CN110032907A - 一种二维码识别方法、系统及电子设备和存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种二维码识别方法、系统及一种电子设备和计算机可读存储介质，该方法包括：获取携带有二维码的待识别图像，并提取所述待识别图像的光照分量；利用所述光照分量对所述待识别图像进行光照校正；确定校正后图像中的所述二维码，并对所述二维码进行解码操作，得到对应的二维码信息。本申请在获取到待识别图像后，提取其中的光照分量，并基于光照分量对待识别图像进行光照校正，以便将拍摄质量较差的待识别图像中过亮的地方调暗，过暗的地方调亮，使得图像光照相对均匀，从而提高后续对校正后图像中二维码的识别准确度。

Description

一种二维码识别方法、系统及电子设备和存储介质

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。但是在二维码的识别过程中，对于拍摄质量较差的二维码进行识别时容易对识别结果造成一定影响。

发明内容

本申请的目的在于提供一种二维码识别方法、系统及一种电子设备和一种计算机可读存储介质，提高了对于拍摄质量较差二维码的识别准确度。

为实现上述目的，本申请提供了一种二维码识别方法，包括：

获取携带有二维码的待识别图像，并提取所述待识别图像的光照分量；

利用所述光照分量对所述待识别图像进行光照校正；

确定校正后图像中的所述二维码，并对所述二维码进行解码操作，得到对应的二维码信息。

可选的，所述提取所述待识别图像的光照分量，包括：

利用多尺度高斯函数提取所述待识别图像中的所述光照分量。

可选的，所述利用所述光照分量对所述待识别图像进行光照校正，包括：

构建校正函数，并根据所述光照分量的分布特性调整所述校正函数的参数；

利用所述校正函数调整所述待识别图像的亮度值。

可选的，所述确定校正后图像中的所述二维码，包括：

对所述校正后图像进行灰度化处理，得到灰度图像；

对所述灰度图像进行二值化处理，得到二值图像；

确定所述二值图像中所述二维码的定位点及校正点，并根据所述定位点和所述校正点对所述二维码进行旋转变换。

可选的，所述对所述校正后图像进行灰度化处理，得到灰度图像之后，还包括：

对所述灰度图像进行滤波操作，以消除所述灰度图像中的噪声点；

相应的，所述对所述灰度图像进行二值化处理，得到二值图像，包括：

对滤波后灰度图像进行二值化处理，得到所述二值图像。

可选的，所述对所述灰度图像进行二值化处理，得到二值图像，包括：

将所述灰度图像划分为预设数量的子图像；

计算所述子图像的像素值之和，并根据所述像素值之和以及所述子图像中像素个数确定所述子图像的像素值均值；

基于各个所述子图像对应的所述像素值均值对所有所述子图像进行二值化处理，得到二值图像。

可选的，所述对所述二维码进行解码操作，得到对应的二维码信息，包括：

识别所述二维码的深浅模块和掩膜图形；

将所述深浅模块和所述掩膜图形进行异或运算，得到纠错信息和待纠错数据；

利用所述纠错信息对所述待纠错数据进行纠错处理，得到并输出所述二维码信息。

为实现上述目的，本申请提供了一种二维码识别系统，包括：

分量提取模块，用于获取携带有二维码的待识别图像，并提取所述待识别图像的光照分量；

光照校正模块，用于利用所述光照分量对所述待识别图像进行光照校正；

二维码解码模块，用于确定校正后图像中的所述二维码，并对所述二维码进行解码操作，得到对应的二维码信息。

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，本申请提供的一种二维码识别方法，包括：获取携带有二维码的待识别图像，并提取所述待识别图像的光照分量；利用所述光照分量对所述待识别图像进行光照校正；确定校正后图像中的所述二维码，并对所述二维码进行解码操作，得到对应的二维码信息。本申请在获取到待识别图像后，提取其中的光照分量，并基于光照分量对待识别图像进行光照校正，以便将拍摄质量较差的待识别图像中过亮的地方调暗，过暗的地方调亮，使得图像光照相对均匀，从而提高后续对校正后图像中二维码的识别准确度。

本申请还公开了一种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二维码识别方法中二维码解码过程的流程图；

图5为本申请实施例公开的一种二维码识别系统的结构图；

图6为本申请实施例公开的一种电子设备的结构图；

图7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做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。

在现有技术中，为了解决一维码信息量存储有限、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，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。但是在二维码的识别过程中，对于拍摄质量较差的二维码进行识别时容易对识别结果造成一定影响。

因此，本申请实施例公开了一种二维码识别方法，提高了对于拍摄质量较差二维码的识别准确度。

参见图1，本申请实施例公开的一种二维码识别方法的流程图，如图1所示，包括：

S101：获取携带有二维码的待识别图像，并提取所述待识别图像的光照分量；

获取输入的待识别图像，本步骤中，待识别图像通常为图像采集设备采集的RGB格式图像，其中携带有待识别二维码。进一步提取待识别图像中的光照分量。具体地，可以利用多尺度高斯函数来提取待识别图像中的光照分量。

S102：利用所述光照分量对所述待识别图像进行光照校正；

进一步地，基于对光照分量的分析，对待识别图像进行光照校正处理，降低光照过强区域的亮度值，并提高光照过低区域的亮度值，从而降低待识别图像的光照不均匀程度。

S103：确定校正后图像中的所述二维码，并对所述二维码进行解码操作，得到对应的二维码信息。

可以理解的是，在对待识别图像进行光照校正后，得到校正后图像，从校正后图像中确定二维码的位置，以便对二维码进行解码，获取二维码携带的信息。

通过以上方案可知，本申请提供的一种二维码识别方法，包括：获取携带有二维码的待识别图像，并提取所述待识别图像的光照分量；利用所述光照分量对所述待识别图像进行光照校正；确定校正后图像中的所述二维码，并对所述二维码进行解码操作，得到对应的二维码信息。本申请在获取到待识别图像后，提取其中的光照分量，并基于光照分量对待识别图像进行光照校正，以便将拍摄质量较差的待识别图像中过亮的地方调暗，过暗的地方调亮，使得图像光照相对均匀，从而提高后续对校正后图像中二维码的识别准确度。

本申请实施例公开了一种二维码识别方法，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二维码识别方法的流程图，如图2所示，包括：

S201：获取携带有二维码的待识别图像，并提取所述待识别图像的光照分量；

本步骤中，使用高斯卷积函数与原图像进行卷积，得到对应的光照分量。

S202：构建校正函数，并根据所述光照分量的分布特性调整所述校正函数的参数；

S203：利用所述校正函数调整所述待识别图像的亮度值；

本实施例中，提取到待识别图像的光照分量之后，首先构建校正函数，进一步根据光照分量的分布特性对校正函数的参数进行调整，从而能够利用校正函数降低待识别图像中光照过强区域的亮度值，并提高光照过低区域的亮度值。

需要说明的是，本步骤在提取到待识别图像所有坐标的光照分量之后，可以得到所有光照分量的平均值，从而基于光照分量的平均值为每一个坐标点确定校正函数，例如，校正函数为：O(x,y)＝255*(f(x,y)/255)^γ；

f(x,y)为待识别图像；O(x,y)为校正后图像的亮度值；γ为用于亮度调整的指数值，其中包含了图像的光照分量特性，γ＝(1/2)^((I(x,y)-m)/m)；其中，I(x,y)为光照分量，m为光照分量的平均值。

S204：确定校正后图像中的所述二维码，并对所述二维码进行解码操作，得到对应的二维码信息。

本申请实施例公开了一种二维码识别方法，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二维码识别方法的流程图，如图3所示，包括：

S301：获取携带有二维码的待识别图像，并提取所述待识别图像的光照分量；

S302：利用所述光照分量对所述待识别图像进行光照校正；

S303：对所述校正后图像进行灰度化处理，得到灰度图像；

本实施例中，在对待识别图像进行光照校正后，进而对校正后图像进行灰度化处理，经过不同的权重占比得到图像的灰度图，缩小图像的存储空间。

S304：对所述灰度图像进行滤波操作，以消除所述灰度图像中的噪声点；

进一步地，本步骤使用3*3窗口的中值滤波，并利用窗口在灰度图像上滑动，输出中值滤波后的图像，从而消除灰度图像中部分噪声点，为后续图像识别提高准确度。

S305：对滤波后灰度图像进行二值化处理，得到所述二值图像；

可以理解的是，本实施例为了进一步提取二维码信息，减少图像冗余信息，对滤波后灰度图像进行二值化处理。图像二值化算法旨在缩小图像存储像素点的内存空间容量，使得原本需要用8个比特位表示像素值0～255的灰度图像存储方式变成只需要1个比特位，也就是0和1来表示黑点和白点。同时，二值化阈值的选取极大的影响了二值化的效果，也影响着最终二维码识别的准确率。本发明使用分块均值来求得每个分块的阈值，根据这个阈值对每一个分块单独做二值化，最后输出整副图像的二值化结果。

具体地，二值化处理过程包括：将所述灰度图像划分为预设数量的子图像；计算所述子图像的像素值之和，并根据所述像素值之和以及所述子图像中像素个数确定所述子图像的像素值均值；基于各个所述子图像对应的所述像素值均值对所有所述子图像进行二值化处理，得到二值图像。例如，将常见二维码尺寸640*640平均分为16*16块，累加每一分块的像素值，并计算得到像素值的均值，将均值作为该分块的阈值，对于该分块内的所有像素点，大于该阈值的像素点调整为255，小于该阈值的像素点调整为0，从而输出二值图像。

可以理解的是，分块均值二值化主要有以下两个优点，第一，将原二维码图像分成诸多分块，每个分块独立做二值化的处理的方法也能够从一定程度上较为有效地解决光照不均匀，进一步提高光照校正效果；第二，使用均值处理各个分块内像素值的方法，速度较快，能够提高识别效率。

S306：确定所述二值图像中所述二维码的定位点及校正点，并根据所述定位点和所述校正点对所述二维码进行旋转变换，并对所述二维码进行解码操作，得到对应的二维码信息。

为了进一步确定二维码的位置，需要先找到二维码的定位点。定位点在二维码中是比较特殊的符号，从外到里，黑色宽度：白色宽度：黑色宽度：白色宽度：黑色宽度的比例为1:1:3:1:1，且根据不同的版本，虽然定位点的大小不相同，但同一个二维码只有3个定位符满足此条件。定位点的确定对二维码识别起到重要的作用，本实施例中首先逐行先沿x轴遍历图像，记录连续黑点和白点的个数，如果该五组数据比例关系正好满足1:1:3:1:1，允许有50％的误差，则求得定位点在x轴上的中点，然后从该中点开始沿着y轴开始记录点的个数，如果同样满足上述比例，则求得y轴上的中点，这样就找到了一个可能的定位点。遍历整副图像，根据所有可能的点的坐标关系可以依次确定3个定位点。

另外，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。本实施例中，根据上文寻找到的3个定位符与二维码的版本确定对应的矫正符，以及二维码的标准模板中对应的4个点，对图像进行矫正旋转变换，以便对二维码进行解码，获取对应的二维码信息。

下面对本申请实施例提供的一种二维码识别方法中二维码的解码过程进行阐述，如图4所示，过程包括：

步骤一：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；

步骤二：格式信息译码，首先取水平方向的15位格式信息，识别出编码时用到的掩膜图形和纠错等级。将格式信息与步骤一识别到的序列按位异或，将掩膜图形参考去掉，并对格式信息进行纠错。若不能正确译码，则进一步确定版本信息，并对版本信息进行同样的操作。若格式信息和版本信息均不能正确译码，则译码失败。

步骤三：确定二维码版本信息，若版本小于等于6，则通过计算直接得到版本号；版本7以上的二维码包含有版本信息，对版本信息进行译码。

步骤四：消除掩膜，恢复信息。在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相异或，恢复出数据和纠错信息，对数据信息使用RS算法进行纠错处理，将数据码字划分为多块，根据使用的模式进行译码并输出当前二维码所表示的信息。

下面对本申请实施例提供的一种二维码识别系统进行介绍，下文描述的一种二维码识别系统与上文描述的一种二维码识别方法可以相互参照。

参见图5，本申请实施例提供的一种二维码识别系统的结构图，如图5所示，包括：

分量提取模块100，用于获取携带有二维码的待识别图像，并提取所述待识别图像的光照分量；

光照校正模块200，用于利用所述光照分量对所述待识别图像进行光照校正；

二维码解码模块300，用于确定校正后图像中的所述二维码，并对所述二维码进行解码操作，得到对应的二维码信息。

本申请还提供了一种电子设备，参见图6，本申请实施例提供的一种电子设备的结构图，如图6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7，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7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7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二维码识别方法的步骤。

本申请在获取到待识别图像后，提取其中的光照分量，并基于光照分量对待识别图像进行光照校正，以便将拍摄质量较差的待识别图像中过亮的地方调暗，过暗的地方调亮，使得图像光照相对均匀，从而提高后续对校正后图像中二维码的识别准确度。

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)

1.一种二维码识别方法，其特征在于，包括：

获取携带有二维码的待识别图像，并提取所述待识别图像的光照分量；

利用所述光照分量对所述待识别图像进行光照校正；

确定校正后图像中的所述二维码，并对所述二维码进行解码操作，得到对应的二维码信息。

2.根据权利要求1所述的二维码识别方法，其特征在于，所述提取所述待识别图像的光照分量，包括：

利用多尺度高斯函数提取所述待识别图像中的所述光照分量。

3.根据权利要求1所述的二维码识别方法，其特征在于，所述利用所述光照分量对所述待识别图像进行光照校正，包括：

构建校正函数，并根据所述光照分量的分布特性调整所述校正函数的参数；

利用所述校正函数调整所述待识别图像的亮度值。

4.根据权利要求1所述的二维码识别方法，其特征在于，所述确定校正后图像中的所述二维码，包括：

对所述校正后图像进行灰度化处理，得到灰度图像；

对所述灰度图像进行二值化处理，得到二值图像；

确定所述二值图像中所述二维码的定位点及校正点，并根据所述定位点和所述校正点对所述二维码进行旋转变换。

5.根据权利要求4所述的二维码识别方法，其特征在于，所述对所述校正后图像进行灰度化处理，得到灰度图像之后，还包括：

对所述灰度图像进行滤波操作，以消除所述灰度图像中的噪声点；

相应的，所述对所述灰度图像进行二值化处理，得到二值图像，包括：

对滤波后灰度图像进行二值化处理，得到所述二值图像。

6.根据权利要求4所述的二维码识别方法，其特征在于，所述对所述灰度图像进行二值化处理，得到二值图像，包括：

将所述灰度图像划分为预设数量的子图像；

计算所述子图像的像素值之和，并根据所述像素值之和以及所述子图像中像素个数确定所述子图像的像素值均值；

基于各个所述子图像对应的所述像素值均值对所有所述子图像进行二值化处理，得到二值图像。

7.根据权利要求1至6任一项所述的二维码识别方法，其特征在于，所述对所述二维码进行解码操作，得到对应的二维码信息，包括：

识别所述二维码的深浅模块和掩膜图形；

将所述深浅模块和所述掩膜图形进行异或运算，得到纠错信息和待纠错数据；

利用所述纠错信息对所述待纠错数据进行纠错处理，得到并输出所述二维码信息。

8.一种二维码识别系统，其特征在于，包括：

分量提取模块，用于获取携带有二维码的待识别图像，并提取所述待识别图像的光照分量；

光照校正模块，用于利用所述光照分量对所述待识别图像进行光照校正；

二维码解码模块，用于确定校正后图像中的所述二维码，并对所述二维码进行解码操作，得到对应的二维码信息。

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7任一项所述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7任一项所述二维码识别方法的步骤。