的：
参见图3，本申请实施例提供的又一种基于连通域分析的二维码识别方法的流程图，如图3所示，包括：
S301：当接收到待识别图像后，检测所述待识别图像中二维码的边缘，得到待识别二维码；
S302：判断所述待识别二维码中任一像素点是否为黑色像素点；
S303：如果当前像素点为所述黑色像素点，则依次检测所述当前像素点上、下、左、右四个方向的待检测像素点；
S304：记录当前检测到的黑色像素点和白色像素点的个数，直至四个方向上均检测到三个边缘点后停止检测；
S305：判断黑色像素点和所述白色像素点的个数比例是否满足预设比例；
S306：如果是，则将当前检测到的区域确定为所述寻象图形；
S307：对所述待识别二维码中所有像素点进行遍历，直至查找到三个所述寻象图形；
S308：将所述寻象图形中像素值均值对应的坐标点确定为定位点；
需要说明的是，连通域分析的目的就是要找到同一个区域内的所有相同像素值的点，并给它标记一个标签，所有具有相同标签的像素点可以认为是同一个区域，也就是二维码寻象图形区域，并将区域内所有像素值的均值对应的坐标点确定为定位点。
在连通域分析算法中一种有效地方法为两步法，或称两边扫描法，指通过扫描两遍图像，将图像中存在的所有连通区域找出并标记。第一遍扫描时赋予每一个像素位置一个标签，扫描过程中同一个连通区域内的像素集合中可能会被赋予一个或多个不用标签，因此需要将这些属于同一个连通区域但具有不同标签值的合并，也就是记录它们之间的相等关系；第二遍扫描时，将具有相等关系的位置点归为同一个连通区域并赋予一个相同的标签，从而找到同一个区域内的所有相同像素值的点。
由于定位点在整个二维码中的独特性，要想精确定位二维码，首先就是要找到寻象图形，从而找到定位点的中心点。确定寻象图形的方法就是遍历图像中的所有的像素点，先判断该点的值是否为0，即是否为黑色像素点，如果是，则从上下左右四个方向寻找判断周围的像素点是否也是黑色像素点，记录黑点的数目，若检测到边缘点则计数为1，并开始判断像素点的值是否为1，也就是白色像素点，并记录白点的数目，直到边缘点的计数为3时停止检测。当四个方向上都遍历完之后，累加x方向与y方向上黑点的数目，若5个分段区间的黑：白：黑：白：黑的比例为1:1:3:1:1，这里允许有50％的误差，即可确定当前检测的区域为寻象图形。遍历整副图像，直至找到3个寻象图形为止。
S309：根据所述定位点和所述二维码的版本信息确定对应的校正点；
S310：基于所述定位点、所述校正点对所述待识别二维码进行旋转校正，并在旋转校正后对所述待识别二维码进行解析，输出对应的信息。
下面对本申请实施例提供的一种基于连通域分析的二维码识别系统进行介绍，下文描述的一种基于连通域分析的二维码识别系统与上文描述的一种基于连通域分析的二维码识别方法可以相互参照。
参见图4，本申请实施例提供的一种基于连通域分析的二维码识别系统的结构图，如图4所示，包括：
边缘检测模块100，用于当接收到待识别图像后，检测所述待识别图像中二维码的边缘，得到待识别二维码；
寻象确定模块200，用于利用连通域分析算法确定所述待识别二维码中的寻象图形；
定位确定模块300，用于将所述寻象图形中像素值均值对应的坐标点确定为定位点；
校正确定模块400，用于根据所述定位点和所述二维码的版本信息确定对应的校正点；
二维码解析模块500，用于基于所述定位点、所述校正点对所述待识别二维码进行旋转校正，并在旋转校正后对所述待识别二维码进行解析，输出对应的信息。
在上述实施例的基础上，作为一种优选实施方式，本申请实施例提供的基于连通域分析的二维码识别系统中，所述区域确定模块，包括：
第一判断单元，用于判断所述待识别二维码中任一像素点是否为黑色像素点；
像素点检测单元，用于如果当前像素点为所述黑色像素点，则依次检测所述当前像素点上、下、左、右四个方向的待检测像素点；
个数记录单元，用于记录所述黑色像素点和白色像素点的个数，直至四个方向上均检测到三个边缘点后停止检测；
第二判断单元，用于判断所述黑色像素点和所述白色像素点的个数比例是否满足预设比例；
寻象确定单元，用于如果所述个数比例满足所述预设比例，则将当前检测到的区域确定为所述寻象图形；
遍历查找单元，用于对所述待识别二维码中所有像素点进行遍历，直至查找到三个所述寻象图形。
本申请还提供了一种电子设备，参见图5，本申请实施例提供的一种电子设备的结构图，如图5所示，包括：
存储器11，用于存储计算机程序；
处理器12，用于执行所述计算机程序时可以实现上述实施例所提供的任一种基于连通域分析的二维码识别方法的步骤。
具体的，存储器11包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机可读指令，该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机可读指令的运行提供环境。处理器12在一些实施例中可以是一中央处理器(CentralProcessing Unit，CPU)、控制器、微控制器、微处理器或其他数据处理芯片，为电子设备提供计算和控制能力，执行所述存储器11中保存的计算机程序时，可以实现上述实施例所提供的任一种基于连通域分析的二维码识别方法的步骤。
在上述实施例的基础上，作为优选实施方式，参见图6，所述电子设备还包括：
输入接口13，与处理器12相连，用于获取外部导入的计算机程序、参数和指令，经处理器12控制保存至存储器11中。该输入接口13可以与输入装置相连，接收用户手动输入的参数或指令。该输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是终端外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，也可以是键盘、触控板或鼠标等。
显示单元14，与处理器12相连，用于显示处理器12处理的数据以及用于显示可视化的用户界面。该显示单元14可以为LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及OLED(Organic Light-Emitting Diode，有机发光二极管)触摸器等。
网络端口15，与处理器12相连，用于与外部各终端设备进行通信连接。该通信连接所采用的通信技术可以为有线通信技术或无线通信技术，如移动高清链接技术(MHL)、通用串行总线(USB)、高清多媒体接口(HDMI)、无线保真技术(WiFi)、蓝牙通信技术、低功耗蓝牙通信技术、基于IEEE802.11s的通信技术等。
图6仅示出了具有组件11-15的电子设备，本领域技术人员可以理解的是，图6示出的结构并不构成对电子设备的限定，可以包括比图示更少或者更多的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
本申请还提供了一种计算机可读存储介质，该存储介质可以包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。该存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述实施例所提供的任一种基于连通域分析的二维码识别方法的步骤。
本申请在获取到待识别二维码后，首先确定其中的寻象图形，并进一步将寻象图形中像素值均值对应的坐标点确定为定位点，避免了在二维码拍摄质量较差时逐点查找确认定位点可能出现的丢点问题；利用连通域分析算法确认寻象图形，能够从图像的数学形态学角度来分析图像，使得从寻象图形中确定的定位点更加准确，降低了定位点的误差，从而提高了后续二维码的识别精度。
说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以对本申请进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本申请权利要求的保护范围内。
还需要说明的是，在本说明书中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

Claims (10)

1.一种基于连通域分析的二维码识别方法，其特征在于，包括：
当接收到待识别图像后，检测所述待识别图像中二维码的边缘，得到待识别二维码；
利用连通域分析算法确定所述待识别二维码中的寻象图形；
将所述寻象图形中像素值均值对应的坐标点确定为定位点；
根据所述定位点和所述二维码的版本信息确定对应的校正点；
基于所述定位点、所述校正点对所述待识别二维码进行旋转校正，并在旋转校正后对所述待识别二维码进行解析，输出对应的信息。
2.根据权利要求1所述的二维码识别方法，其特征在于，所述检测所述待识别图像中二维码的边缘，包括：
利用Sobel算子对所述待识别图像中二维码的边缘进行检测。
3.根据权利要求1所述的二维码识别方法，其特征在于，所述当接收到待识别图像后，还包括：
对所述待识别图像进行灰度化处理和/或二值化处理，得到处理后图像；
对所述处理后图像进行滤波操作，得到滤波后图像；
相应的，所述检测所述待识别图像中二维码的边缘，包括：
检测所述滤波后图像中所述二维码的边缘。
4.根据权利要求3所述的二维码识别方法，其特征在于，对所述待识别图像进行二值化处理的过程，包括：
确定所述待识别图像的像素点对应的直方图；
获取所述直方图中的所有波谷值，并从所述所有波谷值中选取满足预设条件的波谷值确定为阈值；
基于所述阈值对所述待识别图像进行二值化处理。
5.根据权利要求1至4任一项所述的二维码识别方法，其特征在于，所述利用连通域分析算法确定所述待识别二维码中的寻象图形，包括：
判断所述待识别二维码中任一像素点是否为黑色像素点；
如果当前像素点为所述黑色像素点，则依次检测所述当前像素点上、下、左、右四个方向的待检测像素点；
记录当前检测到的黑色像素点和白色像素点的个数，直至四个方向上均检测到三个边缘点后停止检测；
判断黑色像素点和所述白色像素点的个数比例是否满足预设比例；
如果是，则将当前检测到的区域确定为所述寻象图形；
对所述待识别二维码中所有像素点进行遍历，直至查找到三个所述寻象图形。
6.根据权利要求1所述的二维码识别方法，其特征在于，所述基于所述定位点、所述校正点对所述待识别二维码进行旋转校正，包括：
获取二维码模板图像，并确定所述二维码模板图像中的标准定位点及标准校正点；
根据所述定位点、所述校正点、所述标准定位点和所述标准校正点确定仿射变换的参数，以便对所述待识别二维码进行仿射变换。
7.一种基于连通域分析的二维码识别系统，其特征在于，包括：
边缘检测模块，用于当接收到待识别图像后，检测所述待识别图像中二维码的边缘，得到待识别二维码；
寻象确定模块，用于利用连通域分析算法确定所述待识别二维码中的寻象图形；
定位确定模块，用于将所述寻象图形中像素值均值对应的坐标点确定为定位点；
校正确定模块，用于根据所述定位点和所述二维码的版本信息确定对应的校正点；
二维码解析模块，用于基于所述定位点、所述校正点对所述待识别二维码进行旋转校正，并在旋转校正后对所述待识别二维码进行解析，输出对应的信息。
8.根据权利要求7所述的二维码识别系统，其特征在于，所述区域确定模块，包括：
第一判断单元，用于判断所述待识别二维码中任一像素点是否为黑色像素点；
像素点检测单元，用于如果当前像素点为所述黑色像素点，则依次检测所述当前像素点上、下、左、右四个方向的待检测像素点；
个数记录单元，用于记录所述黑色像素点和白色像素点的个数，直至四个方向上均检测到三个边缘点后停止检测；
第二判断单元，用于判断所述黑色像素点和所述白色像素点的个数比例是否满足预设比例；
寻象确定单元，用于如果所述个数比例满足所述预设比例，则将当前检测到的区域确定为所述寻象图形；
遍历查找单元，用于对所述待识别二维码中所有像素点进行遍历，直至查找到三个所述寻象图形。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6任一项所述基于连通域分析的二维码识别方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述基于连通域分析的二维码识别方法的步骤。
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