CN112651260B - 一种自适应离散码转连续码的方法及系统 - Google Patents
一种自适应离散码转连续码的方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112651260B CN112651260B CN202011614717.7A CN202011614717A CN112651260B CN 112651260 B CN112651260 B CN 112651260B CN 202011614717 A CN202011614717 A CN 202011614717A CN 112651260 B CN112651260 B CN 112651260B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- image
- code
- value
- size
- code image
- 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
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 48
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims abstract description 55
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 35
- 238000005260 corrosion Methods 0.000 claims abstract description 27
- 230000007797 corrosion Effects 0.000 claims abstract description 26
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 claims description 22
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 14
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 7
- 241000519995 Stachys sylvatica Species 0.000 claims description 3
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 abstract description 5
- 230000008569 process Effects 0.000 description 8
- 230000009471 action Effects 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 2
- 241001270131 Agaricus moelleri Species 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 1
- 125000004122 cyclic group Chemical group 0.000 description 1
- 230000001351 cycling effect Effects 0.000 description 1
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000003628 erosive effect Effects 0.000 description 1
- 238000009776 industrial production Methods 0.000 description 1
- 238000010147 laser engraving Methods 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000003908 quality control method Methods 0.000 description 1
- 238000005507 spraying Methods 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
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
- G06K7/14—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
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/20—Image enhancement or restoration using local operators
- G06T5/30—Erosion or dilatation, e.g. thinning
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Electromagnetism (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Toxicology (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
本申请提供了一种自适应离散码转连续码的方法及系统,采用增加初始尺寸的方式对原离散码图像进行腐蚀膨胀,直至得到的转码图像中,检测值与评估值的差值大于预设阈值,则将该转码图像对应的尺寸作为最优尺寸,进而输出最优尺寸对应的转码图像。该方法可以在不需要人为提前手动设定卷积核尺寸的情况下,自适应的完成离散码到连续码的转换。
Description
技术领域
本申请涉及二维码计算机图像处理技术领域,尤其涉及一种自适应离散码转连续码的方法及系统。
背景技术
Datamatrix二维条码(简称DM码)为一种二维矩阵码,由深浅两种不同灰度的码块组成棋盘的样式,其具有正方形和长方形两种符号形式,被广泛应用于商品的防伪、统筹标识。它主要通过激光雕刻、喷码、印刷等方式在零部件上直接作出标识,在组装过程中实现质量控制和永久溯源。它具有面积小、信息含量高、抗污损等优点被广泛应用于工业生产制造中。二维条码具有多种类型,各种二维条码因为其定位特点、存储容量、数据密度、纠错程度等特点的不同,在不同的行业通常采用不同的二维码进行数据保存。
由定位图形和数据区域组成,定位图形又由一组垂直的实线边缘和虚线边缘组成,实线边缘形成一个“L”形的特征边,用于提供条码的位置基准和方向基准,虚线边缘由深浅两色码块切换组成,其提供二维条码的尺寸信息;数据区域分布着深色和浅色的码块,分别代表数据位“1”和“0”,通过对条码以编码规则顺序读出每个码块代表的数据位信息,得到一组承载一定信息的数据流,按DM码的编码协议可译码得到条码所存储的数据内容。
无论是在上述DM码的定位图形或数据区域中,每一个独立的深色或浅色码块即为一个单元,在每个单元之间有一定距离的DM码则为离散码,反之则为连续码。一般设计一个读码器需要兼容两种二维码,但是这两种二维码的定位策略却有所不同。为了在不改变二维码定位策略的情况下兼容两种二维码,则需要将离散码转化为连续码,然后再按连续码的定位方法进行定位。
传统离散码转化为连续码采用的是腐蚀膨胀的方法,即采用固定尺度的卷积核进行腐蚀膨胀,该卷积核尺寸则需要提前手动设定。在手动设置卷积核的尺寸过程中,由于不同离散码需要的尺寸并不相同,且该尺寸在设置时不能过大,也不能过小,当尺寸设置过大时,二维码损失信息严重,当尺寸设置过小时,图像还未转化为连续码。因此,该种离散码转连续码的方式自适应性较差。
发明内容
本申请提供了一种自适应离散码转连续码的方法及系统,以解决传统离散码转连续码方法中由于不同离散码需要的尺寸不同而存在的自适应性较差的问题。
本申请解决上述技术问题所采取的技术方案如下:
一种自适应离散码转连续码的方法,包括以下步骤:
采用卷积核初始尺寸对原离散码图像进行腐蚀膨胀,得到转码图像,所述初始尺寸为对原离散码图像进行计算处理而得;
计算转码图像中相同面积的点的个数,并将该个数中的最大值设置为检测值;
若检测值与评估值一致,则采用增加初始尺寸的方式对原离散码图像进行腐蚀膨胀,直至得到的转码图像中,检测值与评估值的差值大于预设阈值,则将该转码图像对应的尺寸作为最优尺寸,所述评估值为原离散码图像中相同面积的点的个数的最大值;
输出最优尺寸对应的转码图像。
可选的,所述方法还包括:
若检测值与评估值的差值大于预设阈值,则将所述初始尺寸作为最优尺寸。
可选的,所述初始尺寸通过以下方法获取:
获取原离散码图像;
计算原离散码图像中相同面积的点的个数,并将相同面积的点的个数中最大值设置为评估值;
将评估值所对应的面积设置为单元面积;
根据所述单元面积确定腐蚀膨胀卷积核的初始尺寸。
可选的,所述获取原离散码图像包括:
读取DM码图像;
对所述DM图像进行灰度化处理,得到灰度图;
对所述灰度图进行二值化处理,得到处理后的DM码,即为原离散码图像。
可选的,采用卷积核初始尺寸对原离散码图像进行腐蚀膨胀,包括:
若所述原离散码图像为白底黑码,则采用腐蚀操作;
若所述原离散码图像为黑底白码,则采用膨胀操作。
可选的,计算转码图像中相同面积的点的个数,包括:
若所述转码图像为白底黑码,则计算转码图像中相同面积的黑点的个数;
若所述转码图像为黑底白码,则计算转码图像中相同面积的白点的个数。
可选的,所述阈值为原离散码图像中评估值的5%。
一种自适应离散码转连续码的系统,所述系统包括:
转码模块,用于采用卷积核初始尺寸对原离散码图像进行腐蚀膨胀,得到转码图像,所述初始尺寸为对原离散码图像进行计算处理而得;
检测值确定模块,用于计算转码图像中相同面积的点的个数,并将该个数中的最大值设置为检测值;
最优尺寸确定模块,用于将检测值与评估值进行对比,若检测值与评估值一致,则采用增加初始尺寸的方式对原离散码图像进行腐蚀膨胀,直至得到的转码图像中,检测值与评估值的差值大于预设阈值,则将该转码图像对应的尺寸作为最优尺寸,所述评估值为原离散码图像中相同面积的点的个数的最大值;
结果输出模块,用于输出最优尺寸对应的转码图像。
可选的,所述系统还包括初始尺寸确定模块,所述初始尺寸确定模块包括:
原离散码图像获取单元,用于获取原离散码图像;
评估值确定单元,用于计算原离散码图像中相同面积的点的个数,并将相同面积的点的个数中最大值设置为评估值;
单元面积确定单元,用于将评估值所对应的面积设置为单元面积;
初始尺寸确定单元,用于根据所述单元面积确定腐蚀膨胀卷积核的初始尺寸。
可选的,所述原离散码图像获取单元,包括:
读取器,用于读取DM码图像;
灰度处理器,用于对所述DM图像进行灰度化处理,得到灰度图;
二值化处理器,用于对所述灰度图进行二值化处理,得到处理后的DM码,即为原离散码图像。
本申请提供的技术方案包括以下有益技术效果:
本申请提供了一种自适应离散码转连续码的方法及系统,采用增加初始尺寸的方式对原离散码图像进行腐蚀膨胀,直至得到的转码图像中,检测值与评估值的差值大于预设阈值,则将该转码图像对应的尺寸作为最优尺寸,进而输出最优尺寸对应的转码图像。该方法可以在不需要人为提前手动设定卷积核尺寸的情况下,自适应的完成离散码到连续码的转换。
附图说明
为了更清楚地说明本申请的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,对于本领域普通技术人员而言,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为一张DataMatrix二维码示意图;
图2为DataMatrix二维码分类对比图;
图3为卷积核处理离散码前后对比图;
图4为不同卷积尺寸下处理离散码的对比图;
图5为本申请实施例提供的一种自适应离散码转连续码的方法流程图;
图6为本申请实施例提供的一种自适应离散码转连续码循环流程图。
具体实施方式
为了使本领域技术人员更好地理解本申请中的技术方案,下面将结合本申请实施例中的附图,对申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述;显然,所描述的实施例仅是本申请的一部分实施例,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,都应当属于本申请保护的范围。
下面通过具体的实施例对本申请提供的自适应离散码转连续码的方法及系统进行详细阐述。
首先,对本方案的使用场景作简要介绍。
如图1中所示为一张DataMatrix二维码示意图,图中外框线内部为数据区,外框线与内框线之间为定位信息。定位信息有两个实线边与两条虚线边组成。区中每一个独立的黑块称为一个单元。对上述DataMatrix二维码进行分类,则为连续码和离散码,如图2中所示,DataMatrix二维码左图为连续码,右图为离散码。从图2可以看出离散码的每个单元之间有一定距离,一般设计一个读码器需要兼容两种二维码,但是这两种方法的检测策略有所不同。
为了在不改变二维码定位策略的情况下兼容两种二维码,则需要将离散码转化为连续码,然后再按连续码的定位方法进行定位。转化的方法一般采用腐蚀膨胀的方法。目前常用的做法是采用固定尺度的卷积核进行腐蚀膨胀,而这个尺寸是提前设定的。如图3所示,左图为离散码,右图为采用9*9尺寸的卷积核处理后的结果。
然而上述方法的缺陷在于需要手动设置卷积核的尺寸,且该尺寸不能过大,也不能过小。但是不同离散码需要的尺寸并不相同,因此自适应性较差。如图4中所示,从左到右分别为原图、卷积核尺寸为5、卷积核尺寸为9、卷积核尺寸为21的腐蚀运算后的结果。可以发现卷积核尺寸为5时,图像还没变成连续码;卷积核尺寸为9时,可以将离散码变为连续码且不损失信息;卷积核尺寸为21时,二维码损失信息严重。
基于此,本申请实施例提出了一种卷积核尺寸自适应变换的离散码转连续码的方法,该算法可以在不需要人为设定的情况下完成离散码到连续码的转换。
如图5所示为本申请实施例提供的一种自适应离散码转连续码的方法流程图,所述方法包括步骤S1至步骤S4:
S1:采用卷积核初始尺寸对原离散码图像进行腐蚀膨胀,得到转码图像,所述初始尺寸为对原离散码图像进行计算处理而得。
在对原离散码图像进行处理时,观察离散码图像可知,每个黑块单元的面积基本相同,因此,可以计算图像中所有连通域的面积,然后统计每个面积出现的个数,并以该个数作为该面积的出现概率评估值,取得最大评估值的面积即为单元面积。
在本实例中,所述初始尺寸可以通过以下步骤S101至步骤S103进行获取:
S101:获取原离散码图像,该离散码图像可以为所有DataMatrix离散二维码的图像;
S102:计算原离散码图像中相同面积的点的个数,并将相同面积的点的个数中最大值设置为评估值,具体的,包括计算原离散码图像中所有连通域中每个面积出现的个数,并将相同面积的点的个数中最大值设置为评估值;
S103:将评估值所对应的面积设置为单元面积;
S104:根据所述单元面积确定腐蚀膨胀卷积核的初始尺寸。
需要说明的是,本申请实施例中的评估值不限于面积出现的频率,可以为各个黑块单元的特征,如面积,周长等可以描述形状特征的特定参量。
S2:计算转码图像中相同面积的点的个数,并将该个数中的最大值设置为检测值。
本实施例中,通过采用卷积核初始尺寸对原离散码图像进行腐蚀膨胀后,得到的转码图像中,重新计算该转码图像中所有连通域中每个面积出现的个数,并将相同面积的点的个数中最大值设置为检测值。
S3:若检测值与评估值一致,则采用增加初始尺寸的方式对原离散码图像进行腐蚀膨胀,直至得到的转码图像中,检测值与评估值的差值大于预设阈值,则将该转码图像对应的尺寸作为最优尺寸,所述评估值为原离散码图像中相同面积的点的个数的最大值;
在本实施例中,若通过不断增加腐蚀卷积核的尺寸的方式,在达到最佳尺寸前,腐蚀后图片仍是一个离散码,因此,虽然单元面积会不断增大,但是由于单元出现频率不会发生变化,则评估值不会出现明显变化。当卷积核尺寸达到最佳尺寸时,此时离散码刚好变为连续码,此时由于单元之间出现了粘连,所以评估值会出现明显减小。
可见,只要寻找出评估值变化的临界点,即可找到最佳尺寸。
在一种实施例中,若卷积核的尺寸从1*1开始增加,则速度太慢,因此,需要一个卷积核的初始尺寸,可以首先计算一遍连通域面积,计算该连通域中每个面积出现的个数,相同面积的点的个数中最大值即为评估值,则评估值的面积area作为离散码单元面积,然后对单元面积开方并除以一个系数,以此作为卷积核的初始尺寸。具体的,当面积的值area获取后,求得单元边长len为area开方并向下取整,则单元间距为d=len/k,k=1,2,3,其中k的值为预先设置,默认为2,最后求得卷积核尺寸大小为d-1。
S4:输出最优尺寸对应的转码图像,即在最优尺寸下对应的转码图像即为离散码转为连续码的最终图像。
可选的,上述预设阈值为原离散码图像中评估值的5%,具体在处理图像时,可以根据实际需求进行设置,本申请实施例不做具体限定。
作为一种实施方式,本实施例中提供的方法还包括如下情况:
将初始尺寸下得到的检测值与评估值的差值与预设阈值进行比较,若检测值与评估值的差值大于预设阈值,则将所述初始尺寸作为最优尺寸。整个过程一次完成,不需要进行上述增加卷积核初始尺寸的循环操作。
本实施例中,所述获取原离散码图像包括:
读取DM码图像;
对所述DM图像进行灰度化处理,得到灰度图;
对所述灰度图进行二值化处理,得到处理后的DM码,即为原离散码图像。
如图6所示,为本申请实施例提供的一种自适应离散码转连续码循环流程图。
本实施例中,采用卷积核初始尺寸对原离散码图像进行腐蚀膨胀,包括:
若所述原离散码图像为白底黑码,则采用腐蚀操作;
若所述原离散码图像为黑底白码,则采用膨胀操作。
具体的,计算转码图像中相同面积的点的个数,包括:
若所述转码图像为白底黑码,则计算转码图像中相同面积的黑点的个数;
若所述转码图像为黑底白码,则计算转码图像中相同面积的白点的个数。
本申请实施例还提供了一种自适应离散码转连续码的系统,所述系统包括:
转码模块,用于采用卷积核初始尺寸对原离散码图像进行腐蚀膨胀,得到转码图像,所述初始尺寸为对原离散码图像进行计算处理而得;
检测值确定模块,用于计算转码图像中相同面积的点的个数,并将该个数中的最大值设置为检测值;
最优尺寸确定模块,用于将检测值与评估值进行对比,若检测值与评估值一致,则采用增加初始尺寸的方式对原离散码图像进行腐蚀膨胀,直至得到的转码图像中,检测值与评估值的差值大于预设阈值,则将该转码图像对应的尺寸作为最优尺寸,所述评估值为原离散码图像中相同面积的点的个数的最大值;
结果输出模块,用于输出最优尺寸对应的转码图像。
本实施例中,所述系统还包括初始尺寸确定模块,所述初始尺寸确定模块包括:
原离散码图像获取单元,用于获取原离散码图像;
评估值确定单元,用于计算原离散码图像中相同面积的点的个数,并将相同面积的点的个数中最大值设置为评估值;
单元面积确定单元,用于将评估值所对应的面积设置为单元面积;
初始尺寸确定单元,用于根据所述单元面积确定腐蚀膨胀卷积核的初始尺寸。
本实施例中,所述原离散码图像获取单元,包括:
读取器,用于读取DM码图像;
灰度处理器,用于对所述DM图像进行灰度化处理,得到灰度图;
二值化处理器,用于对所述灰度图进行二值化处理,得到处理后的DM码,即为原离散码图像。
本申请还提供了一种自适应离散码转连续码的程序,所用程序用于执行时实现上述自适应离散码转连续码的方法的步骤。
本申请还提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机指令,该指令被处理器执行时实现上述自适应离散码转连续码的方法的步骤。
本申请还提供了一种检测设备,所述检测设备包括:至少一个处理器;以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,所述存储器存储有可被所述一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器执行上述自适应离散码转连续码的方法。
综上,本申请实施例提供了一种自适应离散码转连续码的方法及系统,采用增加初始尺寸的方式对原离散码图像进行腐蚀膨胀,直至得到的转码图像中,检测值与评估值的差值大于预设阈值,则将该转码图像对应的尺寸作为最优尺寸,进而输出最优尺寸对应的转码图像。该方法可以在不需要人为提前手动设定卷积核尺寸的情况下,自适应的完成离散码到连续码的转换。
需要说明的是,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。
以上所述仅是本申请的具体实施方式,使本领域技术人员能够理解或实现本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的,本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下,在其它实施例中实现。因此,本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例,而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
应当理解的是,本申请并不局限于上面已经描述并在附图中示出的内容,并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本申请的范围仅由所附的权利要求来限制。
Claims (8)
1.一种自适应离散码转连续码的方法,其特征在于,包括以下步骤:
采用卷积核初始尺寸对原离散码图像进行腐蚀膨胀,得到转码图像,所述初始尺寸通过以下方法获取:获取原离散码图像;计算原离散码图像中相同面积的点的个数,并将相同面积的点的个数中最大值设置为评估值;将评估值所对应的面积设置为单元面积;根据所述单元面积确定腐蚀膨胀卷积核的初始尺寸;
计算转码图像中相同面积的点的个数,并将该个数中的最大值设置为初始检测值;
若初始检测值与评估值一致,则采用增加初始尺寸的方式对原离散码图像进行腐蚀膨胀,直至得到的转码图像中,新的检测值与评估值的差值大于预设阈值,则将该转码图像对应的尺寸作为最优尺寸,所述评估值为原离散码图像中相同面积的点的个数的最大值;
输出最优尺寸对应的转码图像。
2.根据权利要求1所述的自适应离散码转连续码的方法,其特征在于,所述方法还包括:
若初始检测值与评估值的差值大于预设阈值,则将所述初始尺寸作为最优尺寸。
3.根据权利要求1所述的自适应离散码转连续码的方法,其特征在于,所述获取原离散码图像包括:
读取DM码图像;
对所述DM图像进行灰度化处理,得到灰度图;
对所述灰度图进行二值化处理,得到处理后的DM码,即为原离散码图像。
4.根据权利要求3所述的自适应离散码转连续码的方法,其特征在于,采用卷积核初始尺寸对原离散码图像进行腐蚀膨胀,包括:
若所述原离散码图像为白底黑码,则采用腐蚀操作;
若所述原离散码图像为黑底白码,则采用膨胀操作。
5.根据权利要求4所述的自适应离散码转连续码的方法,其特征在于,计算转码图像中相同面积的点的个数,包括:
若所述转码图像为白底黑码,则计算转码图像中相同面积的黑点的个数;
若所述转码图像为黑底白码,则计算转码图像中相同面积的白点的个数。
6.根据权利要求1所述的自适应离散码转连续码的方法,其特征在于,所述预设阈值为原离散码图像中评估值的5%。
7.一种自适应离散码转连续码的系统,其特征在于,所述系统包括:
转码模块,用于采用卷积核初始尺寸对原离散码图像进行腐蚀膨胀,得到转码图像;
初始尺寸确定模块,包括:原离散码图像获取单元,用于获取原离散码图像;评估值确定单元,用于计算原离散码图像中相同面积的点的个数,并将相同面积的点的个数中最大值设置为评估值;单元面积确定单元,用于将评估值所对应的面积设置为单元面积;初始尺寸确定单元,用于根据所述单元面积确定腐蚀膨胀卷积核的初始尺寸;
检测值确定模块,用于计算转码图像中相同面积的点的个数,并将该个数中的最大值设置为检测值;
最优尺寸确定模块,用于将检测值与评估值进行对比,若检测值与评估值一致,则采用增加初始尺寸的方式对原离散码图像进行腐蚀膨胀,直至得到的转码图像中,检测值与评估值的差值大于预设阈值,则将该转码图像对应的尺寸作为最优尺寸,所述评估值为原离散码图像中相同面积的点的个数的最大值;
结果输出模块,用于输出最优尺寸对应的转码图像。
8.根据权利要求7所述的自适应离散码转连续码的系统,其特征在于,所述原离散码图像获取单元,包括:
读取器,用于读取DM码图像;
灰度处理器,用于对所述DM图像进行灰度化处理,得到灰度图;
二值化处理器,用于对所述灰度图进行二值化处理,得到处理后的DM码,即为原离散码图像。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202011614717.7A CN112651260B (zh) | 2020-12-30 | 2020-12-30 | 一种自适应离散码转连续码的方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202011614717.7A CN112651260B (zh) | 2020-12-30 | 2020-12-30 | 一种自适应离散码转连续码的方法及系统 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN112651260A CN112651260A (zh) | 2021-04-13 |
CN112651260B true CN112651260B (zh) | 2024-01-30 |
Family
ID=75364404
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202011614717.7A Active CN112651260B (zh) | 2020-12-30 | 2020-12-30 | 一种自适应离散码转连续码的方法及系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN112651260B (zh) |
Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106548111A (zh) * | 2016-10-26 | 2017-03-29 | 凌云光技术集团有限责任公司 | 一种二维码外观缺陷检测方法及装置 |
CN106875357A (zh) * | 2017-01-26 | 2017-06-20 | 上海正雅齿科科技有限公司 | 二维码图像处理方法 |
CN107545207A (zh) * | 2017-09-28 | 2018-01-05 | 云南电网有限责任公司电力科学研究院 | 基于图像处理的dm二维码识别方法及装置 |
CN107944453A (zh) * | 2017-12-05 | 2018-04-20 | 江苏省电力试验研究院有限公司 | 基于Hu不变矩和支持向量机SVM的高压套管检测方法 |
JP2018156120A (ja) * | 2017-02-21 | 2018-10-04 | 横浜ゴム株式会社 | 二次元コード検査方法、及び二次元検査装置 |
CN109271823A (zh) * | 2018-08-08 | 2019-01-25 | 佛山市顺德区中山大学研究院 | 一种自定义二维码的快速定位方法 |
CN109657515A (zh) * | 2018-12-18 | 2019-04-19 | 福州图腾易讯信息技术有限公司 | 一种一维条形码的解码方法及设备 |
CN110046528A (zh) * | 2018-11-20 | 2019-07-23 | 维库(厦门)信息技术有限公司 | 一种点状DataMatrix二维码识别方法 |
CN110502949A (zh) * | 2019-08-09 | 2019-11-26 | 广东技术师范大学 | 一种基于自适应尺度控制的qr码图像快速盲去模糊方法 |
CN112069852A (zh) * | 2020-09-07 | 2020-12-11 | 凌云光技术股份有限公司 | 一种基于游程编码的低质量二维码信息提取方法及装置 |
Family Cites Families (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2003037843A (ja) * | 2001-07-23 | 2003-02-07 | Sony Corp | 画像処理装置および方法、記録媒体、並びにプログラム |
JP3516144B1 (ja) * | 2002-06-18 | 2004-04-05 | オムロン株式会社 | 光学情報コードの読取方法および光学情報コード読取装置 |
CN105095822B (zh) * | 2015-09-07 | 2018-07-06 | 福建联迪商用设备有限公司 | 一种汉信码特征图形检测方法及系统 |
-
2020
- 2020-12-30 CN CN202011614717.7A patent/CN112651260B/zh active Active
Patent Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106548111A (zh) * | 2016-10-26 | 2017-03-29 | 凌云光技术集团有限责任公司 | 一种二维码外观缺陷检测方法及装置 |
CN106875357A (zh) * | 2017-01-26 | 2017-06-20 | 上海正雅齿科科技有限公司 | 二维码图像处理方法 |
JP2018156120A (ja) * | 2017-02-21 | 2018-10-04 | 横浜ゴム株式会社 | 二次元コード検査方法、及び二次元検査装置 |
CN107545207A (zh) * | 2017-09-28 | 2018-01-05 | 云南电网有限责任公司电力科学研究院 | 基于图像处理的dm二维码识别方法及装置 |
CN107944453A (zh) * | 2017-12-05 | 2018-04-20 | 江苏省电力试验研究院有限公司 | 基于Hu不变矩和支持向量机SVM的高压套管检测方法 |
CN109271823A (zh) * | 2018-08-08 | 2019-01-25 | 佛山市顺德区中山大学研究院 | 一种自定义二维码的快速定位方法 |
CN110046528A (zh) * | 2018-11-20 | 2019-07-23 | 维库(厦门)信息技术有限公司 | 一种点状DataMatrix二维码识别方法 |
CN109657515A (zh) * | 2018-12-18 | 2019-04-19 | 福州图腾易讯信息技术有限公司 | 一种一维条形码的解码方法及设备 |
CN110502949A (zh) * | 2019-08-09 | 2019-11-26 | 广东技术师范大学 | 一种基于自适应尺度控制的qr码图像快速盲去模糊方法 |
CN112069852A (zh) * | 2020-09-07 | 2020-12-11 | 凌云光技术股份有限公司 | 一种基于游程编码的低质量二维码信息提取方法及装置 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
Data Matrix码识别方法研究;黄昆;;装备制造技术(12);全文 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN112651260A (zh) | 2021-04-13 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN102880850B (zh) | 一种二维码批量扫描的方法及扫描设备 | |
CN105069394B (zh) | 二维码加权平均灰度法解码方法及系统 | |
CN105989317B (zh) | 一种二维码的识别方法及装置 | |
JP2007317184A (ja) | 二次元バーコード、その符号化方法及び復号化方法 | |
US6722567B2 (en) | Generating and decoding graphical bar codes | |
CN105654015A (zh) | 解码二维矩阵符号的方法和系统 | |
US9367782B2 (en) | High capacity 2D color barcode and method for decoding the same | |
CN110569683B (zh) | 条码检测方法及条码检测系统 | |
CN108073966B (zh) | 一种二维码与孔阵码的转换方法 | |
US7636480B2 (en) | Super resolution encoding | |
CA3045391C (en) | Method for detection and recognition of long-range high-density visual markers | |
CN111783495A (zh) | 一种条形码识别方法、装置、电子设备及存储介质 | |
EP3996283B1 (en) | Coding pattern, coding and reading methods for same, calibration board, and calibration method | |
CN113435436A (zh) | 一种基于线性约束矫正网络的场景文字识别方法 | |
CN115511031A (zh) | 一种扩容二维码、三维码解码方法、系统、设备和介质 | |
CN112651260B (zh) | 一种自适应离散码转连续码的方法及系统 | |
CN107292369A (zh) | 标识码的生成方法及装置 | |
CN111815725B (zh) | 一种qr码区域定位方法 | |
CN114021596A (zh) | 一种基于深度学习的条码识别方法及装置 | |
CN106875357A (zh) | 二维码图像处理方法 | |
CN112541370A (zh) | 一种基于fpga的qr码位置探测图形定位方法 | |
CN114519788A (zh) | 图像处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 | |
CN116842976A (zh) | 一种基于图像粗定位后的DataMatrix二维码识别方法及系统 | |
TW201727534A (zh) | 條碼解碼方法 | |
CN115063405A (zh) | 钢材表面缺陷检测的方法、系统、电子设备和存储介质 |
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 |