CN111476050B - 一种条码识别方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

一种条码识别方法、装置、电子设备及存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN111476050B
CN111476050B CN202010256996.8A CN202010256996A CN111476050B CN 111476050 B CN111476050 B CN 111476050B CN 202010256996 A CN202010256996 A CN 202010256996A CN 111476050 B CN111476050 B CN 111476050B
Authority
CN
China
Prior art keywords
pixel points
gray
boundary
value
fuzzy
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202010256996.8A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111476050A (zh
Inventor
王乾
张传波
张建
宋亚超
王永勇
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing Zhishenghongda Technology Co ltd
Original Assignee
Beijing Zhishenghongda Technology Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing Zhishenghongda Technology Co ltd filed Critical Beijing Zhishenghongda Technology Co ltd
Priority to CN202010256996.8A priority Critical patent/CN111476050B/zh
Publication of CN111476050A publication Critical patent/CN111476050A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111476050B publication Critical patent/CN111476050B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06K—GRAPHICAL DATA READING; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
    • G06K7/00—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns
    • G06K7/10—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns by electromagnetic radiation, e.g. optical sensing; by corpuscular radiation
    • G06K7/10544—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns by electromagnetic radiation, e.g. optical sensing; by corpuscular radiation by scanning of the records by radiation in the optical part of the electromagnetic spectrum
    • G06K7/10712—Fixed beam scanning
    • G06K7/10722—Photodetector array or CCD scanning
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06K—GRAPHICAL DATA READING; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
    • G06K7/00—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns
    • G06K7/10—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns by electromagnetic radiation, e.g. optical sensing; by corpuscular radiation
    • G06K7/14—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns by electromagnetic radiation, e.g. optical sensing; by corpuscular radiation using light without selection of wavelength, e.g. sensing reflected white light
    • G06K7/1404—Methods for optical code recognition
    • G06K7/1408—Methods for optical code recognition the method being specifically adapted for the type of code
    • G06K7/1413—1D bar codes
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06K—GRAPHICAL DATA READING; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
    • G06K7/00—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns
    • G06K7/10—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns by electromagnetic radiation, e.g. optical sensing; by corpuscular radiation
    • G06K7/14—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns by electromagnetic radiation, e.g. optical sensing; by corpuscular radiation using light without selection of wavelength, e.g. sensing reflected white light
    • G06K7/1404—Methods for optical code recognition
    • G06K7/146—Methods for optical code recognition the method including quality enhancement steps
    • G06K7/1469—Methods for optical code recognition the method including quality enhancement steps using sub-pixel interpolation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06K—GRAPHICAL DATA READING; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
    • G06K7/00—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns
    • G06K7/10—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns by electromagnetic radiation, e.g. optical sensing; by corpuscular radiation
    • G06K7/14—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns by electromagnetic radiation, e.g. optical sensing; by corpuscular radiation using light without selection of wavelength, e.g. sensing reflected white light
    • G06K7/1404—Methods for optical code recognition
    • G06K7/146—Methods for optical code recognition the method including quality enhancement steps
    • G06K7/1486—Setting the threshold-width for bar codes to be decoded

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Toxicology (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

本发明实施例公开一种条码识别方法、装置、电子设备及存储介质，涉及计算机技术领域，能够有效提高条码识别准确性。所述方法包括：获取待识别条码的灰度图像；根据所述灰度图像，确定所述待识别条码在条空排列方向上的一行第一像素点的灰度值；根据所述第一像素点的灰度值，确定所述待识别条码中条空之间的分界模糊区间，其中，每个所述分界模糊区间中包括至少两个所述第一像素点；在每两个相邻的所述第一像素点之间插入预设数量的第二像素点；根据预设规则，将每个所述分界模糊区间中的界内像素点划分为两段，其中一段二值化为条，另一段二值化为空，并将被各所述分界模糊区间间隔的各组界外像素点以组为单位分别二值化为条或空。

Description

一种条码识别方法、装置、电子设备及存储介质
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种条码识别方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
一维条码被广泛应用于零售，支付，医疗等行业中。条码识读设备可以通过CMOS摄像头等设备拍摄条码图像，并按照条码中条空宽度的比例关系，译出条码内容。
识别一维码的重要一步就是计算图像中的条空宽度。由于识读效率的要求，设备成本的限制，摄像头的分辨率不会太高，较高分辨率也会大大影响识别速度。那么在分辨率并不高的情况下，拍摄距离较远或条码密度较高时，图像中一维码条空像素个数就会变少，使得确定条空的比例关系就变得十分困难，从而导致译码的不确定性。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例提供一种条码识别方法、装置、电子设备及存储介质，能够有效提高条码识别准确性。
第一方面，本发明实施例提供一种条码识别方法，包括：获取待识别条码的灰度图像；根据所述灰度图像，确定所述待识别条码在条空排列方向上的一行第一像素点的灰度值；根据所述第一像素点的灰度值，确定所述待识别条码中条空之间的分界模糊区间，其中，每个所述分界模糊区间中包括至少两个所述第一像素点；在每两个相邻的所述第一像素点之间插入预设数量的第二像素点，其中，位于所述分界模糊区间内的所述第一像素点和位于所述分界模糊区间内的所述第二像素点为界内像素点；位于所述分界模糊区间外的所述第一像素点和位于所述分界模糊区间外的所述第二像素点为界外像素点；根据预设规则，将每个所述分界模糊区间中的所述界内像素点划分为两段，其中一段二值化为条，另一段二值化为空，并将被各所述分界模糊区间间隔的各组所述界外像素点以组为单位分别二值化为条或空，得到二值化条码。
可选的，所述根据各所述第一像素点的灰度值，确定所述待识别条码中条空分界的分界模糊区间包括：根据每两个相邻的所述第一像素点的灰度值之间的灰度差，确定所述待识别条码中条空之间的分界模糊区间。
可选的，所述根据每两个相邻的所述第一像素点的灰度值之间的灰度差，确定所述待识别条码中条空之间的分界模糊区间包括：将每两个相邻的所述第一像素点的灰度值之间的灰度差的绝对值依次排列；在所述灰度差的绝对值中查找最大值作为第一目标；确定所述第一目标左右相邻的两个灰度差的绝对值之间的差值，是否大于预设阈值；在所述差值大于所述预设阈值的情况下，选择其中较大的灰度差的绝对值作为第二目标；确定所述第一目标和所述第二目标对应的三个所述第一像素点为所述分界模糊区间。
可选的，在所述确定所述第一目标左右相邻的两个灰度差的绝对值之间的差值，是否大于预设阈值之后，所述方法还包括：在所述差值小于或等于所述预设阈值的情况下，将所述两个灰度差的绝对值作为第三目标；确定所述第一目标和所述第三目标对应的四个所述第一像素点为所述分界模糊区间。
可选的，所述预设规则包括：在所述分界模糊区间包括三个所述第一像素点的情况下，根据三个所述第一像素点的灰度值，确定其中的两端像素点对中间像素点的灰度影响权重；根据所述灰度影响权重，将每个所述分界模糊区间中的所述界内像素点划分为两段，其中每段所述界内像素点对应二值化结果与该段界内像素点所靠近的界外像素点对应的二值化结果相同。
可选的，所述预设规则包括：根据所述分界模糊区间中的各所述第一像素点的灰度值，确定所述分界模糊区间中各所述第一像素点的平均灰度值；若所述分界模糊区间中相邻的两个第一像素点都大于所述平均灰度值，或者都小于所述平均灰度值，则将所述相邻的两个第一像素点之间插入的所有第二像素点统一二值化为条或空；若所述分界模糊区间中相邻的两个第一像素点中一个灰度值大于所述平均灰度值，另一个灰度值小于所述平均灰度值，则将所述相邻的两个第一像素点之间插入的所有第二像素点划分为两段，其中每段所述第二像素点对应的二值化结果与该段第二像素点所靠近的第一像素点对应的二值化结果相同。
可选的，所述将所述相邻的两个第一像素点之间插入的所有第二像素点划分为两段包括：对插入在所述相邻的两个第一像素点之间的所述所有第二像素点的灰度值赋值，以使所述相邻的两个第一像素点及被赋值的所述第二像素点的灰度值成等差数列；根据所述平均灰度值与被赋值的所述第二像素点的灰度值的大小关系，将所述所有第二像素点划分为两段。
可选的，所述得到二值化条码之后，所述方法还包括：根据所述二值化条码中各条宽和各空宽所分别覆盖的像素点数量之比，对所述待识别条码解码。
第二方面，本发明的实施例还提供一种条码识别装置，包括：图像获取单元，用于获取待识别条码的灰度图像；灰度确定单元，用于根据所述灰度图像，确定所述待识别条码在条空排列方向上的一行第一像素点的灰度值；区间确定单元，用于根据所述第一像素点的灰度值，确定所述待识别条码中条空之间的分界模糊区间，其中，每个所述分界模糊区间中包括至少两个所述第一像素点；插入单元，用于在每两个相邻的所述第一像素点之间插入预设数量的第二像素点，其中，位于所述分界模糊区间内的所述第一像素点和位于所述分界模糊区间内的所述第二像素点为界内像素点；位于所述分界模糊区间外的所述第一像素点和位于所述分界模糊区间外的所述第二像素点为界外像素点；二值化单元，用于根据预设规则，将每个所述分界模糊区间中的所述界内像素点划分为两段，其中一段二值化为条，另一段二值化为空，并将被各所述分界模糊区间间隔的各组所述界外像素点以组为单位分别二值化为条或空，得到二值化条码。
可选的，所述区间确定单元，具体用于根据每两个相邻的所述第一像素点的灰度值之间的灰度差，确定所述待识别条码中条空之间的分界模糊区间。
可选的，所述区间确定单元包括：排列模块，用于将每两个相邻的所述第一像素点的灰度值之间的灰度差的绝对值依次排列；查找模块，用于在所述灰度差的绝对值中查找最大值作为第一目标；第一确定模块，用于确定所述第一目标左右相邻的两个灰度差的绝对值之间的差值，是否大于预设阈值；选择模块，用于在所述差值大于所述预设阈值的情况下，选择其中较大的灰度差的绝对值作为第二目标；第二确定模块，用于确定所述第一目标和所述第二目标对应的三个所述第一像素点为所述分界模糊区间。
可选的，所属区间确定单元还包括：第三确定模块，用于在所述差值小于或等于所述预设阈值的情况下，确定所述两个灰度差的绝对值为第三目标；第四确定模块，用于确定所述第一目标和所述第三目标对应的四个所述第一像素点为所述分界模糊区间。
可选的，所述二值化单元包括：权重确定模块，用于在所述分界模糊区间包括三个所述第一像素点的情况下，根据三个所述第一像素点的灰度值，确定其中的两端像素点对中间像素点的灰度影响权重；第一划分模块，用于根据所述灰度影响权重，将每个所述分界模糊区间中的所述界内像素点划分为两段，其中每段所述界内像素点对应的二值化结果与该段界内像素点所靠近的界外像素点对应的二值化结果相同。
可选的，所述二值化单元包括：平均灰度确定模块，用于根据所述分界模糊区间中的各所述第一像素点的灰度值，确定所述分界模糊区间中各所述第一像素点的平均灰度值；二值化模块，用于若所述分界模糊区间中相邻的两个第一像素点都大于所述平均灰度值，或者都小于所述平均灰度值，则将所述相邻的两个第一像素点之间插入的所有第二像素点统一二值化为条或空；第二划分模块，用于若所述分界模糊区间中相邻的两个第一像素点中一个灰度值大于所述平均灰度值，另一个灰度值小于所述平均灰度值，则将所述相邻的两个第一像素点之间插入的所有第二像素点划分为两段，其中每段所述第二像素点对应的二值化结果与该段第二像素点所靠近的第一像素点对应的二值化结果相同。
可选的，所述第二划分模块包括：赋值子模块，用于对插入在所述相邻的两个第一像素点之间的所述所有第二像素点的灰度值赋值，以使所述相邻的两个第一像素点及被赋值的所述第二像素点的灰度值成等差数列；划分子模块，根据所述平均灰度值与被赋值的所述第二像素点的灰度值的大小关系，将所述所有第二像素点划分为两段。
可选的，所述装置还包括：解码单元，用于根据所述二值化条码中各条宽和各空宽所分别覆盖的像素点数量之比，对所述待识别条码解码。
第三方面，本发明的实施例还提供一种电子设备，所述电子设备包括：壳体、处理器、存储器、电路板和电源电路，其中，电路板安置在壳体围成的空间内部，处理器和存储器设置在电路板上；电源电路，用于为上述电子设备的各个电路或器件供电；存储器用于存储可执行程序代码；处理器通过读取存储器中存储的可执行程序代码来运行与可执行程序代码对应的程序，用于执行本发明的实施例提供的任一种条码识别方法。
第四方面，本发明的实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现本发明的实施例提供的任一种条码识别方法。
本发明的实施例提供的条码识别方法、装置、电子设备及存储介质，能够获取待识别条码的灰度图像，根据所述灰度图像，确定所述待识别条码在条空排列方向上的一行第一像素点的灰度值，并根据所述第一像素点的灰度值，确定所述待识别条码中条空之间的分界模糊区间，通过在每两个相邻的所述第一像素点之间插入预设数量的第二像素点形成界内像素点和界外像素点，根据预设规则，将每个所述分界模糊区间中的界内像素点划分为两段，其中一段二值化为条，另一段二值化为空，并将被各所述分界模糊区间间隔的各组所述界外像素点以组为单位分别二值化为条或空，得到二值化条码。这样，对于条码中条与空之间模糊难辨的分界模糊区间，就可以通过在相邻的第一像素点之间插入预设数量的第二像素点而达到放大的效果，然后根据预设策略确定放大后的图像中条和空所覆盖的像素点数分别是多少，从而有效提高条空比例计算的精度，大大提高二维码识别的准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明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发明的一些实施例，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它的附图。
图1为本发明的实施例提供的条码识别方法的一种流程图；
图2为本发明的实施例中一个标准编码的一维条码的结构示意图；
图3为摄像头拍摄的图2中的一维条码的结构示意图；
图4为图3中箭头指示部位的放大图；
图5为本发明的实施例提供的条码识别装置的一种结构示意图；
图6为本发明的实施例提供的电子设备的一种结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明实施例进行详细描述。
应当明确，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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它实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，本发明的实施例提供一种条码识别方法，该方法可以包括：
S11，获取待识别条码的灰度图像；
本发明的实施例中，待识别条形码是指需要通过扫码设备识别其代表信息的一维条形码。条码可以通过多个不同宽度的黑色(即条)和白色(即空)长条矩形排列而成，形成一段条空交错的序列。其中，条或空的宽度可以为条或空在其宽度方向上覆盖的像素点的数量，其中宽度方向可以为条码中条空交错排列的方向。
一般的，利用条码可以编码各种信息，也就是按照一套规则，将需要的信息规定成不同条空宽度比例。而根据条码的条空宽度比来逆向推出条码代表的具体信息的过程即为译码。因此，对于条码中的条宽度和空宽度的比例进行准确识别是准确译码的关键。
本步骤中，通过摄像头等获取的条码图像并非二值化图像，而是灰度图像，其中包括条空中丰富的灰度信息。而由于摄像头像素的限制，固定的摄像头焦距范围，一维条码打印密度，环境光照等原因，图像中的条码可能不会十分清晰，或条空宽度体现在像素上个数都相对较少，导致图像中的条空矩形边界相对模糊，或呈现渐变的效果，为确定条空宽度带来较大的困难。
S12，根据所述灰度图像，确定所述待识别条码在条空排列方向上的一行第一像素点的灰度值；
本步骤中，可以根据步骤S11中获取的灰度图像，确定所述待识别条码在条空排列方向上的一行第一像素点的灰度值，例如，12、18、40、66、97、118等。其中，灰度值越小，对应的像素点越接近黑色，即越接近条；灰度值越大，对应的像素点越接近白色，即越接近空。
S13，根据所述第一像素点的灰度值，确定所述待识别条码中条空之间的分界模糊区间，其中，每个所述分界模糊区间中包括至少两个所述第一像素点；
本步骤中，可以根据这一行第一像素点的灰度值确定在待识别条码中，哪些像素可以被认为属于条，哪些像素可以被认为属于空，而哪些像素难以区分是条还是空，从而将条空难分辨的像素点划归到分界模糊区间。可以理解的，条码中，条和空的真实界线也在分界模糊区间中。
举例而言，在本发明的一个实施例中，图2是一个标准编码的一维条码，黑色矩形的称为条，白色矩形成为空，它们交替出现，其宽度呈现一定的比例关系，形成一定的编码。图3是识别设备的摄像头拍摄到打印在纸上的该一维条码的灰度图像，这是识别算法需要处理的数据。图4是图3中箭头指示部位的放大图。图4中条空灰度值在像素级的展示，每个正方形的颜色表示一个像素点的灰度值。
如图4所示，条码的条空在灰度图像上边界并不是黑白分明的，图4中A到B这5个像素点经历了从空到条的变化，可以看出边界就在其中，但并不是某一个点就可以直接划分出来的。因此提出条空分界模糊区间的概念，它表示条空边界由至少起止2个位置点确定的一个边界所在的区间范围。
S14，在每两个相邻的所述第一像素点之间插入预设数量的第二像素点，其中，位于所述分界模糊区间内的所述第一像素点和位于所述分界模糊区间内的所述第二像素点为界内像素点；位于所述分界模糊区间外的所述第一像素点和位于所述分界模糊区间外的所述第二像素点为界外像素点；
为了更加精确地在分界模糊区间中找到条和空之间的界线，本步骤中，可以在每两个相邻的第一像素点之间插入预设数量的第二像素点。例如，可以在每两个第一像素点之间插入n-1个第二像素点，则整体上看，条码即被放大了n倍，其中n可以为大于1的正整数。
举例而言，在本发明的一个实施例中，第一像素点为d1、d2、d3、d4，其中，d2和d3属于分界模糊区间，在d1、d2、d3、d4的每两个相邻的点之间分别插入2个第二像素点，形成d1、m1、m2、d2、m3、m4、d3、m5、m6、d4，则，d2、m3、m4、d3为界内像素点，d1、m1、m2、m5、m6、d4为界外像素点。
S15，根据预设规则，将每个所述分界模糊区间中的所述界内像素点划分为两段，其中一段二值化为条，另一段二值化为空，并将被各所述分界模糊区间间隔的各组所述界外像素点以组为单位分别二值化为条或空，得到二值化条码。
本步骤中，可以对每个边界模糊区间中的界内像素点划分为两段，将这两段分别二值化为不同的条或空。因此，划分节点的不同会影响边界模糊区间中的条宽度和空宽度。
而由于分界模糊区间以外的第一像素点的灰度值不存在疑义，可以直接被二值化为对应的条或空，因此，插入第二像素点后，在分界模糊区间以外的各界外像素点(包括位于分界模糊区间外的第一像素点和位于分界模糊区间外的第二像素点)都可以按照其原本的二值化规则二值化为相应的条或空。
仍以上个步骤中的界外像素点d1、m1、m2、m5、m6、d4为例，如果已知第一像素点d1被二值化为条，d4被二值化为空，则m1、m2可以跟随d1被二值化为条，m5、m6可以跟随d4被二值化为空。而界内像素点d2、m3、m4、d3则一部分被二值化为条，另一部分被二值化为空。例如，d2被二值化为条，m3、m4、d3被二值化为空。
本发明的实施例提供的条码识别方法，能够获取待识别条码的灰度图像，根据所述灰度图像，确定所述待识别条码在条空排列方向上的一行第一像素点的灰度值，并根据所述第一像素点的灰度值，确定所述待识别条码中条空之间的分界模糊区间，通过在每两个相邻的所述第一像素点之间插入预设数量的第二像素点形成界内像素点和界外像素点，根据预设规则，将每个所述分界模糊区间中的界内像素点划分为两段，其中一段二值化为条，另一段二值化为空，并将被各所述分界模糊区间间隔的各组所述界外像素点以组为单位分别二值化为条或空，得到二值化条码。这样，对于条码中条与空之间模糊难辨的分界模糊区间，就可以通过在相邻的第一像素点之间插入预设数量的第二像素点而达到放大的效果，然后根据预设策略确定放大后的图像中条和空所覆盖的像素点数分别是多少，从而有效提高条空比例计算的精度，大大提高二维码识别的准确性。
可选的，在本发明的一个实施例中，步骤S13中根据各所述第一像素点的灰度值，确定所述待识别条码中条空分界的分界模糊区间可以包括：根据每两个相邻的所述第一像素点的灰度值之间的灰度差，确定所述待识别条码中条空之间的分界模糊区间。
具体而言，根据每两个相邻的所述第一像素点的灰度值之间的灰度差，确定所述待识别条码中条空之间的分界模糊区间可以包括：
将每两个相邻的所述第一像素点的灰度值之间的灰度差的绝对值依次排列；
在所述灰度差的绝对值中查找最大值作为第一目标；
确定所述第一目标左右相邻的两个灰度差的绝对值之间的差值，是否大于预设阈值；
在所述差值大于所述预设阈值的情况下，选择其中较大的灰度差的绝对值作为第二目标；
确定所述第一目标和所述第二目标对应的三个所述第一像素点为所述分界模糊区间。
举例说明，在本发明的一个实施例中，第一像素点的灰度值序列：124，114，87，61，59，灰度差的绝对值序列为：10，27，26，2。则，其中的最大值27，可以将27选取为第一目标。27左右两侧的值分别为10和26，二者相差16，假设预设阈值为12，也即是说二者差值大于该预设阈值，则可以选取26为第二目标。这样27，26就是该序列的选取的差值位置，再对应到灰度值序列位置，即114，87，61，就是该灰度序列的分界模糊区间的起止范围。
可选的，在本发明的其他实施例中，如果灰度差的绝对值序列中的最大值的前后并不都有值，即最大值处于序列两端，则可以直接选择存在的灰度差的绝对值。
可选的，在本发明的其他实施例中，如果第一像素点的灰度值序列只有2个第一像素点，即只有一个灰度差的绝对值，则该两个第一像素点直接是起止区间。
进一步的，在所述确定所述第一目标左右相邻的两个灰度差的绝对值之间的差值，是否大于预设阈值之后，本发明的实施例提供的条码识别方法还可以包括：
在所述差值小于或等于所述预设阈值的情况下，将所述两个灰度差的绝对值作为第三目标；
确定所述第一目标和所述第三目标对应的四个所述第一像素点为所述分界模糊区间。
可选的，在确定了分界模糊区间之后，即可按照对条码识别精度的需要，在第一像素点之间插入第二像素点，也即是在分界模糊区间内外的所有第一像素点之间插入第二像素点，从而对待识别条码进行放大。其中，若在每两个第一像素点之间插入n-1个第二像素点，则放大n倍。
插入第二像素点后，即可以在步骤S15中按照预设规则，将每个所述分界模糊区间中的所述界内像素点划分为两段，其中一段二值化为条，另一段二值化为空，并将被各所述分界模糊区间间隔的各组所述界外像素点以组为单位分别二值化为条或空，得到二值化条码。
可选的，所述预设规则可以包括：
在所述分界模糊区间包括三个所述第一像素点的情况下，根据三个所述第一像素点的灰度值，确定其中的两端像素点对中间像素点的灰度影响权重；
根据所述灰度影响权重，将每个所述分界模糊区间中的所述界内像素点划分为两段，其中每段所述界内像素点对应二值化结果与该段界内像素点所靠近的界外像素点对应的二值化结果相同。
具体而言，根据分界模糊界区间的确定方法，当分界模糊界区间中包括3个第一像素点时，基于CMOS的成像特点，可以认为中间点的灰度值是受前后点灰度值影响的，影响权重可以以x表示，则对于中间的第一像素点，可以看成由前后两个第一像素点共同影响。例如，在本发明的一个实施例中，3个连续点灰度值是a，m，b，点m受点a和b影响，即m＝a*x+b*(1-x)。则x＝(b-m)/(b-a)可以作为将界内像素点分段的划分的权重。例如，需要划分的界内像素点为p个，q等于p*x再对小数部分四舍五入或取整，则前q个界内像素点为一段，后p-q个界内像素点为另一段，即完成界内像素点的分段。
举例而言，在本发明的一个实施例中，第一像素点灰度值序列46，58，109，134，137，划分区间3点是58，109，134，如果当前放大倍数是16，那么要划分长度的是32，则：
a＝58，m＝109，b＝134，n＝16，根据公式(b-m)*2n/(b-a)，前部分长度L1取整是10，后部分长度L2即为22。由于划分在这3点之间，那么前后其他第一像素点直接归为条或空。例如，46，58之间的像素点全部属于条部分，长度16；134，137之间插入的点全部属于空部分，长度16。那么这5个点最终放大划分结果，条长度16+10＝26，空长度22+16＝38。
可选的，在本发明的另一个实施例中，界内像素点分段的预设规则可以包括：
根据所述分界模糊区间中的各所述第一像素点的灰度值，确定所述分界模糊区间中各所述第一像素点的平均灰度值；
若所述分界模糊区间中相邻的两个第一像素点都大于所述平均灰度值，或者都小于所述平均灰度值，则将所述相邻的两个第一像素点之间插入的所有第二像素点统一二值化为条或空；
若所述分界模糊区间中相邻的两个第一像素点中一个灰度值大于所述平均灰度值，另一个灰度值小于所述平均灰度值，则将所述相邻的两个第一像素点之间插入的所有第二像素点划分为两段，其中每段所述第二像素点对应的二值化结果与该段第二像素点所靠近的第一像素点对应的二值化结果相同。
可选的，所述将所述相邻的两个第一像素点之间插入的所有第二像素点划分为两段可以包括：
对插入在所述相邻的两个第一像素点之间的所述所有第二像素点的灰度值赋值，以使所述相邻的两个第一像素点及被赋值的所述第二像素点的灰度值成等差数列；
根据所述平均灰度值与被赋值的所述第二像素点的灰度值的大小关系，将所述所有第二像素点划分为两段。
具体的，为了使所述相邻的两个第一像素点及被赋值的所述第二像素点的灰度值成等差数列，在本发明的一个实施例中，可以根据临近2个像素点灰度值线性变化计算n-1个点的灰度值，再用阈值比较。例如，可以定义2点灰度值分别是a1，b1，那么第i个点的灰度值是((n-i)*a1+i*b1)/n，再用阈值对所有点灰度值进行比较，比阈值小的则为条的部分，比阈值大的则为空的部分。
举例而言，在本发明的一个实施例中，第一像素点的灰度值序列126，93，46，对应的平均灰度值为88。如果放大倍数为16，则：
由于平均灰度值88小于126，且小于93，则126和93直接划分为空，长度16。由于平均灰度值88小于93，但大于46，则在93到46之间存在划分。具体的，a＝93，b＝46，n＝16，插入的15个点，根据公式((n-i)*a1+i*b1)/n，第1个点值90，第2个点值为87，88在第1个和第2个点之间，则划分长度为1和15。那么这3个点最终放大划分，空长度16+1＝17，条长度15。
本发明的实施例提供的条码识别方法，提出了一种插值放大条空计算思路，通过插值增加条空宽度，提高了计算条空比例的精度，增加译码成功率；提出边界区间的概念，直接对灰度图像进行分析，省去前期图像二值化步骤，同时计算方法是线性的，不会降低识别速度。而且，由于条码识别是在译码阶段之前，可以适用于很多一维条码识别，可直接增加到现有一维条码码识别系统中，具有较强的独立性。
进一步的，在S15中得到二值化条码后，本发明的实施例提供的条码识别方法还可以包括：根据所述二值化条码中各条宽和各空宽所分别覆盖的像素点数量之比，对所述待识别条码解码。也即是说，对整行条到空或空到条的灰度值序列划分后，则会得到一个被放大的条空宽度值序列，作为译码算法的数据来源。虽然二值化条码中插入了大量的第二像素点，但这相当于对原待识别二维码进行了放大和细化，从而有效改善了条空之间的模糊区域所带来的译码误差。而且，由于宽度值(即像素点的数量)为整型数据，具有计算简单、运算速度快的优势。
第二方面，本发明的实施例还提供一种条码识别装置，能够有效提高条码识别准确性。
如图5所示，本发明的实施例提供的条码识别装置可以包括：
图像获取单元31，用于获取待识别条码的灰度图像；
灰度确定单元32，用于根据所述灰度图像，确定所述待识别条码在条空排列方向上的一行第一像素点的灰度值；
区间确定单元33，用于根据所述第一像素点的灰度值，确定所述待识别条码中条空之间的分界模糊区间，其中，每个所述分界模糊区间中包括至少两个所述第一像素点；
插入单元34，用于在每两个相邻的所述第一像素点之间插入预设数量的第二像素点，其中，位于所述分界模糊区间内的所述第一像素点和位于所述分界模糊区间内的所述第二像素点为界内像素点；位于所述分界模糊区间外的所述第一像素点和位于所述分界模糊区间外的所述第二像素点为界外像素点；
二值化单元35，用于根据预设规则，将每个所述分界模糊区间中的所述界内像素点划分为两段，其中一段二值化为条，另一段二值化为空，并将被各所述分界模糊区间间隔的各组所述界外像素点以组为单位分别二值化为条或空，得到二值化条码。
本发明的实施例提供的条码识别装置，能够获取待识别条码的灰度图像，根据所述灰度图像，确定所述待识别条码在条空排列方向上的一行第一像素点的灰度值，并根据所述第一像素点的灰度值，确定所述待识别条码中条空之间的分界模糊区间，通过在每两个相邻的所述第一像素点之间插入预设数量的第二像素点形成界内像素点和界外像素点，根据预设规则，将每个所述分界模糊区间中的界内像素点划分为两段，其中一段二值化为条，另一段二值化为空，并将被各所述分界模糊区间间隔的各组所述界外像素点以组为单位分别二值化为条或空，得到二值化条码。这样，对于条码中条与空之间模糊难辨的分界模糊区间，就可以通过在相邻的第一像素点之间插入预设数量的第二像素点而达到放大的效果，然后根据预设策略确定放大后的图像中条和空所覆盖的像素点数分别是多少，从而有效提高条空比例计算的精度，大大提高二维码识别的准确性。
可选的，区间确定单元33，具体可以用于根据每两个相邻的所述第一像素点的灰度值之间的灰度差，确定所述待识别条码中条空之间的分界模糊区间。
可选的，区间确定单元33可以包括：
排列模块，用于将每两个相邻的所述第一像素点的灰度值之间的灰度差的绝对值依次排列；
查找模块，用于在所述灰度差的绝对值中查找最大值作为第一目标；
第一确定模块，用于确定所述第一目标左右相邻的两个灰度差的绝对值之间的差值，是否大于预设阈值；
选择模块，用于在所述差值大于所述预设阈值的情况下，选择其中较大的灰度差的绝对值作为第二目标；
第二确定模块，用于确定所述第一目标和所述第二目标对应的三个所述第一像素点为所述分界模糊区间。
可选的，区间确定单元33还可以包括：
第三确定模块，用于在所述差值小于或等于所述预设阈值的情况下，确定所述两个灰度差的绝对值为第三目标；
第四确定模块，用于确定所述第一目标和所述第三目标对应的四个所述第一像素点为所述分界模糊区间。
可选的，二值化单元35可以包括：
权重确定模块，用于在所述分界模糊区间包括三个所述第一像素点的情况下，根据三个所述第一像素点的灰度值，确定其中的两端像素点对中间像素点的灰度影响权重；
第一划分模块，用于根据所述灰度影响权重，将每个所述分界模糊区间中的所述界内像素点划分为两段，其中每段所述界内像素点对应的二值化结果与该段界内像素点所靠近的界外像素点对应的二值化结果相同。
可选的，二值化单元35可以包括：
平均灰度确定模块，用于根据所述分界模糊区间中的各所述第一像素点的灰度值，确定所述分界模糊区间中各所述第一像素点的平均灰度值；
二值化模块，用于若所述分界模糊区间中相邻的两个第一像素点都大于所述平均灰度值，或者都小于所述平均灰度值，则将所述相邻的两个第一像素点之间插入的所有第二像素点统一二值化为条或空；
第二划分模块，用于若所述分界模糊区间中相邻的两个第一像素点中一个灰度值大于所述平均灰度值，另一个灰度值小于所述平均灰度值，则将所述相邻的两个第一像素点之间插入的所有第二像素点划分为两段，其中每段所述第二像素点对应的二值化结果与该段第二像素点所靠近的第一像素点对应的二值化结果相同。
可选的，所述第二划分模块可以包括：
赋值子模块，用于对插入在所述相邻的两个第一像素点之间的所述所有第二像素点的灰度值赋值，以使所述相邻的两个第一像素点及被赋值的所述第二像素点的灰度值成等差数列；
划分子模块，根据所述平均灰度值与被赋值的所述第二像素点的灰度值的大小关系，将所述所有第二像素点划分为两段。
进一步的，本发明的实施例提供的条码识别装置还可以包括解码单元，用于根据所述二值化条码中各条宽和各空宽所分别覆盖的像素点数量之比，对所述待识别条码解码。
相应的，本发明实施例提供一种电子设备，能够有效提高条码识别准确性。
如图6所示，本发明的实施例提供的电子设备，可以包括：壳体51、处理器52、存储器53、电路板54和电源电路55，其中，电路板54安置在壳体51围成的空间内部，处理器52和存储器53设置在电路板54上；电源电路55，用于为上述电子设备的各个电路或器件供电；存储器53用于存储可执行程序代码；处理器52通过读取存储器53中存储的可执行程序代码来运行与可执行程序代码对应的程序，用于执行前述任一实施例提供的条码识别方法。
处理器52对上述步骤的具体执行过程以及处理器52通过运行可执行程序代码来进一步执行的步骤，可以参见前述实施例的描述，在此不再赘述。
上述电子设备以多种形式存在，包括但不限于：
(1)移动通信设备：这类设备的特点是具备移动通信功能，并且以提供话音、数据通信为主要目标。这类终端包括：智能手机(例如iPhone)、多媒体手机、功能性手机，以及低端手机等。
(2)超移动个人计算机设备：这类设备属于个人计算机的范畴，有计算和处理功能，一般也具备移动上网特性。这类终端包括：PDA、MID和UMPC设备等，例如iPad。
(3)便携式娱乐设备：这类设备可以显示和播放多媒体内容。该类设备包括：音频、视频播放器(例如iPod)，掌上游戏机，电子书，以及智能玩具和便携式车载导航设备。
(4)服务器：提供计算服务的设备，服务器的构成包括处理器、硬盘、内存、系统总线等，服务器和通用的计算机架构类似，但是由于需要提供高可靠的服务，因此在处理能力、稳定性、可靠性、安全性、可扩展性、可管理性等方面要求较高。
(5)其他具有数据交互功能的电子设备。
相应的，本发明的实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现前述实施例提供的任一种条码识别方法，因此也能实现相应的技术效果，前文已经进行了详细说明，此处不再赘述。
需要说明的是，在本文中，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。
本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。
尤其，对于装置实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
为了描述的方便，描述以上装置是以功能分为各种单元/模块分别描述。当然，在实施本发明时可以把各单元/模块的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(Random AccessMemory，RAM)等。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (18)

1.一种条码识别方法，其特征在于，包括：
获取待识别条码的灰度图像；
根据所述灰度图像，确定所述待识别条码在条空排列方向上的一行第一像素点的灰度值；
根据所述第一像素点的灰度值，确定所述待识别条码中条空之间的分界模糊区间，其中，每个所述分界模糊区间中包括至少两个所述第一像素点；
在每两个相邻的所述第一像素点之间插入预设数量的第二像素点，其中，位于所述分界模糊区间内的所述第一像素点和位于所述分界模糊区间内的所述第二像素点为界内像素点；位于所述分界模糊区间外的所述第一像素点和位于所述分界模糊区间外的所述第二像素点为界外像素点；
根据预设规则，将每个所述分界模糊区间中的所述界内像素点划分为两段，其中一段二值化为条，另一段二值化为空，并将被各所述分界模糊区间间隔的各组所述界外像素点以组为单位分别二值化为条或空，得到二值化条码。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一像素点的灰度值，确定所述待识别条码中条空之间的分界模糊区间包括：
根据每两个相邻的所述第一像素点的灰度值之间的灰度差，确定所述待识别条码中条空之间的分界模糊区间。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据每两个相邻的所述第一像素点的灰度值之间的灰度差，确定所述待识别条码中条空之间的分界模糊区间包括：
将每两个相邻的所述第一像素点的灰度值之间的灰度差的绝对值依次排列；
在所述灰度差的绝对值中查找最大值作为第一目标；
确定所述第一目标左右相邻的两个灰度差的绝对值之间的差值，是否大于预设阈值；
在所述差值大于所述预设阈值的情况下，选择其中较大的灰度差的绝对值作为第二目标；
确定所述第一目标和所述第二目标对应的三个所述第一像素点为所述分界模糊区间。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述确定所述第一目标左右相邻的两个灰度差的绝对值之间的差值，是否大于预设阈值之后，所述方法还包括：
在所述差值小于或等于所述预设阈值的情况下，将所述两个灰度差的绝对值作为第三目标；
确定所述第一目标和所述第三目标对应的四个所述第一像素点为所述分界模糊区间。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设规则包括：
在所述分界模糊区间包括三个所述第一像素点的情况下，根据三个所述第一像素点的灰度值，确定其中的两端像素点对中间像素点的灰度影响权重；
根据所述灰度影响权重，将每个所述分界模糊区间中的所述界内像素点划分为两段，其中每段所述界内像素点对应二值化结果与该段界内像素点所靠近的界外像素点对应的二值化结果相同。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设规则包括：
根据所述分界模糊区间中的各所述第一像素点的灰度值，确定所述分界模糊区间中各所述第一像素点的平均灰度值；
若所述分界模糊区间中相邻的两个第一像素点都大于所述平均灰度值，或者都小于所述平均灰度值，则将所述相邻的两个第一像素点之间插入的所有第二像素点统一二值化为条或空；
若所述分界模糊区间中相邻的两个第一像素点中一个灰度值大于所述平均灰度值，另一个灰度值小于所述平均灰度值，则将所述相邻的两个第一像素点之间插入的所有第二像素点划分为两段，其中每段所述第二像素点对应的二值化结果与该段第二像素点所靠近的第一像素点对应的二值化结果相同。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述将所述相邻的两个第一像素点之间插入的所有第二像素点划分为两段包括：
对插入在所述相邻的两个第一像素点之间的所述所有第二像素点的灰度值赋值，以使所述相邻的两个第一像素点及被赋值的所述第二像素点的灰度值成等差数列；
根据所述平均灰度值与被赋值的所述第二像素点的灰度值的大小关系，将所述所有第二像素点划分为两段。
8.根据权利要求1至7中任一项所述的方法，其特征在于，所述得到二值化条码之后，所述方法还包括：根据所述二值化条码中各条宽和各空宽所分别覆盖的像素点数量之比，对所述待识别条码解码。
9.一种条码识别装置，其特征在于，包括：
图像获取单元，用于获取待识别条码的灰度图像；
灰度确定单元，用于根据所述灰度图像，确定所述待识别条码在条空排列方向上的一行第一像素点的灰度值；
区间确定单元，用于根据所述第一像素点的灰度值，确定所述待识别条码中条空之间的分界模糊区间，其中，每个所述分界模糊区间中包括至少两个所述第一像素点；
插入单元，用于在每两个相邻的所述第一像素点之间插入预设数量的第二像素点，其中，位于所述分界模糊区间内的所述第一像素点和位于所述分界模糊区间内的所述第二像素点为界内像素点；位于所述分界模糊区间外的所述第一像素点和位于所述分界模糊区间外的所述第二像素点为界外像素点；
二值化单元，用于根据预设规则，将每个所述分界模糊区间中的所述界内像素点划分为两段，其中一段二值化为条，另一段二值化为空，并将被各所述分界模糊区间间隔的各组所述界外像素点以组为单位分别二值化为条或空，得到二值化条码。
10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述区间确定单元，具体用于根据每两个相邻的所述第一像素点的灰度值之间的灰度差，确定所述待识别条码中条空之间的分界模糊区间。
11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述区间确定单元包括：
排列模块，用于将每两个相邻的所述第一像素点的灰度值之间的灰度差的绝对值依次排列；
查找模块，用于在所述灰度差的绝对值中查找最大值作为第一目标；
第一确定模块，用于确定所述第一目标左右相邻的两个灰度差的绝对值之间的差值，是否大于预设阈值；
选择模块，用于在所述差值大于所述预设阈值的情况下，选择其中较大的灰度差的绝对值作为第二目标；
第二确定模块，用于确定所述第一目标和所述第二目标对应的三个所述第一像素点为所述分界模糊区间。
12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所属区间确定单元还包括：
第三确定模块，用于在所述差值小于或等于所述预设阈值的情况下，确定所述两个灰度差的绝对值为第三目标；
第四确定模块，用于确定所述第一目标和所述第三目标对应的四个所述第一像素点为所述分界模糊区间。
13.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述二值化单元包括：
权重确定模块，用于在所述分界模糊区间包括三个所述第一像素点的情况下，根据三个所述第一像素点的灰度值，确定其中的两端像素点对中间像素点的灰度影响权重；
第一划分模块，用于根据所述灰度影响权重，将每个所述分界模糊区间中的所述界内像素点划分为两段，其中每段所述界内像素点对应的二值化结果与该段界内像素点所靠近的界外像素点对应的二值化结果相同。
14.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述二值化单元包括：
平均灰度确定模块，用于根据所述分界模糊区间中的各所述第一像素点的灰度值，确定所述分界模糊区间中各所述第一像素点的平均灰度值；
二值化模块，用于若所述分界模糊区间中相邻的两个第一像素点都大于所述平均灰度值，或者都小于所述平均灰度值，则将所述相邻的两个第一像素点之间插入的所有第二像素点统一二值化为条或空；
第二划分模块，用于若所述分界模糊区间中相邻的两个第一像素点中一个灰度值大于所述平均灰度值，另一个灰度值小于所述平均灰度值，则将所述相邻的两个第一像素点之间插入的所有第二像素点划分为两段，其中每段所述第二像素点对应的二值化结果与该段第二像素点所靠近的第一像素点对应的二值化结果相同。
15.根据权利要求14所述的装置，其特征在于，所述第二划分模块包括：
赋值子模块，用于对插入在所述相邻的两个第一像素点之间的所述所有第二像素点的灰度值赋值，以使所述相邻的两个第一像素点及被赋值的所述第二像素点的灰度值成等差数列；
划分子模块，根据所述平均灰度值与被赋值的所述第二像素点的灰度值的大小关系，将所述所有第二像素点划分为两段。
16.根据权利要求9至15中任一项所述的装置，其特征在于，还包括：
解码单元，用于根据所述二值化条码中各条宽和各空宽所分别覆盖的像素点数量之比，对所述待识别条码解码。
17.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：壳体、处理器、存储器、电路板和电源电路，其中，电路板安置在壳体围成的空间内部，处理器和存储器设置在电路板上；电源电路，用于为上述电子设备的各个电路或器件供电；存储器用于存储可执行程序代码；处理器通过读取存储器中存储的可执行程序代码来运行与可执行程序代码对应的程序，用于执行前述权利要求1-8中任一项所述的条码识别方法。
18.一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存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现前述权利要求1至8中任一项所述的条码识别方法。
CN202010256996.8A 2020-04-02 2020-04-02 一种条码识别方法、装置、电子设备及存储介质 Active CN111476050B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010256996.8A CN111476050B (zh) 2020-04-02 2020-04-02 一种条码识别方法、装置、电子设备及存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010256996.8A CN111476050B (zh) 2020-04-02 2020-04-02 一种条码识别方法、装置、电子设备及存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111476050A CN111476050A (zh) 2020-07-31
CN111476050B true CN111476050B (zh) 2023-10-10

Family

ID=71749589

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010256996.8A Active CN111476050B (zh) 2020-04-02 2020-04-02 一种条码识别方法、装置、电子设备及存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111476050B (zh)

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112950540B (zh) * 2021-02-01 2022-04-15 联宝(合肥)电子科技有限公司 一种条码识别方法及设备
CN113673268B (zh) * 2021-08-11 2023-11-14 广州爱格尔智能科技有限公司 一种用于不同亮度下的识别方法、系统及设备
CN113658164B (zh) * 2021-08-24 2024-05-24 凌云光技术股份有限公司 一种二维码信息提取准确性的评估方法及装置
CN113869077B (zh) * 2021-09-29 2024-08-02 杭州海康威视数字技术股份有限公司 一种条码识别方法、装置及电子设备
CN114611540A (zh) * 2021-12-10 2022-06-10 厦门码灵半导体技术有限公司 基于数字图像处理的一维码图像区域识别方法、电子设备

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101833640A (zh) * 2010-06-01 2010-09-15 福建新大陆电脑股份有限公司 条空边界像素点计算模块及其计算方法
CN101908122A (zh) * 2010-06-01 2010-12-08 福建新大陆电脑股份有限公司 条空边界处理模块、条码识别装置及其方法
CN103034831A (zh) * 2011-09-30 2013-04-10 无锡爱丁阁信息科技有限公司 线性条码识别方法和系统
CN104732183A (zh) * 2015-03-20 2015-06-24 杭州晟元芯片技术有限公司 一种基于图像采样线灰度信息分析的一维条码识别方法
CN109325491A (zh) * 2018-08-16 2019-02-12 腾讯科技（深圳）有限公司 识别码识别方法、装置、计算机设备和存储介质

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2393036B1 (en) * 2010-06-01 2016-03-02 Fujian Newland Computer Co., Ltd. Barcode decoding chip

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101833640A (zh) * 2010-06-01 2010-09-15 福建新大陆电脑股份有限公司 条空边界像素点计算模块及其计算方法
CN101908122A (zh) * 2010-06-01 2010-12-08 福建新大陆电脑股份有限公司 条空边界处理模块、条码识别装置及其方法
CN103034831A (zh) * 2011-09-30 2013-04-10 无锡爱丁阁信息科技有限公司 线性条码识别方法和系统
CN104732183A (zh) * 2015-03-20 2015-06-24 杭州晟元芯片技术有限公司 一种基于图像采样线灰度信息分析的一维条码识别方法
CN109325491A (zh) * 2018-08-16 2019-02-12 腾讯科技（深圳）有限公司 识别码识别方法、装置、计算机设备和存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN111476050A (zh) 2020-07-31

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111476050B (zh) 一种条码识别方法、装置、电子设备及存储介质
CN111767819B (zh) 一种图像识别方法、装置、电子设备和计算机可读介质
US9141874B2 (en) Feature extraction and use with a probability density function (PDF) divergence metric
US10860877B2 (en) Logistics parcel picture processing method, device and system
CN109409377B (zh) 图像中文字的检测方法及装置
CN115759148B (zh) 图像处理方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质
CN109740403B (zh) 一种识读一维条码的方法和装置
CN112733568B (zh) 一维条码识别方法、装置、设备及存储介质
CN113569070A (zh) 图像检测方法和装置、电子设备、存储介质
CN111598076A (zh) 一种标签图像中日期检测处理方法及装置
CN111833285A (zh) 图像处理方法、图像处理装置及终端设备
CN110991298A (zh) 图像的处理方法和装置、存储介质及电子装置
CN110222547B (zh) 条码识别方法及装置
CN112766012A (zh) 二维码图像的识别方法、装置、电子设备及存储介质
CN102782705B (zh) 包括经历ocr处理的文本的图像的分辨率调整
CN111821693A (zh) 游戏的透视外挂检测方法、装置、设备及存储介质
CN118428382A (zh) 条形码识别方法、终端及系统
CN117540762A (zh) 条形码的识别方法、装置、设备及可读存储介质
CN111507120A (zh) 二维码定位框识别方法、装置、电子设备及存储介质
CN112200004B (zh) 图像检测模型的训练方法、装置及终端设备
US9734550B1 (en) Methods and apparatus for efficiently determining run lengths and identifying patterns
CN110287943B (zh) 图像的对象识别方法、装置、电子设备及存储介质
CN112560856A (zh) 车牌检测识别方法、装置、设备及存储介质
Abo‐Samra Application independent localisation of vehicle plate number using multi‐window‐size binarisation and semi‐hybrid genetic algorithm
CN112199522B (zh) 互动实现方法、终端、服务端、计算机设备及存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant