CN113496132A - 二维码识别方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种二维码识别方法、装置、电子设备及存储介质，其中，所述二维码识别方法包括：获取图像，所述图像包含若干个二维码；对所述图像中的若干个所述二维码进行分割，得到若干个待识别区域图像，每一个所述待识别区域图像包含一个所述二维码；对若干个所述待识别区域图像分别进行二维码解码处理，得到若干个候选解码结果，每一个所述候选解码结果对应一个所述待识别区域图像；利用预设规则对若干个所述候选解码结果进行过滤，得到解码结果；针对所述解码结果进行纠错处理，得到所述图像的二维码识别结果。采用本发明所提供的二维码识别方法、装置、电子设备及存储介质解决了现有技术中多个二维码识别的识别效率不高的问题。

Description

二维码识别方法、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，尤其涉及一种二维码识别方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

目前，二维码已逐渐被广泛地应用在移动支付、信息加密和物联网等前沿领域，二维码本质上是对一个特殊字符串进行加密的一种方式，而同一个特殊字符串所表达的目的是固定的。因此，为了满足用户的多个目的，则需要向用户提供多个二维码。

对于扫描设备而言，在对多个二维码进行识别的过程中，不仅需要逐一扫描每一个二维码，而且需要针对每一个二维码进行解码和纠错。

然而，发明人发现，如果多个二维码被放置在同一个区域中相对接近的位置，扫描难度将大大地增加，例如，用户需要贴近某一个二维码，或者，用户需要使某一个二维码远离扫描设备，这就可能因反复扫描而出现扫描错误，进而增加二维码解码的错误率，并有可能使得二维码难以通过纠错符合预期。

由上可知，在上述对多个二维码进行识别的过程中，如果重复地针对每一个二维码进行扫描、解码和纠错，容易导致多个二维码识别的识别效率不高。

发明内容

本发明各实施例提供一种二维码识别方法、装置、电子设备及存储介质，以此解决相关技术中存在的多个二维码识别的识别效率不高的问题。

其中，本发明所采用的技术方案为：

根据本发明的一个方面，一种二维码识别方法，包括：获取图像，所述图像包含若干个二维码；对所述图像中的若干个所述二维码进行分割，得到若干个待识别区域图像，每一个所述待识别区域图像包含一个所述二维码；对若干个所述待识别区域图像分别进行二维码解码处理，得到若干个候选解码结果，每一个所述候选解码结果对应一个所述待识别区域图像；利用预设规则对若干个所述候选解码结果进行过滤，得到解码结果；对所述解码结果进行纠错处理，得到所述图像的二维码识别结果。

根据本发明的一个方面，一种二维码识别装置，包括：图像获取模块，用于获取图像，所述图像包含若干个二维码；图像分割模块，用于对所述图像中的若干个所述二维码进行分割，得到若干个待识别区域图像，每一个所述待识别区域图像包含一个所述二维码；二维码解码模块，用于对若干个所述待识别区域图像分别进行二维码解码处理，得到若干个候选解码结果，每一个所述候选解码结果对应一个所述待识别区域图像；结果过滤模块，用于利用预设规则对若干个所述候选解码结果进行过滤，得到解码结果；结果纠错模块，用于对所述解码结果进行纠错处理，得到所述图像的二维码识别结果。

根据本发明的一个方面，一种电子设备，包括至少一处理器；至少一通信总线；以及至少一存储器，通过所述通信总线与所述处理器电连接；其中，所述存储器上存储有计算机可读指令，所述处理器通过通信总线读取所述存储器中的所述计算机可读指令；所述计算机可读指令被所述处理器执行时实现如上所述的二维码识别方法。

根据本发明的一个方面，一种存储介质，其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上所述的二维码识别方法。

在上述技术方案中，获取包含若干个二维码的图像，并对图像中的若干个二维码进行分割，得到若干个包含一个二维码的待识别区域图像，进而对若干个待识别区域图像分别进行二维码解码处理，以得到若干个对应待识别区域图像的候选解码结果，再利用预设规则对若干个候选解码结果进行过滤，得到解码结果，并针对过滤得到的解码结果进行纠错处理，从而得到图像的二维码识别结果，也就是说，在纠错处理之前，不符合预设规则的解码结果将被滤除，以此减少二维码识别过程中的纠错次数，从而解决了现有技术中多个二维码识别的识别效率不高的问题。

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和解释性的，并不能限制本发明。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。

图1是根据一示例性实施例示出的一种二维码识别方法的流程图。

图2是图1对应实施例中步骤330在一个实施例的流程图。

图3是根据一示例性实施例示出的另一种二维码识别方法的流程图。

图4是图3对应实施例所涉及的不同类型的二维码的二维码位置探测点的示意图。

图5是图3对应实施例所涉及的待纠错数据和纠错码在待识别区域图像中顺序排列和填充的示意图。

图6是图1对应实施例中步骤370在一个实施例的流程图。

图7是图6对应实施例中步骤373在一个实施例的流程图。

图8是图6对应实施例中步骤375在一个实施例的流程图。

图9是图1对应实施例中步骤390在一个实施例的流程图。

图10是图9对应实施例所涉及的修正容量对应的纠错码等级在待识别区域图像中存储的示意图。

图11是一应用场景中一种二维码识别方法的具体实现示意图。

图12是根据一示例性实施例示出的一种二维码识别装置的框图。

图13是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的框图。

图14是根据一示例性实施例示出的一种扫描设备的硬件结构图。

通过上述附图，已示出本发明明确的实施例，后文中将有更详细的描述，这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本发明构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本发明的概念。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例执行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。

请参阅图1，在一示例性实施例中，一种二维码识别方法适用于电子设备，例如，电子设备为扫描设备。

该种二维码识别方法可以由电子设备执行，也可以理解为由电子设备中运行的应用程序(即二维码识别装置)执行。在下述方法实施例中，为了便于描述，以各步骤的执行主体为电子设备加以说明，但是并不对此构成限定。

该种二维码识别方法可以包括以下步骤：

步骤310，获取图像。

其中，获取到的图像，包含若干个二维码，可以是电子设备针对若干个二维码进行扫描生成的，还可以是电子设备针对若干个二维码进行拍摄生成的。

例如，电子设备为扫描设备，某一个区域中相对接近的位置放置有多个二维码，用户可使用扫描设备配置的摄像头对准该区域，并扫描该区域中的多个二维码，由此，扫描设备即可获得包含多个二维码的图像。

也就是说，本发明中，针对多个二维码，用户不再需要逐一扫描每一个二维码，而是实现了二维码的批量扫描，以此减少反复扫描所造成的扫描错误，从而有利于提高二维码识别的识别效率。

步骤330，对所述图像中的若干个所述二维码进行分割，得到若干个待识别区域图像。

其中，每一个所述待识别区域图像包含一个所述二维码。

如前所述，图像中可能包含多个二维码，但是二维码解码处理是针对每一个二维码进行的，为此，本实施例中，需要将包含多个二维码的图像分割为仅包含一个二维码的多个待识别区域图像。

可选地，分割包括但不限于：普通分割、语义分割、实例分割等，其中，普通分割进一步包括：基于灰度阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法、基于直方图的分割方法、基于小波变换算法的分割方法、基于聚类分析的分割方法等等，本实施例并未对此加以限定。

下面以普通分割为例，对分割的过程加以详细地说明。

具体地，如图2所示，分割的过程可以包括以下步骤：

步骤331，对包含若干个所述二维码的所述图像进行预处理，得到二值图像。

其中，预处理可基于普通分割的具体方法作出相应的选择，例如，预处理包括但不限于灰度处理、切割目标区域、直方图均衡化、二值化等等。

在图像完成预处理之后，便得到二值图像。该二值图像实质是指整个图像呈现出明显的黑白效果，以利于区分出图像中的不同区域。例如，二值图像中的黑色区域表示包含二维码的区域，而二值图像中的白色区域则表示背景区域，即不包含二维码。

步骤333，对所述二值图像进行二维码轮廓的定位。

如前所述，二值图像可划分为不同区域，为此，定位，指的是定位出二值图像中包含二维码的区域的轮廓，即视为二维码轮廓。

可选地，定位的具体方法包括但不限于：图像腐蚀、图像膨胀、边缘检测等等，在此并未进行具体的限定。

步骤335，根据所述二值图像中的所述二维码轮廓，将所述图像分割为若干个所述待识别区域图像。

在定位到二值图像中的二维码轮廓之后，便可根据定位到的二维码轮廓将每一个包含二维码的区域收容于不同的待识别区域图像，由此完成图像的分割。

换言之，待识别区域图像是图像的其中一部分，该待识别区域图像仅包含一个二维码，以此指示该二维码在图像中的位置，有利于后续基于待识别区域图像进行二维码解码处理。

此外，在电子设备针对二维码进行扫描或者拍摄的过程中，可能因为光线、扫描角度等原因，而导致图像不够清晰，进而影响了待识别区域图像的清晰度。

为此，在一个实施例中，需要针对每一个待识别区域图像进行校正处理，以此保证待识别区域图像的清晰度，从而充分地保障二维码识别的识别准确率。

下面对待识别区域图像的校正处理的过程加以详细地说明。

具体地，如图3所示，步骤330之后，如上所述的方法还可以包括以下步骤：

步骤410，针对每一个所述待识别区域图像，确定二维码位置探测点在该待识别区域图像中的若干个位置。

发明人意识到，如果是图像不够清晰，还可以通过校正处理进行修复，而如果是图像本身所包含的二维码不完整，则完全没有必要进行修复。

因此，针对每一个待识别区域图像，首先判断该待识别区域图像是否需要进行校正处理。

首先说明的是，不同类型的二维码，在待识别区域图像中是通过特定图形进行标识的，并且通过该特定图形进一步地辅助二维码轮廓在待识别区域图像中的定位，以此提高二维码轮廓定位的精准度，从而有利于实现待识别区域图像的校正处理。

如图4(a)所示，对于QR-CODE类型的二维码来说，在待识别区域图像的左上角位置、左下角位置、以及右上角位置分别存在一个矩形框，并以此作为标识QR-CODE类型的二维码的特定图形。

如图4(b)所示，对于MAXICODE类型的二维码来说，在待识别区域图像的中心存在三个等间距的同心圆环，并以此作为标识MAXICODE类型的二维码的特定图形。

如图4(c)所示，对于DATAMATRIX类型的二维码来说，在待识别区域图像的左下角位置，存在两条相互垂直的实线段，并以此作为标识DATAMATRIX类型的二维码的特定图形。

基于此，二维码位置探测点，是指特定图形的中心。例如，对于MAXICODE类型的二维码而言，二维码位置探测点是指三个等间距的同心圆环的圆心。

相应地，该二维码位置探测点在待识别区域图像中的位置，实质上指的是特定图形在待识别区域图像中的中心位置。应当说明的是，该位置，在待识别区域图像中，通过坐标(x,y)唯一地表示。

由上可知，针对不同类型的二维码，便可基于定位确定二维码位置探测点在待识别区域图像中的位置。可选地，定位的具体方法包括但不限于：图像腐蚀、图像膨胀、边缘检测等等，在此并未进行具体的限定。

以QR-CODE类型的二维码为例，二维码位置探测点在待识别区域中的位置，包括左上角矩形框的中心位置、左下角矩形框的中心位置、以及右上角矩形框的中心位置。

此时，便可进一步根据二维码位置探测点在待识别区域图像中的位置，判断待识别区域图像是否需要进行校正处理，也即是，二维码位置探测点在待识别区域图像中的位置是否满足校正条件。

其中，校正条件，是指针对不同类型的二维码，二维码位置探测点在待识别区域图像中的位置的个数。

例如，对于QR-CODE类型的二维码而言，校正条件是二维码位置探测点在待识别区域图像中的位置的个数大于等于三个。

如果二维码位置探测点在待识别区域图像中的位置的个数大于等于三个，表示步骤410所确定到的若干个位置满足校正条件，视为待识别区域图像包含的二维码完整，方能够进行校正处理，则执行步骤430，即对该待识别区域图像进行校正处理。

反之，如果二维码位置探测点在待识别区域图像中的位置的个数小于三个，表示步骤410所确定到的若干个位置不满足校正条件，视为待识别区域图像包含的二维码不完整，则丢弃该待识别区域图像，不进行后续的校正处理。

步骤430，如果若干个所述位置满足校正条件，根据若干个所述位置之间的连线，对所述待识别区域图像进行校正处理。

其中，校正处理包括但不限于：镜像处理、翻转处理、图像旋转等，在此并未构成具体限定。

由此，后续进行的二维码解码处理则是针对校正处理后的待识别区域图像进行的，从而充分地保障了后续二维码识别的识别准确率。

此外，通过校正条件的设置，实现了对不合格待识别区域图像的滤除，以此减少了二维码识别过程中的解码次数，进而避免反复地进行二维码的解码和纠错，从而有利于提高二维码识别的识别效率。

步骤350，对若干个所述待识别区域图像分别进行二维码解码处理，得到若干个候选解码结果。

其中，每一个所述候选解码结果对应一个所述待识别区域图像。

如前所述，二维码本质上是对一个表达了某个目的的特殊字符串进行加密的一种方式，由此，解码处理，实质是针对加密后的特殊字符串进行解密的过程。

具体地，解码处理，是指将图形格式数据转换为字符格式数据，即是将待识别区域图像转换为候选解码结果。换而言之，待识别区域图像中包含的二维码视为加密后的特殊字符串，而候选解码结果则是解密后的特殊字符串。

步骤370，利用预设规则对若干个所述候选解码结果进行过滤，得到解码结果。

发明人意识到，在二维码解码过程中，既可能存在完全准确的候选解码结果，同时也不可避免地存在某些准确率不够高的候选解码结果，也就是说，解密后的特殊字符串与加密前的特殊字符串不能够完全吻合。为了提高二维码识别的准确率，则需要针对这些候选解码结果进行纠错处理，然而，有些候选解码结果经过纠错处理后能够符合预期，而有些候选解码结果即使经过纠错处理也难以达到预期。

因此，本实施例中，在进行纠错处理之前，将针对候选解码结果进行过滤，可以滤除完全准确的候选解码结果，也可以滤除准确率太差的候选解码结果，还可以滤除已经完成纠错处理仍不符合预期的候选解码结果，进而避免重复地针对每一个候选解码结果进行纠错处理，以此来提高二维码识别的识别效率。

具体地，过滤，是利用预设规则实现的。

在一个实施例中，预设规则为正则表达式。该正则表达式，是针对候选解码结果预先定义的特定字符串，以通过该特定字符串来表达对候选解码结果这个解密后的特殊字符串的过滤逻辑，也可以理解为，基于正则表达式的过滤逻辑，来实现对候选解码结果的过滤。

其中，正则表达式的过滤逻辑，可以根据应用场景的实际需要灵活地设置，例如，该正则表达式为加密前的特殊字符串，本实施例并未对此加以限定。

步骤390，对所述解码结果进行纠错处理，得到所述图像的二维码识别结果。

在过滤得到若干个解码结果之后，便认为若干个解码结果都是需要进行纠错处理的，此时，方能够针对每一个解码结果分别进行纠错处理。

其中，解码结果包括待纠错数据和纠错码，相应地，纠错处理，实质是根据纠错码对待纠错数据进行纠错处理。

以QR-CODE类型的二维码为例，如图5所示，在待识别区域图像中，待纠错数据和纠错码在划线区域301进行顺序排列和填充。那么，通过解码处理，便可由该待识别区域图像得到包含待纠错数据和纠错码的解码结果，进而便可基于得到的纠错码和待纠错数据进行关于该解码结果的纠错处理。

待过滤得到的所有解码结果均完成纠错处理，便可获得图像的二维码识别结果，由此，实现了多个二维码的批量识别。

值得一提的是，为了充分利用电子设备的处理器，本发明各实施例中，通过多任务创建，使得多个二维码的识别过程同时进行，以此充分地保证了多个二维码识别的识别效率。

通过如上所述的过程，实现了多个二维码的批量扫描、批量解码、批量纠错，避免重复地针对每一个二维码进行扫描、解码和纠错，以此解决了现有技术中存在的多个二维码识别的识别效率不高的问题。

此外，在进行纠错处理之前，不符合预设规则的解码结果将被滤除，以此减少二维码识别过程中的纠错次数，进一步有利于提高多个二维码识别的识别效率。

请参阅图6，在一示例性实施例中，步骤370可以包括以下步骤：

步骤371，针对每一个所述候选解码结果，从所述候选解码结果中搜索符合所述正则表达式的过滤逻辑的目标字符。

具体地，针对每一个所述候选解码结果，将所述候选解码结果中的字符与所述正则表达式中的字符进行匹配，得到所述目标字符。

在一个实施例中，目标字符，是指所述候选解码结果中符合所述正则表达式的过滤逻辑的最长字符串。

举例来说，假设正则表达式通过{abcde}来表达对解码结果的过滤逻辑。

如果候选解码结果为{aabcd}，则基于正则表达式的过滤逻辑，该候选解码结果中符合该正则表达式的过滤逻辑的最长字符串即为{abcd}，视为该候选解码结果中符合该正则表达式的过滤逻辑的目标字符。

步骤373，计算所述目标字符在所述候选解码结果中的匹配度，得到所述候选解码结果对应的匹配度。

其中，匹配度，用于表示候选解码结果与加密前的特殊字符串之间的匹配程度。可以理解，匹配程度越高，表示解密后的特殊字符串与加密前的特殊字符串越吻合，即候选解码结果越准确，反之，匹配程度越低，表示解密后的特殊字符串与加密前的特殊字符串相差甚远，则可能直接滤除候选解码结果。

下面以最长字符串举例详细地说明候选解码结果对应的匹配度的计算过程。

具体地，如图7所示，候选解码结果对应的匹配度的计算过程可以包括以下步骤：

步骤3731，计算所述目标字符的字符个数与所述候选解码结果中字符的字符个数的比例值。

步骤3733，将所述比例值作为所述候选解码结果对应的匹配度。

仍以前述例子进行说明，目标字符，即最长字符串{abcd}的字符个数为4。

而候选解码结果{aabcd}中字符的字符个数为5。

此时，最长字符串的字符个数与候选解码结果中字符的字符个数之间的比例值为4/5＝80％。

即，最长字符串在该候选解码结果中的匹配度为80％，作为候选解码结果对应的匹配度。

步骤375，根据若干个所述候选解码结果对应的匹配度，对若干个所述候选解码结果进行过滤，得到所述解码结果。

其中，解码结果，实质为过滤得到的候选解码结果。

为了提高二维码识别的识别效率，过滤可以是将匹配度未超过匹配度阈值的候选解码结果直接滤除，然而，发明人意识到，即使匹配度未超过匹配度阈值的候选解码结果在经过一次纠错处理之后，也存在符合预期的可能性，如果完全剥夺了这些候选解码结果进行纠错处理的权利，则可能导致二维码识别的准确率降低。

因此，本实施例中，过滤，是结合候选解码结果对应的匹配度以及候选解码结果是否已经进行纠错处理实施的。也就是说，只有匹配度低于匹配度阈值并且尚未进行过纠错处理的候选解码结果方能够继续进行纠错处理，而进行过纠错处理且匹配度仍低于匹配度阈值的候选解码结果则被直接滤除。

具体而言，如图8所示，过滤过程可以包括以下步骤：

步骤3751，针对每一个所述候选解码结果，判断所述候选解码结果对应的匹配度是否超过匹配度阈值。

其中，匹配度阈值，可以根据应用场景的实际需要灵活地调整，本实施例在此并未进行具体限定。

以匹配度阈值为90％举例说明，如果候选解码结果对应的匹配度大于或者等于90％，表示该候选解码结果已经符合预期，则该候选解码结果不再需要进行纠错处理，并将该候选解码结果添加至图像的二维码识别结果，即执行步骤3757。

反之，如果该候选解码结果对应的匹配度小于90％，表示该候选解码结果尚未达到预期，通过纠正处理可能符合预期，则需要进一步地判断该候选解码结果是否已进行纠错处理，即执行步骤3753。

步骤3753，当所述候选解码结果对应的匹配度未超过匹配度阈值，检测所述候选解码结果所对应待识别区域图像的纠错状态。

待识别区域图像的纠错状态，用于标识该待识别区域图像对应的候选解码结果是否已进行纠错处理。具体地，待识别区域图像的纠错状态包括第一状态和第二状态，该第一状态用于标识该待识别区域图像对应的候选解码结果已进行纠错处理，该第二状态用于标识该待识别区域图像对应的候选解码结果未进行纠错处理。

其中，待识别区域图像的纠错状态可以通过数字、字母、字符或者三者的任意组合唯一地表示。例如，0表示第二状态，唯一地标识待识别区域图像对应的候选解码结果未进行纠错处理，1表示第一状态，唯一地标识待识别区域图像对应的候选解码结果已进行纠错处理。

如果检测到所述待识别区域图像的纠错状态为第一状态，表示候选解码结果在进行纠错处理后仍不符合预期，则执行步骤3755，滤除该候选解码结果，不再进行纠错处理，也即是，该待识别区域图像完成二维码识别。

反之，如果检测到所述待识别区域图像的纠错状态为第二状态，则将所述候选解码结果作为解码结果，并执行步骤390，对所述解码结果进行纠错处理，得到所述图像的二维码识别结果。

当所述解码结果完成所述纠错处理，则将所述解码结果所对应待识别区域图像的纠错状态由第二状态更新为第一状态。以前述例子进行说明，即将待识别区域图像的纠错状态由0修改为1。

在所述解码结果完成所述纠错处理之后，则返回执行步骤3751，重新视所述解码结果为候选解码结果，继续基于该候选解码结果对应的匹配度进行过滤，直至该候选解码结果被滤除，或者，被添加至图像的二维码识别结果。

步骤3755，滤除所述候选解码结果。

步骤3757，将所述候选解码结果添加至所述图像的二维码识别结果。

通过上述过程，实现了纠错处理前候选解码结果的过滤，避免重复地对每一个候选解码结果进行纠错处理，有效地减少了二维码识别过程中的纠错次数，进而有利于提高二维码识别的识别效率。

当然，在其他实施例中，过滤，也可以是将匹配度低于匹配度阈值的候选解码结果直接滤除，以此充分地提高二维码识别的识别效率，本实施例并非对此构成具体限定。

请参阅图9，在一示例性实施例中，步骤390可以包括以下步骤：

步骤391，针对每一个所述解码结果，获取所述解码结果对应的修正容量和匹配度。

其中，修正容量，表示允许通过纠错处理来修正的字符个数与解码结果中字符的字符个数之间的比例值。

本实施例中，修正容量包括7％、15％、25％以及30％，不同的修正容量对应不同的纠错码等级，并通过二进制唯一地表示该纠错码等级，如表1所示。例如，修正容量7％对应纠错码等级L，该纠错码等级L唯一地表示为01。

表1修正容量表

纠错码等级	纠错码等级的二进制表示	错误修正的容量
			L	01	7％
M	00	15％
			Q	11	25％
H	10	30％

关于解码结果对应的修正容量的获取，如图10所示，在该解码结果对应的待识别区域图像中，纠错码等级可存储于区域501中，即通过标号0～14位置中填充的比特位进行表示。例如，通过标号0位置和标号1位置中填充的比特位0或者1来表示纠错码等级。

基于此，通过解码处理，便可从待识别区域图像中获得该解码结果对应的纠错码等级，并基于表1中纠错码等级与修正容量之间的对应关系，获得该解码结果对应的修正容量。

步骤393，对所述解码结果对应的修正容量和匹配度进行求和运算，得到所述解码结果的纠错值。

以最长字符串在解码结果中的匹配度进行说明。

假设最长字符串在解码结果中的匹配度为80％，即表示最长字符串的字符个数与解码结果中字符的字符个数之间的比例值为80％。也可以理解为，解密后的特殊字符串与加密前的特殊字符串之间不吻合字符的字符个数，与解码结果中字符的字符个数之间的比例值为100％-80％＝20％，也即是，需要通过纠错来修正的字符个数与解码结果中字符的字符个数之间的比例值为20％，视为待修正容量。

如前所述，修正容量，表示允许通过纠错来修正的字符个数与解码结果中字符的字符个数之间的比例值。在此，发明人意识到，如果修正容量未超过待修正容量，说明即使通过纠错处理，解码结果也不可能符合预期，则完全没有必要对该解码结果进行纠错处理，由此，便能够提高二维码识别的识别效率。

因此，本实施例中，在进行纠错处理之前，将判断解码结果对应的匹配度与解码结果对应的修正容量之和，即解码结果的纠错值是否超过纠错阈值。其中，纠错阈值可以根据应用场景的实际需要灵活地设置，本实施例对此并未加以限定。

举例来说，假设纠错阈值为100％，解码结果对应的匹配度为80％。

如果该解码结果对应的修正容量为15％，由于80％+15％<100％，表示即使通过纠错处理，该解码结果也不可能符合预期，则将该解码结果滤除，即不对该解码结果进行纠错处理。

反之，如果该解码结果对应的修正容量为25％，由于80％+25％>100％，表示通过纠错处理，该解码结果可能达到预期，则执行步骤395。

步骤395，如果所述解码结果的纠错值超过纠错阈值，则根据所述纠错码对所述待纠错数据进行纠错处理。

步骤397，待若干个所述待识别区域图像均完成所述二维码识别，得到所述图像的二维码识别结果。

当该解码结果完成纠错处理，则将该解码结果所对应待识别区域图像的纠错状态由第二状态更新为第一状态。

同时，重新视该解码结果为候选解码结果，返回执行步骤370，继续利用预设规则针对该候选解码结果进行过滤，直至该候选解码结果被滤除，即执行步骤3755，或者，被添加至图像的二维码识别结果，即执行步骤3757，此时，该解码结果对应的待识别区域图像完成二维码识别。

待每一个待识别区域图像均完成二维码识别，方能够最终得到图像的二维码识别结果。

在上述过程中，实现了基于修正容量的解码结果的再次过滤，进一步地避免重复地对每一个解码结果进行纠错处理，再次有效地减少了二维码识别过程中的纠错次数，从而有利于进一步地提高二维码识别的识别效率。

图11是一应用场景中一种二维码识别方法的具体实现示意图。

该应用场景中，电子设备为扫描设备，用户手持扫描设备，通过扫描设备配置的摄像头对多个二维码进行扫描，采集得到图像，即执行步骤801。

通过步骤802～步骤804，对图像中的多个二维码进行分割，得到多个待识别区域图像，每一个待识别区域图像仅包含一个二维码。

针对多个待识别区域图像，创建多个任务，以开启多个二维码的同时识别。

就一个待识别区域图像所进行的二维码识别过程来说，对该待识别区域图像进行二维码解码处理，得到对应的候选解码结果，即执行步骤805。

通过步骤806，利用正则表达式，判断该候选解码结果是否需要进行纠错处理。具体地，搜索该候选解码结果中符合正则表达式的过滤逻辑的最长字符串，并以此计算该候选解码结果对应的匹配度，进而判断该候选解码结果对应的匹配度是否超过匹配度阈值，以此判断该候选解码结果是否需要进行纠错处理。

如果该候选解码结果对应的匹配度超过匹配度阈值，视为该候选解码结果符合预期，不需要进行纠错处理，则将该候选解码结果添加至图像的二维码识别结果，即执行步骤811。

反之，如果该候选解码结果对应的匹配度未超过匹配度阈值，视为该候选解码结果不符合预期，可能需要进行纠错处理，则进一步判断该候选解码结果是否已进行纠错处理，即执行步骤807。

通过步骤807，检测该候选解码结果对应的待识别区域图像的纠错状态，以此判断该候选解码结果是否已进行纠错处理。

如果该候选解码结果已进行纠错处理，表示该候选解码结果经过纠错处理仍不符合预期，则滤除该候选解码结果。

反之，如果该候选解码结果尚未进行纠错处理，则将该候选解码结果作为解码结果，对该解码结果进行纠错处理。具体地，通过步骤808～步骤809，根据该解码结果对应的修正容量判断该解码结果是否有进行纠错处理的必要，如果没必要，则滤除该解码结果，反之，如果有必要对该解码结构进行纠错处理，则执行步骤810，即根据该解码结果包含的纠错码对该解码结果包含的纠错数据进行纠错处理。

在该解码结果完成纠错处理之后，重新将该解码结果作为候选解码结果，并返回执行步骤806，利用正则表达式对该候选解码结果进行过滤，即再次判断该候选解码结果对应的匹配度是否超过匹配度阈值，直至该候选解码结果被滤除，或者，该候选解码结果被添加至图像的二维码识别结果，此时，标记该解码结果对应的待识别区域图像完成了二维码识别。

待每一个待识别区域图像均完成了二维码识别，便能够获得图像的二维码识别结果，即执行步骤812。

由此，即完成了针对多个二维码的批量二维码识别过程。

在本应用场景中，充分地结合正则表达式、纠错状态以及修正容量，对解码结果进行多次过滤，有效地减少了二维码识别过程中对二维码的纠错次数，从而充分地提高了二维码识别的识别效率，大大加快了二维码识别的识别速度，进而有效地改善了用户的扫码体验，尤其是针对多个二维码的批量扫码体验。

下述为本发明装置实施例，可以用于执行本发明所涉及的二维码识别方法。对于本发明装置实施例中未披露的细节，请参照本发明所涉及的二维码识别方法的方法实施例。

请参阅图12，在一示例性实施例中，一种二维码识别装置900包括但不限于：图像获取模块910、图像分割模块930、二维码解码模块950、结果过滤模块970及结果纠错模块990。

其中，图像获取模块910，用于获取图像，所述图像包含若干个二维码。

图像分割模块930，用于对所述图像中的若干个所述二维码进行分割，得到若干个待识别区域图像，每一个所述待识别区域图像包含一个所述二维码。

二维码解码模块950，用于对若干个所述待识别区域图像分别进行二维码解码处理，得到若干个候选解码结果，每一个所述候选解码结果对应一个所述待识别区域图像。

结果过滤模块970，用于利用预设规则对若干个所述候选解码结果进行过滤，得到解码结果。

结果纠错模块990，用于对所述解码结果进行纠错处理，得到所述图像的二维码识别结果。

需要说明的是，上述实施例所提供的二维码识别装置在进行二维码识别时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即二维码识别装置的内部结构将划分为不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。

另外，上述实施例所提供的二维码识别装置与二维码识别方法的实施例属于同一构思，其中各个模块执行操作的具体方式已经在方法实施例中进行了详细描述，此处不再赘述。

请参阅图13，在一示例性实施例中，一种电子设备1000包括但不限于：至少一处理器1001；至少一通信总线1003；以及至少一存储器1002，通过所述通信总线1003与所述处理器1001电连接。

其中，所述存储器1002上存储有计算机可读指令，所述处理器1001通过通信总线读取所述存储器1002中的所述计算机可读指令。

所述计算机可读指令被所述处理器1001执行时实现上述各实施例中的二维码识别方法。

该电子设备1000可以是扫描设备，图14是根据一示例性实施例示出的一种扫描设备的硬件结构框图。

需要说明的是，该种扫描设备只是一个适配于本发明的示例，不能认为是提供了对本发明的使用范围的任何限制。该种扫描设备也不能解释为需要依赖于或者必须具有图1中示出的示例性的扫描设备200中的一个或者多个组件。

扫描设备200的硬件结构可因配置或者性能的不同而产生较大的差异，如图14所示，扫描设备200包括：电源210、接口230、至少一存储器250、至少一中央处理器(CPU,Central Processing Units)270以及摄像头290。

具体地，电源210用于为扫描设备200上的各硬件设备提供工作电压。

接口230用于与外部设备交互，包括但不限于至少一有线或无线网络接口231、至少一串并转换接口233、至少一输入输出接口235以及至少一USB接口237等等。

存储器250作为资源存储的载体，可以是只读存储器、随机存储器、磁盘或者光盘等，其上所存储的资源包括操作系统251、应用程序253及数据255等，存储方式可以是短暂存储或者永久存储。

其中，操作系统251用于管理与控制扫描设备200上的各硬件设备以及应用程序253，以实现中央处理器270对存储器250中海量数据255的运算与处理，其可以是WindowsServerTM、Mac OS XTM、UnixTM、LinuxTM、FreeBSDTM等。

应用程序253是基于操作系统251之上完成至少一项特定工作的计算机程序，其可以包括至少一模块(图1中未示出)，每个模块都可以分别包含有对扫描设备200的一系列计算机可读指令。例如，二维码识别装置可视为部署于扫描设备200的应用程序253。

数据255可以是存储于磁盘中的包含若干个二维码的图像等等，存储于存储器250中。

中央处理器270可以包括一个或多个以上的处理器，并设置为通过至少一通信总线与存储器250通信，以读取存储器250中存储的计算机可读指令，进而实现对存储器250中海量数据255的运算与处理。例如，通过中央处理器270读取存储器250中存储的一系列计算机可读指令的形式来完成二维码识别方法。

摄像头290，用于对二维码进行扫描以生成图像。

此外，通过硬件电路或者硬件电路结合软件也能同样实现本发明，因此，实现本发明并不限于任何特定硬件电路、软件以及两者的组合。

在一示例性实施例中，一种存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各实施例中的二维码识别方法。

上述内容，仅为本发明的较佳示例性实施例，并非用于限制本发明的实施方案，本领域普通技术人员根据本发明的主要构思和精神，可以十分方便地进行相应的变通或修改，故本发明的保护范围应以权利要求书所要求的保护范围为准。

Claims (12)

1.一种二维码识别方法，其特征在于，包括：

获取图像，所述图像包含若干个二维码；

对所述图像中的若干个所述二维码进行分割，得到若干个待识别区域图像，每一个所述待识别区域图像包含一个所述二维码；

对若干个所述待识别区域图像分别进行二维码解码处理，得到若干个候选解码结果，每一个所述候选解码结果对应一个所述待识别区域图像；

利用预设规则对若干个所述候选解码结果进行过滤，得到解码结果；

对所述解码结果进行纠错处理，得到所述图像的二维码识别结果。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设规则为正则表达式；

所述利用预设规则对若干个所述候选解码结果进行过滤，得到解码结果，包括：

针对每一个所述候选解码结果，从所述候选解码结果中搜索符合所述正则表达式的过滤逻辑的目标字符；

计算所述目标字符在所述候选解码结果中的匹配度，得到所述候选解码结果对应的匹配度；

根据若干个所述候选解码结果对应的匹配度，对若干个所述候选解码结果进行过滤，得到所述解码结果。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述针对每一个所述候选解码结果，从所述候选解码结果中搜索符合所述正则表达式的过滤逻辑的目标字符，包括：

针对每一个所述候选解码结果，将所述候选解码结果中的字符与所述正则表达式中的字符进行匹配，得到所述目标字符。

4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述计算所述目标字符在所述候选解码结果中的匹配度，得到所述候选解码结果对应的匹配度，包括：

计算所述目标字符的字符个数与所述候选解码结果中字符的字符个数的比例值；

将所述比例值作为所述候选解码结果对应的匹配度。

5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据若干个所述候选解码结果对应的匹配度，对若干个所述候选解码结果进行过滤，得到所述解码结果，包括：

针对每一个所述候选解码结果，当所述候选解码结果对应的匹配度未超过匹配度阈值，检测所述候选解码结果所对应待识别区域图像的纠错状态；

如果检测到所述待识别区域图像的纠错状态为第一状态，则滤除所述候选解码结果，且所述待识别区域图像完成二维码识别，所述第一状态用于标识所述候选解码结果已进行纠错处理；

如果检测到所述待识别区域图像的纠错状态为第二状态，则将所述候选解码结果作为所述解码结果，并执行所述对所述解码结果进行纠错处理，得到所述图像的二维码识别结果的步骤，所述第二状态用于标识所述候选解码结果未进行纠错处理。

6.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述解码结果包括纠错码和待纠错数据；

所述对所述解码结果进行纠错处理，得到所述图像的二维码识别结果，包括：

针对每一个所述解码结果，获取所述解码结果对应的修正容量和匹配度；

对所述解码结果对应的修正容量和匹配度进行求和运算，得到所述解码结果的纠错值；

如果所述解码结果的纠错值超过纠错阈值，则根据所述纠错码对所述待纠错数据进行纠错处理；

返回执行所述利用预设规则对若干个所述候选解码结果进行过滤，得到解码结果的步骤，直至所述解码结果对应的待识别区域图像完成所述二维码识别；

待若干个所述待识别区域图像均完成所述二维码识别，得到所述图像的二维码识别结果。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述如果所述解码结果的纠错值超过纠错阈值，则根据所述纠错码对所述待纠错数据进行纠错处理之后，还包括：

当所述解码结果完成所述纠错处理，则将所述解码结果所对应待识别区域图像的纠错状态由第二状态更新为第一状态。

8.如权利要求1至6任一项所述的方法，其特征在于，所述对所述图像中的若干个所述二维码进行分割，得到若干个待识别区域图像，包括：

对包含若干个所述二维码的所述图像进行预处理，得到二值图像；

对所述二值图像进行二维码轮廓的定位；

根据所述二值图像中的所述二维码轮廓，将所述图像分割为若干个所述待识别区域图像。

9.如权利要求1至6任一项所述的方法，其特征在于，所述对所述图像中的若干个所述二维码进行分割，得到若干个待识别区域图像之后，所述方法还包括：

针对每一个所述待识别区域图像，确定二维码位置探测点在所述待识别区域图像中的若干个位置；

如果若干个所述位置满足校正条件，根据若干个所述位置之间的连线，对所述待识别区域图像进行校正处理，以使所述二维码解码处理是针对校正处理后的所述待识别区域图像进行的。

10.一种二维码识别装置，其特征在于，包括：

图像获取模块，用于获取图像，所述图像包含若干个二维码；

图像分割模块，用于对所述图像中的若干个所述二维码进行分割，得到若干个待识别区域图像，每一个所述待识别区域图像包含一个所述二维码；

二维码解码模块，用于对若干个所述待识别区域图像分别进行二维码解码处理，得到若干个候选解码结果，每一个所述候选解码结果对应一个所述待识别区域图像；

结果过滤模块，用于利用预设规则对若干个所述候选解码结果进行过滤，得到解码结果；

结果纠错模块，用于对所述解码结果进行纠错处理，得到所述图像的二维码识别结果。

11.一种电子设备，其特征在于，包括：

至少一处理器；

至少一通信总线；

以及至少一存储器，通过所述通信总线与所述处理器电连接；

其中，所述存储器上存储有计算机可读指令，所述处理器通过通信总线读取所述存储器中的所述计算机可读指令；

所述计算机可读指令被所述处理器执行时实现如权利要求1至9中任一项所述的二维码识别方法。

12.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至9中任一项所述的二维码识别方法。

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