CN110427792A - 一种遮挡二维码的识读匹配方法及其应用 - Google Patents

一种遮挡二维码的识读匹配方法及其应用 Download PDF

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Abstract

本发明涉及二维码应用技术领域，具体涉及一种遮挡二维码的识读匹配方法及其应用，本发明通过对被遮挡二维码转换为二进制矩阵，与数据库中的完整二维码的二进制矩阵进行汉明距离匹配，进而得到被遮挡二维码的对应数据信息。本发明通过在二维码上设置遮挡区域，如此可实现一码多用，遮挡前的二维码喷印在商品小包装盒上，作为营销码，然后在营销码上设置遮挡区域，在整个生产过程中作为流通码，如此采用一个二维码既可实现流通环节的有码可查，为产品流通和进行物料追踪、溯源、防窜货、质量管控等管理提供了解决方法，也可实现营销环节有码可扫的管理模式，为产品销售提供活动内容的设置，可收集客户的数据。

Description

一种遮挡二维码的识读匹配方法及其应用
技术领域
本发明涉及二维码技术领域，具体涉及一种遮挡二维码的识读匹配方法及其应用。
背景技术
目前，随着国家对于“互联网+”战略的提出，互联网将改变很多传统制造业的生产方式，直接成为产业生态链的重要组成部分。特别是工业智能化领域最值得关注，将不仅局限在制造环节，而是整个生态链所有环节的智能化，包括生产、物流、消费等各个环节，互联网和信息技术对于这些要素的重组都有着巨大的可作为空间。
而在产品流通过程中，因各种环境、人为因素使得二维码受到污渍遮挡、磨损，严重时会使二维码读取失败，最终影响服务质量。而目前对遮挡二维码的识读一般是采用神经网络的方法进行识别，识别正确率低。
且随着市场上越来越多商品使用二维码进行市场营销，二维码营销融合社交网络的特征，融入移动互联网+的大世界之中。通过在商品上设置二维码引导消费者“扫一扫”后与后台数据库一一对应并激活，为后面的营销活动设置或商品流通管控提供精准数据，同时可实现收集销售大数据的目的。
一般而言，用于营销用途的二维码一般会采取遮挡技术来确保该码应由最终消费者读取，而用于流通管控和商品标识的码却希望采用不遮挡的技术，目前市场上商品通常只设置一个二维码，做不到两者兼顾。如果在商品上按用途设置2个及以上的二维码，则会增加印刷成本，影响商品外包装的美观。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提供了一种遮挡二维码的识读匹配方法及其应用，具体技术方案如下：
一种遮挡二维码的识读匹配方法，包括以下步骤：
S1：按照二维码生成算法将二维码数据Sj生成完整二维码图像；
S2：将完整二维码图像中的黑色码元和白色码元分别编码为二进制1和0，得到n阶二进制编码矩阵Qj，其中n＝(V-1)×4+21，V为二维码版本号；
S3：将二维码数据Sj、完整二维码图像及其对应的二进制编码矩阵Qj存入数据库；
S4：采集遮挡二维码的图像；
S5：将遮挡二维码的图像转换为遮挡二维码的二进制编码矩阵
S6：将遮挡二维码的二进制编码矩阵与数据库中的二进制编码矩阵Qj进行逐一匹配，得到遮挡二维码的解码信息。
优选地，所述步骤S5中将遮挡二维码的图像转换为遮挡二维码的二进制编码矩阵的具体步骤如下：
S51：从遮挡二维码的图像上确定遮挡二维码区域及其遮挡区域；
S52：识读遮挡二维码的未遮挡区域，将其中的黑色码元和白色码元分别编码为二进制1和0，并将遮挡区域码元对应的二进制矩阵元素统一设置为0，得到遮挡二维码的二进制编码矩阵
优选地，所述步骤S51中是采用计算机视觉方法确定遮挡二维码区域及其遮挡区域。
优选地，所述采用计算机视觉方法确定遮挡二维码区域及其遮挡区域的具体步骤如下：
S511：读取遮挡二维码的图像，将其转换成灰度图；
S512：使用边缘检测算子计算分别提取步骤S511所述灰度图的水平边缘图像和垂直边缘图像；
S513：合并步骤S512所述的水平边缘图像和垂直边缘图像，并转换为uint8格式；
S514：对步骤S513所得的图像进行平滑滤波处理和二值化处理，得到二值图像；
S515：构造一个矩形结构元素，对步骤S514所述的二值图像进行形态学闭运算；对图像进行多次腐蚀和膨胀，消除图像上孤立点、毛刺和小桥；
S516：查找步骤S515所得图像的所有多边形轮廓C并进行排序，对轮廓进行几何计算，得到最大的图像外接矩形轮廓R1和次大的图像外接矩形轮廓R2；
S517：根据步骤S516所得的两个图像外接矩形轮廓R1和R2的顶点坐标计算遮挡二维码的顶点坐标，得到遮挡二维码区域的坐标；
S518：根据步骤S516所得的两个图像外接矩形轮廓R1和R2的顶点坐标计算遮挡区域顶点坐标，得到遮挡区域的坐标。
优选地，所述S516中确定最大二维码图像外接矩形轮廓R1和次大二维码外接矩形轮廓R2的具体步骤为：
S5161：如果多边形轮廓C的数量大于1，则遮挡区域将遮挡二维码区域分割为两部分或者被遮挡二维码区域包含，选取最大轮廓C1和次大轮廓C2，分别计算包覆轮廓C1，轮廓C2两轮廓的最小矩形，得到最大的图像外接矩形轮廓R1和次大的图像外接矩形轮廓R2；
S5162：如果多边形轮廓C的数量为1，则遮挡区域与遮挡二维码区域有部分区域相交，计算包覆该轮廓C1的最小外接矩形得到轮廓R1；求轮廓R1与轮廓C1之差，得到一组子轮廓，该组轮廓中面积最大的轮廓为R2。
优选地，所述步骤S52中确定遮挡区域在遮挡二维码的二进制编码矩阵的具体坐标的具体步骤为：
S521：扫描遮挡二维码的图像，根据位置探测图形1：1：3：1：1的特征，找到遮挡二维码中的位置探测图形并计算二维码图像中的码元大小，即每个码元的水平像素值和垂直像素值；
S522：根据遮挡二维码图像的大小和码元大小，计算出遮挡二维码的水平方向或者垂直方向码元的数量，得到二维码版本；
S523：根据遮挡二维码的顶点坐标、遮挡区域的顶点坐标和码元大小，计算出遮挡区域实际遮挡的码元在二进制编码矩阵中的坐标位置，设遮挡二维码的左上顶点坐标为(xlt 1,ylt 1)，遮挡二维码的右下顶点坐标(xrb 1,yrb 1)，遮挡区域的左上顶点坐标为(xlt 2,ylt 2)，遮挡区域的右下顶点坐标(xrb 2,yrb 2)，计算得到的单个码元大小：(a,b)，以下行列号从0开始起算，则遮挡区域的码元在二进制编码矩阵中的坐标为：
遮挡区域的码元首列的坐标为：
遮挡区域的码元尾列的坐标为：
遮挡区域的码元首行的坐标为：
遮挡区域的码元尾行的坐标为：
优选地，所述步骤S6具体包括以下步骤：
S61：根据步骤S51所得的遮挡二维码的遮挡区域，将数据库中的二进制编码矩阵Qj对应位置的元素置为0，得到检验二进制编码矩阵Qc j；
S62：计算遮挡二维码的二进制编码矩阵与检验二进制编码矩阵Qc j之间的汉明距离，计算方法为：
S63：如果数据库中存在多个以上的检验二进制编码矩阵Qc j满足k为匹配阈值，为正整数，则判定当前被遮挡的二维码存在重码，该遮挡二维码无法识读；如果仅存在唯一的检验二进制编码矩阵Qc j满足则判定二进制编码矩阵对应的遮挡二维码与二进制编码矩阵Qc j对应的完整二维码匹配，查询二维码数据库即可得到该遮挡二维码的数据；如果数据库中存在多个检验二进制编码矩阵Qc j满足条件则二进制编码矩阵对应的遮挡二维码与能满足的检验二进制编码矩阵Qc j对应的完整二维码匹配。
一种遮挡二维码的识读匹配方法的应用，包括以下步骤：
(1)将二维码数据Sj、完整二维码图像及其对应的二进制编码矩阵Qj存入数据库；
(2)在商品上喷印完整二维码图像，该完整二维码图像作为营销码；
(3)在喷印的完整二维码图像上设置遮挡区域，被遮挡的二维码作为流通码；
(4)采用遮挡二维码的识读方法对流通码进行识读，得到流通码对应的二维码数据。
优选地，所述遮挡区域设置在完整二维码图像上除位置探测图形外的其他区域。
本发明的有益效果为：
本发明提供了一种遮挡二维码的识读匹配方法，通过对遮挡二维码转换为二进制矩阵，与数据库中的完整二维码的二进制矩阵进行汉明距离匹配，进而得到遮挡二维码的对应数据信息，识别正确率高，还可以将匹配出来的二维码喷印至遮挡二维码所在的位置，实现对遮挡二维码的修复，解决目前商品上的二维码受污损、遮挡、磨损的问题。
另外，本发明通过在二维码上设置遮挡区域，遮挡前的二维码和遮挡后的二维码实现不同的用途，如此可实现一码多用，遮挡前的二维码喷印在商品小包装盒上，作为营销码，然后在营销码上设置遮挡区域，在整个生产过程中作为流通码，采用本发明提供的遮挡二维码的识读方法进行识读，得到与流通码匹配的数据信息，流通码用于产品流通和进行物料追踪、溯源、防窜货、质量管控等管理。当商品到达消费者手上时，消费者去除遮挡区域进行扫码以收集客户的数据。
如此采用一个二维码既可实现流通环节的有码可查，为产品流通和进行物料追踪、溯源、防窜货、质量管控等管理提供了解决方法，也可实现营销环节有码可扫的管理模式，为产品销售提供活动内容的设置，可收集客户的数据；从而达到从生产、物流、消费等整个生态链所有环节的智能化管理；同时也避免了要喷印多个不同功能的二维码而造成印刷成本增加的问题。例如在香烟生产中，在包装烟盒上喷印营销码，然后在营销码上设置遮挡区域，作为流通码，采用本发明提供的方法，可将流通码与营销码进行识读匹配，在生产的过程中，例如将包装烟盒放入条装烟盒时要通过流通码溯源，采用本发明提供的方法，遮挡区域对溯源没有影响。而当包装香烟到达消费者手上时，消费者撕掉遮挡区域，即可扫描对应的二维码参与营销活动。本发明还可应用于其他产品。
附图说明
图1为本发明的流程示意图；
图2为实施例中数据S1对应生成的二维码图像；
图3为实施例中数据S2对应生成的二维码图像；
图4为实施例中设置矩形条遮挡区域的遮挡二维码的图像；
图5为实施例1中对图4进行水平方向边缘检测的结果；
图6为实施例1中对图4进行垂直方向边缘检测的结果；
图7为图5的水平边缘图像和图6的垂直边缘图像的合并结果；
图8是对图7进行二值化处理的结果；
图9是对图8进行形态学闭运算的结果；
图10是多边形轮廓C的数量大于1得到的最大轮廓C1和次大轮廓C2的示意图；
图11是多边形轮廓C的数量大于1得到的最大图像外接矩形轮廓R1和次大的图像外接矩形轮廓R2的示意图；
图12为多边形轮廓C为1的营销码图像；
图13是图12的最大轮廓C1的示意图；
图14为最大轮廓C1的最小外接矩形得到轮廓R1的示意图；
图15是根据图12得到的次大的图像外接矩形轮廓R2的示意图；
图16为图4中遮挡二维码区域及其遮挡区域的坐标示意图；
图17为实施例中设置部分矩形遮挡区域的遮挡二维码的图像；
图18为实施例中设置椭圆形遮挡区域的遮挡二维码的图像；
图19为实施例中设置不规则图形遮挡区域的遮挡二维码的图像；
图20为实施例的重码率测试中的完整二维码图像；
图21为实施例的重码率测试中的遮挡比例为51.5％的遮挡二维码图像；
图22为实施例的重码率测试中的遮挡比例为4.5％的遮挡二维码图像。
具体实施方式
为了更好的理解本发明，下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明：
如图1所示，一种遮挡二维码的识读匹配方法包括以下步骤：
S1：按照二维码生成算法将二维码数据Sj生成完整二维码图像，在保存二维码数据Sj的数据库中，可对二维码数据Sj进行重复预检，具体操作是：将二维码数据Sj的字段作为关键字，若有重复的则对应删除相应的重复数据，以降低重码率。
本实施例中采用Version 4二维码版本，则n＝(4-1)×4+21＝33。
以字符串S1＝“https://bjt.iyiplus.com/q＝00B0BB7E49729BDE6A75BA51D3DA0B93”和S2＝“https://bjt.iyiplus.com/q＝0A2E8ED9AA64C31ABB345B50F72D3898”为例，生成二维码图像分别如图2和图3所示。
S2：将完整二维码图像中的黑色码元和白色码元分别编码为二进制1和0，得到33阶二进制编码矩阵Qj。具体为：
将步骤S1中的S1二维码转换为二进制编码矩阵，得到33阶矩阵Q1如所示：
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000010100000011001110010110111101
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类似地，得到S2二维码的二进制矩阵Q2如下：
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S3：将二维码数据S1、S2、完整二维码图像及其对应的二进制编码矩阵Q1、Q2存入数据库。
S4：采集遮挡二维码的图像，本实施以图4所示的遮挡二维码为例。
S5：将遮挡二维码的图像转换为遮挡二维码的二进制编码矩阵具体步骤如下：
S51：采用计算机视觉方法从遮挡二维码的图像上确定遮挡二维码区域及其遮挡区域；；其中，矩形1所围起来的区域为营销码区域，矩形2所围起来的区域为遮挡区域。具体步骤如下：
S511：读取遮挡二维码的图像，将其转换成灰度图；本实施例所用图4的遮挡二维码的图像为黑白图像，转换后的灰度图与原图一致；
S512：使用边缘检测算子计算分别提取步骤S511所述灰度图的水平边缘图像和垂直边缘图像；边缘检测算子采用Scharr算子；对图4中的遮挡二维码图像进行水平方向边缘检测的结果如图5所示；对图4的遮挡二维码图像进行垂直方向边缘检测的结果如图6所示；
S513：合并步骤S512所述的水平边缘图像和垂直边缘图像，并转换为uint8格式；合并后图像如图7所示；
S514：对步骤S513所得的图像进行平滑滤波处理和二值化处理，得到二值图像；其二值图像如图8所示；
S515：构造一个矩形结构元素，对步骤S514所述的二值图像进行形态学闭运算；对图像进行多次腐蚀和膨胀，消除图像上孤立点、毛刺和小桥；图像处理结果如图9所示；
S516：查找步骤S515所得图像的所有多边形轮廓C并进行排序，对轮廓进行几何计算，得到最大的图像外接矩形轮廓R1和次大的图像外接矩形轮廓R2；确定最大二维码图像外接矩形轮廓R1和次大二维码外接矩形轮廓R2的具体步骤为：
S5161：如果多边形轮廓C的数量大于1，则遮挡区域将遮挡二维码区域分割为两部分或者被遮挡二维码区域包含，选取最大轮廓C1和次大轮廓C2，分别计算包覆轮廓C1，轮廓C2两轮廓的最小矩形，得到最大的图像外接矩形轮廓R1和次大的图像外接矩形轮廓R2；本实施例中C1和C2如图10所示。R1和R2如图11所示。
S5162：如果多边形轮廓C的数量为1，则遮挡区域与遮挡二维码区域有部分区域相交，计算包覆该轮廓C1的最小外接矩形得到轮廓R1；求轮廓R1与轮廓C1之差，得到一组子轮廓，该组轮廓中面积最大的轮廓为R2；如图12所示营销码，其轮廓数量为1，多边形轮廓C1如图13所示。C1的最小外接矩形得到轮廓R1如图14所示。计算轮廓R1与C1之差，其中面积最大轮廓为R2，如图15所示。
S517：根据步骤S516所得的两个图像外接矩形轮廓R1和R2的顶点坐标计算遮挡二维码的顶点坐标，得到遮挡二维码区域的坐标；如图4、图16-图19中的矩形1所围起来的区域；
S518：根据步骤S516所得的两个图像外接矩形轮廓R1和R2的顶点坐标计算遮挡区域顶点坐标，得到遮挡区域的坐标。如图4、图16-图19中的矩形2所围起来的区域。
S52：识读遮挡二维码的未遮挡区域，将其中的黑色码元和白色码元分别编码为二进制1和0，并将遮挡区域码元对应的二进制矩阵元素统一设置为0，得到遮挡二维码的二进制编码矩阵确定遮挡区域在遮挡二维码的二进制编码矩阵的具体坐标的具体步骤为：
S521：扫描遮挡二维码的图像，根据位置探测图形1：1：3：1：1的特征，找到遮挡二维码中的位置探测图形并计算二维码图像中的码元大小，即每个码元的水平像素值和垂直像素值；
S522：根据遮挡二维码图像的大小和码元大小，计算出遮挡二维码的水平方向或者垂直方向码元的数量，得到二维码版本；
S523：根据遮挡二维码的顶点坐标、遮挡区域的顶点坐标和码元大小，计算出遮挡区域实际遮挡的码元在二进制编码矩阵中的坐标位置，设遮挡二维码的左上顶点坐标为(xlt 1,ylt 1)，遮挡二维码的右下顶点坐标(xrb 1,yrb 1)，遮挡区域的左上顶点坐标为(xlt 2,ylt 2)，遮挡区域的右下顶点坐标(xrb 2,yrb 2)，计算得到的单个码元大小：(a,b)，以下行列号从0开始起算，则遮挡区域的码元在二进制编码矩阵中的坐标为：
遮挡区域的码元首列的坐标为：
遮挡区域的码元尾列的坐标为：
遮挡区域的码元首行的坐标为：
遮挡区域的码元尾行的坐标为：
在本发明中二维码的码元行列号从0开始起算，如果从1开始起算，则遮挡区域的码元在二进制编码矩阵中的坐标为：
遮挡区域的码元首列的坐标为：
遮挡区域的码元尾列的坐标为：
遮挡区域的码元首行的坐标为：
遮挡区域的码元尾行的坐标为：
本实施例中，采用计算机视觉方法对图16中的遮挡二维码进行确定遮挡二维码区域以及遮挡二维码上的遮挡区域，图16中检测出来的遮挡二维码区域为矩形1围起来的区域，矩形1轮廓坐标值从左上顶点开始，按顺指针方向分别为(39,39)，(371,39)，(371,371)，(39,371)。图16中检测出来的遮挡区域为矩形2围起来的区域，矩形2轮廓坐标值从左上顶点开始，按顺时针方向，分别为(39,159)，(370,159)，(370,218)，(39,218)。单个码元大小为：10×10(像素)。
由上可知：
营销码左上顶点坐标(xlt 1,ylt 1)＝(39,39)；
营销码右下顶点坐标(xrb 1,yrb 1)＝(371,371)；
遮挡区域左上顶点坐标(xlt 2,ylt 2)＝(39,159)；
遮挡区域右下顶点坐标(xrb 2,yrb 2)＝(370,218)；
行列号均从0开始起算，对于V4版本二维码，其最大行列号为32，即n-1＝32。(如果行列号从1起算，则在计算出的对应行列号上加1即可)。
遮挡区域的码元首行的坐标为：
遮挡区域的码元尾行的坐标为：遮挡区域的码元首列的坐标为：
遮挡区域的码元尾列的坐标为：
遮挡区域为在二进制编码矩阵中的坐标为第12-17行，第0-32列。则得到的二进制编码矩阵如下所示，加粗部分为遮挡区域的码元：
S6：将遮挡二维码的二进制编码矩阵与数据库中的二进制编码矩阵Qj进行逐一匹配，得到遮挡二维码的解码信息。具体包括以下步骤：
S61：根据步骤S51所得的遮挡二维码的遮挡区域，将数据库中的二进制编码矩阵Qj对应位置的元素置为0，得到检验二进制编码矩阵Qc j；
对于S1被遮挡的二维码，将遮挡区域对应位置：第12-17行，第0-32列的码元均置为0，得到检验码Qc 1，如下：
类似地，对于S2被遮挡的二维码，将遮挡区域对应位置：第12-17行，第0-32列的码元均置为0，得到S2遮挡二维码的检验码Qc 2如下：
S62：计算遮挡二维码的二进制编码矩阵与检验二进制编码矩阵Qc j之间的汉明距离，计算方法为：
计算分别与Qc 1、Qc 2之间的汉明距离，计算方法为：
S63：如果数据库中存在多个以上的检验二进制编码矩阵Qc j满足k为匹配阈值，为正整数，则判定当前被遮挡的二维码存在重码，该遮挡二维码无法识读；如果仅存在唯一的检验二进制编码矩阵Qc j满足则判定二进制编码矩阵对应的遮挡二维码与二进制编码矩阵Qc j对应的完整二维码匹配，查询二维码数据库即可得到该遮挡二维码的数据；如果数据库中存在多个检验二进制编码矩阵Qc j满足条件则二进制编码矩阵对应的遮挡二维码与能满足的检验二进制编码矩阵Qc j对应的完整二维码匹配。
不失一般性，令匹配阈值k＝1，
因此二进制编码矩阵对应的营销码与二进制编码矩阵Qc 2对应的流通码匹配，二进制编码矩阵对应的营销码与二进制编码矩阵Qc 1对应的流通码匹配，查询数据库可得二进制编码矩阵对应的营销码对应的数据为：
“https://bjt.iyiplus.com/q＝00B0BB7E49729BDE6A75BA51D3DA0B93”。
实施例2：
当遮挡区域为椭圆形时，采用计算机视觉方法对图18中的营销码进行确定营销码区域以及营销码上的遮挡区域，图18中检测出来的营销码区域为矩形1围起来的区域，矩形1轮廓坐标值从左上顶点开始，按顺指针方向分别为(39,39)，(371,39)，(371,371)，(39,371)。图18中检测出来的遮挡区域为矩形2围起来的区域，矩形2轮廓坐标值从左上顶点开始，按顺时针方向，分别为(81,149)，(324,149)，(324,268)，(81,268)。单个码元大小为：10×10(像素)。
由上可知：
营销码左上顶点坐标(xlt 1,ylt 1)＝(39,39)；
营销码右下顶点坐标(xrb 1,yrb 1)＝(371,371)；
遮挡区域左上顶点坐标(xlt 2,ylt 2)＝(81,149)；
遮挡区域右下顶点坐标(xrb 2,yrb 2)＝(324,268)；
行列号均从0开始起算，对于V4版本二维码，其最大行列号为32，即n-1＝32。(如果行列号从1起算，则在计算出的对应行列号上加1即可)。
遮挡区域的码元首行的坐标为：
遮挡区域的码元尾行的坐标为：
遮挡区域的码元首列的坐标为：
遮挡区域的码元尾列的坐标为：
则图18中遮挡区域为椭圆形时，遮挡区域为在二进制编码矩阵中的坐标为第11-22行，第4-28列。其余处理方式如实施例1。
实施例3：
当遮挡区域为不规则图形时，采用计算机视觉方法对图19中的营销码进行确定营销码区域以及营销码上的遮挡区域，图19中检测出来的营销码区域为矩形1围起来的区域，矩形1轮廓坐标值从左上顶点开始，按顺指针方向分别为(39,39)，(371,39)，(371,371)，(39,371)。图19中检测出来的遮挡区域为矩形2围起来的区域，矩形2轮廓坐标值从左上顶点开始，按顺时针方向，分别为(101,142)，(277,142)，(277,269)，(101,269)。单个码元大小为：10×10(像素)。
由上可知：
营销码左上顶点坐标(xlt 1,ylt 1)＝(39,39)；
营销码右下顶点坐标(xrb 1,yrb 1)＝(371,371)；
遮挡区域左上顶点坐标(xlt 2,ylt 2)＝(101,142)；
遮挡区域右下顶点坐标(xrb 2,yrb 2)＝(277,269)；
行列号均从0开始起算，对于V4版本二维码，其最大行列号为32，即n-1＝32。(如果行列号从1起算，则在计算出的对应行列号上加1即可)。
遮挡区域的码元首行的坐标为：
遮挡区域的码元尾行的坐标为：
遮挡区域的码元首列的坐标为：
遮挡区域的码元尾列的坐标为：
则图19中遮挡区域为不规则图形时，遮挡区域为在二进制编码矩阵中的坐标为第10-23行，第6-23列。其余处理方式如实施例1。
一种遮挡二维码的识读匹配方法的应用，包括以下步骤：
(1)将二维码数据Sj、完整二维码图像及其对应的二进制编码矩阵Qj存入数据库；
(2)在商品上喷印完整二维码图像，该完整二维码图像作为营销码；
(3)在喷印的完整二维码图像上设置遮挡区域，被遮挡的二维码作为流通码；
(4)采用遮挡二维码的识读方法对流通码进行识读，得到流通码对应的二维码数据。
其中，遮挡区域设置在完整二维码图像上除位置探测图形外的其他区域。
本实施例对遮挡二维码的重码率进行测试，验证本发明提供的一种遮挡二维码的识读匹配方法的可行性。具体如下：
一、测试条件：
1.二维码数量：1,000,000条；
2.二维码数据：由字符串”https://bjt.iyiplus.com/q＝”与随机生成的32位MD5字符串组合为二维码数据；如图20所示；
3.二维码版本：QRcode version 4；
4.二维码容错率：M；
5.遮挡比例：在测试实验中遮挡二维码的第17至33行，遮挡比例为51.5％。遮挡比例表示即遮挡的模块数量与二维码总模块数量比值；
6.遮挡方法：如图21及图22所示。
二、测试方法：
1.生成1,000,000条二维码数据，其中32位MD5字符串由数字1～1,000,000根据MD5加密算法生成；
2.根据二维码数据生成二维码图像，所采用的二维码版本为version 4，纠错率为M；
3.将二维码图像解码为二进制矩阵；
4.取二进制矩阵前16行数据，得到16×33的二进制子矩阵，对所有二进制子矩阵进行检查，判断二进制子矩阵是否重复。
三、测试结果：
在上述测试条件下采用所述测试方法对1,000,000条二维码进行测试，在遮挡51.5％码元的情况下，如图21所示，遮挡二维码未出现重码。
四、结论
在二维码的实际应用中，对二维码进行遮挡只需达到正常扫码方法不能识读的目的即可，如图22所示，采用条形图案对二维码的三行码元进行遮挡即无法通过扫码设备或程序识读，其遮挡比例仅为9.1％，远小于上述测试实验中51.5％的遮挡比例。通过对1,000,000条二维码的测试，验证了在较大遮挡比例的情况下，遮挡二维码的重码率能够满足遮挡二维码识读的实际应用要求。
从上述测试来看，在设置合理的遮挡比例下，重码概率是符合生产需求的，本实施例给出了遮挡区域的3种形状，以及重码概率与遮挡比例的定性关系，在本发明的发明构思下，遮挡区域的形状、材料不予限定。
本发明不局限于以上所述的具体实施方式，以上所述仅为本发明的较佳实施案例而已，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、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种遮挡二维码的识读匹配方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1：按照二维码生成算法将二维码数据Sj生成完整二维码图像；
S2：将完整二维码图像中的黑色码元和白色码元分别编码为二进制1和0，得到n阶二进制编码矩阵Qj，其中n＝(V-1)×4+21，V为二维码版本号；
S3：将二维码数据Sj及其对应的二进制编码矩阵Qj存入数据库；
S4：采集遮挡二维码的图像；
S5：将遮挡二维码的图像转换为遮挡二维码的二进制编码矩阵
S6：将遮挡二维码的二进制编码矩阵与数据库中的二进制编码矩阵Qj进行逐一匹配，得到遮挡二维码的解码信息。
2.根据权利要求1所述的一种遮挡二维码的识读匹配方法，其特征在于：
所述步骤S5中将遮挡二维码的图像转换为遮挡二维码的二进制编码矩阵的具体步骤如下：
S51：从遮挡二维码的图像上确定遮挡二维码整体区域及其遮挡区域；
S52：识读遮挡二维码的未遮挡区域，将其中的黑色码元和白色码元分别编码为二进制1和0，并将遮挡区域码元对应的二进制矩阵元素统一设置为0，得到遮挡二维码的二进制编码矩阵
3.根据权利要求2所述的一种遮挡二维码的识读匹配方法，其特征在于：
所述步骤S51中是采用计算机视觉方法确定遮挡二维码区域及其遮挡区域。
4.根据权利要求3所述的一种遮挡二维码的识读匹配方法，其特征在于：
所述采用计算机视觉方法确定遮挡二维码区域及其遮挡区域的具体步骤如下：
S511：读取遮挡二维码的图像，将其转换成灰度图；
S512：使用边缘检测算子计算分别提取步骤S511所述灰度图的水平边缘图像和垂直边缘图像；
S513：合并步骤S512所述的水平边缘图像和垂直边缘图像，并转换为uint8格式；
S514：对步骤S513所得的图像进行平滑滤波处理和二值化处理，得到二值图像；
S515：构造一个矩形结构元素，对步骤S514所述的二值图像进行形态学闭运算；对图像进行多次腐蚀和膨胀，消除图像上孤立点、毛刺和小桥；
S516：查找步骤S515所得图像的所有多边形轮廓C并进行排序，对轮廓进行几何计算，得到最大的图像外接矩形轮廓R1和次大的图像外接矩形轮廓R2；
S517：根据步骤S516所得的两个图像外接矩形轮廓R1和R2的顶点坐标计算遮挡二维码的顶点坐标，得到遮挡二维码区域的坐标；
S518：根据步骤S516所得的两个图像外接矩形轮廓R1和R2的顶点坐标计算遮挡区域顶点坐标，得到遮挡区域的坐标。
5.根据权利要求4所述的一种遮挡二维码的识读匹配方法，其特征在于：
所述S516中确定最大二维码图像外接矩形轮廓R1和次大二维码外接矩形轮廓R2的具体步骤为：
S5161：如果多边形轮廓C的数量大于1，则遮挡区域将遮挡二维码区域分割为两部分或者被遮挡二维码区域包含，选取最大轮廓C1和次大轮廓C2，分别计算包覆轮廓C1，轮廓C2两轮廓的最小矩形，得到最大的图像外接矩形轮廓R1和次大的图像外接矩形轮廓R2；
S5162：如果多边形轮廓C的数量为1，则遮挡区域与遮挡二维码区域有部分区域相交，计算包覆该轮廓C1的最小外接矩形得到轮廓R1；求轮廓R1与轮廓C1之差，得到一组子轮廓，该组轮廓中面积最大的轮廓为R2。
6.根据权利要求4所述的一种遮挡二维码的识读匹配方法，其特征在于：
所述步骤S52中确定遮挡区域在遮挡二维码的二进制编码矩阵的具体坐标的具体步骤为：
S521：扫描遮挡二维码的图像，根据位置探测图形1：1：3：1：1的特征，找到遮挡二维码中的位置探测图形并计算二维码图像中的码元大小，即每个码元的水平像素值和垂直像素值；
S522：根据遮挡二维码图像的大小和码元大小，计算出遮挡二维码的水平方向或者垂直方向码元的数量，得到二维码版本；
S523：根据遮挡二维码的顶点坐标、遮挡区域的顶点坐标和码元大小，计算出遮挡区域实际遮挡的码元在二进制编码矩阵中的坐标位置，设遮挡二维码的左上顶点坐标为(xlt 1,ylt 1)，遮挡二维码的右下顶点坐标(xrb 1,yrb 1)，遮挡区域的左上顶点坐标为(xlt 2,ylt 2)，遮挡区域的右下顶点坐标(xrb 2,yrb 2)，计算得到的单个码元大小：(a,b)，以下行列号从0开始起算，则遮挡区域的码元在二进制编码矩阵中的坐标为：
遮挡区域的码元首列的坐标为：
遮挡区域的码元尾列的坐标为：
遮挡区域的码元首行的坐标为：
遮挡区域的码元尾行的坐标为：
7.根据权利要求2所述的一种遮挡二维码的识读匹配方法，其特征在于：所述步骤S6具体包括以下步骤：
S61：根据步骤S51所得的遮挡二维码的遮挡区域，将数据库中的二进制编码矩阵Qj对应位置的元素置为0，得到检验二进制编码矩阵Qc j；
S62：计算遮挡二维码的二进制编码矩阵与检验二进制编码矩阵Qc j之间的汉明距离，计算方法为：
S63：如果数据库中存在多个以上的检验二进制编码矩阵Qc j满足k为匹配阈值，为正整数，则判定当前被遮挡的二维码存在重码，该遮挡二维码无法识读；如果仅存在唯一的检验二进制编码矩阵Qc j满足则判定二进制编码矩阵对应的遮挡二维码与二进制编码矩阵Qc j对应的完整二维码匹配，查询二维码数据库即可得到该遮挡二维码的数据；如果数据库中存在多个检验二进制编码矩阵Qc j满足条件则二进制编码矩阵对应的遮挡二维码与能满足的检验二进制编码矩阵Qc j对应的完整二维码匹配。
8.一种遮挡二维码的识读匹配方法的应用，其特征在于：包括以下步骤：
(1)将二维码数据Sj、完整二维码图像及其对应的二进制编码矩阵Qj存入数据库；
(2)在商品上喷印完整二维码图像，该完整二维码图像作为营销码；
(3)在喷印的完整二维码图像上设置遮挡区域，被遮挡的二维码作为流通码；
(4)采用遮挡二维码的识读方法对流通码进行识读，得到流通码对应的二维码数据。
9.根据权利要求8所述的一种遮挡二维码的识读匹配方法的应用，其特征在于：所述遮挡区域设置在完整二维码图像上除位置探测图形外的其他区域。
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PB01 Publication
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SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
CB03 Change of inventor or designer information

Inventor after: Chen Hao

Inventor after: Liu Yanbing

Inventor after: Huang Feijie

Inventor after: Zhou Zhaofeng

Inventor after: Zhu Haoran

Inventor after: Wei Taicheng

Inventor after: Zhang Xin

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GR01 Patent grant
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