CN114417906A - 微观图像标识的识别方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种微观图像标识的识别方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：基于获取的拍摄图像确定码点响应值大于等于第一预设阈值的第一像素点；确定所述第一像素点中像素平滑度小于等于第二预设阈值的第二像素点；确定所述第二像素点的分布参数，基于所述分布参数确定识别区域，所述识别区域为所述微观图像标识所在的区域；提取所述识别区域的图像解码识别所述微观图像标识。本发明实施例能够快速在拍摄图像中定位到微观图像标识，而无需人为判断微观图像标识位置，且能够提取包含微观图像标识的高清晰度图像，从而优化识别效率和识别准确度，解码成功率更高，优化了基于微观图像标识的扫码流程效率和准确率。

Description

微观图像标识的识别方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本发明涉及图像识别技术领域，尤其涉及一种微观图像标识的识别方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

二维码是当下流行的信息存储、传递和识别手段，但是二维码的码图本身非常明显，容易被仿制和破解。在此基础上衍生了一种微观的、非显性的图标标识（后文简称为微观图像标识）作为信息存储、传递和识别的载体，以提高信息隐蔽性，其应用方式与二维码的扫码过程相似，但是目前在使用电子设备如手机拍摄该微观图像标识的过程中，由于这类微观图像标识通常微小细密，人眼不易捕捉，拍摄及扫码过程非常依赖专业人员的经验，在光线不足等情况下难以快速定位到微观图像标识，导致响应速度慢，扫码流程耗时较长，也难以达到与二维码相同的识别准确率。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种微观图像标识的识别方法、装置、设备及存储介质，以快速确定微观图像标识的位置，从而加快响应速度，提高识别准确率。

为解决上述技术问题，本发明采用以下技术方案：

第一方面，本发明提供了一种微观图像标识的识别方法，该方法包括：

基于获取的拍摄图像确定码点响应值大于等于第一预设阈值的第一像素点；

确定所述第一像素点中像素平滑度小于等于第二预设阈值的第二像素点；

确定所述第二像素点的分布参数，基于所述分布参数确定识别区域，所述识别区域为所述微观图像标识所在的区域；

提取所述识别区域的图像解码识别所述微观图像标识。

可选的，在一些实施例中，所述基于获取的拍摄图像确定码点响应值大于等于第一预设阈值的第一像素点包括：

基于所述拍摄图像确定每个像素点周围第一预设区域内的像素值之和，以所述像素点之和作为对应像素点的码点响应值；

选择所述拍摄图像的全部像素点中码点响应值大于第一预设阈值的像素点得到第一像素点。

可选的，在一些实施例中，所述基于所述拍摄图像确定每个像素点周围第一预设区域内的像素值之和，以所述像素点之和作为对应像素点的码点响应值包括：

以第一目标像素点为中心以N个像素为边长确定第一方形区域，确定所述第一方形区域中所有像素的灰度值之和W，所述第一目标像素点为所述拍摄图像中的任一像素点；

以所述第一目标像素点为中心以N-3个像素为边长确定第二方形区域，确定所述第二方形区域中所有像素的灰度值之和M；

以所述第一方形区域和所述第二方形区域内像素的灰度值之差作为所述第一目标像素点的码点响应值，所述灰度值之差S=W-M。

可选的，在一些实施例中，所述确定所述第一像素点中像素平滑度小于等于第二预设阈值的第二像素点包括：

以第二目标像素点为中心以N个像素为边长确定第三方形区域，提取所述的第三方形区域的外围像素点得到外围像素点集合，所述第二目标像素点为所述第一像素点中的任一像素点；

基于所述外围像素点集合确定灰度值分布标准差，以所述灰度值标准差作为第二目标像素点的像素平滑度；

筛选所述第一像素点中像素平滑度小于等于第二预设阈值的像素点，得到所述第二像素点。

可选的，在一些实施例中，所述确定所述第二像素点的分布参数，基于所述分布参数确定识别区域，包括：

判断所述第二像素点的数量和/或密度是否满足预设要求；

若满足，则确定所述第二像素点在水平方向和垂直方向的直方分布图，基于所述直方分布图确定所述识别区域

若不满足，则停止识别。

可选的，在一些实施例中，所述停止识别之后，还包括：

显示拍摄调整提示，以提示用户调整拍摄区域和/或距离获取包括所述微观图像标识的拍摄图像。

可选的，在一些实施例中，所述确定所述第二像素点的分布参数，基于所述分布参数确定识别区域，所述识别区域为所述微观图像标识所在的区域之后，还包括：

基于所述识别区域调整拍摄参数，以调整所述识别区域的清晰度。

第二方面，本发明提供了一种微观图像标识的识别装置，包括：

码点响应值检验模块，用于基于获取的拍摄图像确定码点响应值大于等于第一预设阈值的第一像素点；

像素平滑度检验模块，用于确定所述第一像素点中像素平滑度小于等于第二预设阈值的第二像素点；

区域识别模块，用于确定所述第二像素点的分布参数，基于所述分布参数确定识别区域，所述识别区域为所述微观图像标识所在的区域；

标识识别模块，用于提取所述识别区域的图像解码识别所述微观图像标识。

第三方面，本发明提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有可在处理器运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如本发明任一实施例提供的的微观图像标识的识别方法。

第四方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被执行时实现如本发明任一实施例提供的的微观图像标识的识别方法。

同现有技术相比，本发明实施例提供的微观图像标识的识别方法，通过码点响应值和像素平滑度对拍摄图像中的像素点进行逐步筛选，以得到满足微观图像标识分布特征的第二像素点，再对第二像素点的分布参数进行分析，明确微观图像标识所在的识别区域，从而快速抓取到清晰的、高品质的微观图像标识，再对微观图像标识进行解码识别，该方法能够快速在拍摄图像中定位到微观图像标识，而无需人为判断微观图像标识位置，且能够提取包含微观图像标识的高清晰度图像，从而优化识别效率和识别准确度，解码成功率更高，优化了基于微观图像标识的扫码流程效率和准确率。

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的介绍，显而易见的，下面描述中的附图仅仅是本申请的部分实施例，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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例一提供的一种微观图像标识的识别方法的流程图；

图2是本发明实施例二提供的另一种微观图像标识的识别方法的流程图；

图3是本发明实施例二提供的微观图像标识的识别方法的子流程图；

图4是本发明实施例二提供的微观图像标识的识别方法的子流程图；

图5是本发明实施例二提供的微观图像标识的识别方法的子流程图；

图6是本发明实施例二提供的又一种微观图像标识的识别方法的流程图；

图7是本发明实施例二提供的再一种微观图像标识的识别方法的流程图；

图8是本发明实施例三提供的一种微观图像标识的识别装置的结构示意图；

图9是本发明实施例四提供的一种计算机设备的结构示意图。

具体实施方式

下面结合本申请实施例中的附图，对本申请实施中的技术方案进行清楚、完整的描述。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例，仅用于解释本申请，而非对本申请的限定。另外还需要说明的是，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。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中使用的术语只是为了描述具体的实施方式的目的，不是旨在于限制本发明。本文所使用的术语“和/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。

此外，术语“第一”、“第二”等可在本文中用于描述各种方向、动作、步骤或元件等，但这些方向、动作、步骤或元件不受这些术语限制。这些术语仅用于将第一个方向、动作、步骤或元件与另一个方向、动作、步骤或元件区分。举例来说，在不脱离本发明的范围的情况下，可以将第一用例称为第二用例，且类似地，可将第二用例称为第一用例。第一用例和第二用例两者都是用例，但其不是同一用例。术语“第一”、“第二”等而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者多个特征的组合。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。需要说明的是，当一个部被称为“固定于”另一个部，它可以直接在另一个部上也可以存在居中的部。当一个部被认为是“连接”到另一个部，它可以是直接连接到另一个部或者可能同时存在居中部。本文所使用的术语“垂直的”、“水平的”、“左”、“右”以及类似的表述，只是为了说明的目的，并不表示是唯一的实施方式。

在更加详细地讨论示例性实施例之前应当提到的是，一些示例性实施例被描述成作为流程图描绘的处理或方法。虽然流程图将各步骤描述成顺序的处理，但是其中的许多步骤可以被并行地、并发地或者同时实施。此外，各步骤的顺序可以被重新安排。当其操作完成时处理可以被终止，但是还可以具有未包括在附图中的附加步骤。处理可以对应于方法、函数、规程、子例程、子程序等等。

实施例一

参见图1，本实施例提供了一种微观图像标识的识别方法，可以应用于用户扫码的过程，具体可以由终端或服务器执行，也可以由终端和服务器之间交互完成，本实施例中以终端为例进行具体说明，该终端具体可以是各种具备图像采集功能的电子设备，例如手机，如图1所示该方法包括以下步骤：

S110、基于获取的拍摄图像确定码点响应值大于等于第一预设阈值的第一像素点。

拍摄图像为终端通过图像采集装置对微观图像标识拍摄获取的图像，例如手机通过摄像头扫码时获取的图像。码点响应值为以某一像素点为中心的预设区域内全部像素的灰度值之和，用于将微观图像标识与拍摄图像中的背景图案区分开，预设区域的大小和范围能够根据微观图像标识的具体形状、大小、像素密度等参数自行设置。第一像素点指的是拍摄图像中满足码点响应值大于等于第一预设阈值的像素点，通常包括多个满足上述条件的像素点，其中第一预设阈值同样是根据微观图像标识的具体参数以及拍摄图像的背景图案的具体参数预先设置的一个具体数值，用于与码点响应值比对，将可能是微观图像标识的像素点与背景图案区分开。

具体的，本实施例中终端中设置有图像采集模块和处理模块，用户在使用终端对微观图像标识进行扫码时，终端通过图像采集模块对微观图像标识进行拍摄得到拍摄图像，并将拍摄图像传输至处理模块，由处理模块对拍摄图像进行后续处理，其处理过程主要包括四步，第一步即分析拍摄图像中每个像素点的码点响应值，筛选出码点响应值大于等于第一预设阈值的像素点，也即第一像素点。

S120、确定所述第一像素点中像素平滑度小于等于第二预设阈值的第二像素点。

像素平滑度实际标识的是像素点周围其他像素点的灰度值分布标准差，其是用于对第一像素点做进一步筛选的一个参数值，用于将第一像素点中符合微观图像标识特征的像素点做进一步筛选，以剔除不符合微观图像标识特征的像素点，也即，第二像素点为第一像素点中符合微观图像标识特征的像素点。第二预设阈值与第一预设阈值类似的，也是基于微观图像标识设计的，用于与像素平滑度比较以筛选符合微观图像标识特征的像素点，因此同样也是根据微观图像标识的具体参数以及拍摄图像的背景图案的具体参数预先设置的。

具体的，此步骤即处理模块进行图像处理的第二步，其在第一步的基础上完成，对像素点做进一步筛选，分析出第一像素点中每个像素点周围的像素平滑度，从第一像素点中筛选出像素平滑度小于等于第二预设阈值的像素点，也即第二像素点。

S130、确定所述第二像素点的分布参数，基于所述分布参数确定识别区域，所述识别区域为所述微观图像标识所在的区域。

分布参数用于描述第二像素点在拍摄图像中的分布情况，具体包括分布密度、分布坐标等参数。识别区域即根据分布参数确定的微观图像标识在拍摄图像上所占据的区域，通常为以拍摄图像上的的坐标范围表示的一个区域，例如拍摄图像上的横坐标为x，纵坐标为y，一个识别区域为2≤x≤6和3≤y≤6在拍摄图像上所确定的区域。

具体的，此步骤即处理模块进行图像处理的第三步，其在第二步的基础上完成，第二步确定的第二像素点即微观图像标识对应的像素点，第三步的目的在于分析第二像素点是否能够确定一个微观图像标识，若能则进一步定位该微观图像标识在拍摄图像上所处的位置，也即识别区域。

S140、提取所述识别区域的图像解码识别所述微观图像标识。

步骤S110-130都是从拍摄图像中定位微观图像标识的过程，在确定了拍摄图像上微观图像标识的位置后，需要对其进行解析识别，以获取微观图像标识中所蕴含的信息。本步骤中提取出到的识别区域的图像中包含清晰度更高的微观图像标识，且减少了背景图案的干扰，在同等的解码算力和解码规则条件下，解码速度更快、成功率更高。

具体的，本步骤为处理模块进行图像处理的第四步，处理模块能够调用预先设置好的识别算法对微观图像标识进行解码识别，以完成对微观图像标识的识别。

本实施例提供了一种微观图像标识的识别方法，通过码点响应值和像素平滑度对拍摄图像中的像素点进行逐步筛选，以得到满足微观图像标识分布特征的第二像素点，再对第二像素点的分布参数进行分析，明确微观图像标识所在的识别区域，从而快速抓取到清晰的、高品质的微观图像标识，再对微观图像标识进行解码识别，该方法能够快速在拍摄图像中定位到微观图像标识，而无需人为判断微观图像标识位置，且能够提取包含微观图像标识的高清晰度图像，从而优化识别效率和识别准确度，解码成功率更高，优化了基于微观图像标识的扫码流程效率和准确率。

实施例二

实施例二提供了一种微观图像标识的识别方法，其可以在实施例一的基础上实现，对实施例一中的部分内容进行了具体的解释或举例，例如根据码点响应值筛选确定第一像素点的过程以及根据像素平滑度筛选确定第二像素点的过程，具体包括：

如图2所示，为本实施例提供的又一种微观图像标识的识别方法，包括：

S210、基于所述拍摄图像确定每个像素点周围第一预设区域内的像素值之和，以所述像素点之和作为对应像素点的码点响应值。

第一预设区域为以某一像素点为中心的一个固定范围所确定的区域，具体的在本实施例中，本实施例中以第一预设区域内的像素值之和作为中心像素点的码点响应值，用于反映该像素点周围的像素分布情况，以判断是否符合微观图像标识的分布特征。

具体的，在一些实施例中，第一预设区域为一个以像素点为中心的方环区域，因此如图3所示，计算码点响应值的过程，也即步骤S210包括步骤S211-213：

S211、以第一目标像素点为中心以N个像素为边长确定第一方形区域，确定所述第一方形区域中所有像素的灰度值之和W，所述第一目标像素点为所述拍摄图像中的任一像素点。

S212、以所述第一目标像素点为中心以N-3个像素为边长确定第二方形区域，确定所述第二方形区域中所有像素的灰度值之和M。

S213、以所述第一方形区域和所述第二方形区域内像素的灰度值之差作为所述第一目标像素点的码点响应值，所述灰度值之差S=W-M。

第一方形区域和第二方形区域都是以第一目标像素点为中心的方形区域，其中第一方形区域的大小大于第二方形区域，本实施例中第一方形区域和第二方形区域的尺寸都是以像素为单位，二者的边长相差三个像素，即第一方形区域为一个以第一目标像素点为中心周围N*N个像素的范围，第二方形区域为一个以第一目标像素点为中心周围（N-3）*（N-3）个像素的范围，第一预设区域即由以第一方形区域的边界和第二方形区域的边界的所围成的方环区域，该区域的宽度为3个像素，第一方形区域和第二方形区域的灰度值之差即该方环区域内的像素灰度值之和。当然在一些替代实施例中也能够设置不同的边长差距，例如相差四个像素、五个像素等，此处不作限制。

S220、选择所述拍摄图像的全部像素点中码点响应值大于第一预设阈值的像素点得到第一像素点。

S230、确定所述第一像素点中像素平滑度小于等于第二预设阈值的第二像素点。

更具体的在一些实施例中，如图4所示，步骤S230包括步骤S231-233：

S231、以第二目标像素点为中心以N个像素为边长确定第三方形区域，提取所述的第三方形区域的外围像素点得到外围像素点集合，所述第二目标像素点为所述第一像素点中的任一像素点。

S232、基于所述外围像素点集合确定灰度值分布标准差，以所述灰度值标准差作为第二目标像素点的像素平滑度。

S233、筛选所述第一像素点中像素平滑度小于等于第二预设阈值的像素点，得到所述第二像素点。

本实施例中，以目标像素点周围像素点的灰度值分布标准差作为平滑程度判断标准，而平滑程度用于分析目标像素点周围的像素点分布是否符合微观图像标识分布特征，具体到本实施例中，灰度值分布标准差较小时（小于等于第二预设阈值）判断为符合微观图像标识分布特征，反之则不符合。因此步骤S231-233实际是在第一像素点中进一步筛选符合微观图像标识分布特征的像素点，本实施例中在计算灰度值分布标准差时，选择目标像素点周围一定范围的外围进行计算，步骤S231中第三方形区域是一个以第二目标像素点为中心的方形区域，大小为N*N个像素（在一些替代实施例中可以换成其他大小），其灰度值分布标准差计算满足

，其中q为灰度值分布标准差，p为外围像素点集合中每个像素点的灰度值，M为外围像素点集合的灰度平均值，n为外围像素点集合的像素点数量。

S240、确定所述第二像素点的分布参数，基于所述分布参数确定识别区域，所述识别区域为所述微观图像标识所在的区域。

S250、提取所述识别区域的图像解码识别所述微观图像标识。

可选的，在一些实施例中，在前述任一实施例的基础上提供了另一种微观图像标识的识别方法，其与前述实施例的主要区别在于对步骤S240做了进一步解释，即如图5所示，步骤S240包括步骤S241-243：

S241、判断所述第二像素点的数量和/或密度是否满足预设要求。

对第二像素点的数量和/或密度是否满足预设要求进行判断主要是判断拍摄图像中是否包含足够清晰的微观图像标识，若数量和/或密度不满足预设要求，说明拍摄图像中不包含完整的微观图像标识，或者拍摄图像中的微观图像标识未达到能够识别的清晰度。

S242、若满足，则确定所述第二像素点在水平方向和垂直方向的直方分布图，基于所述直方分布图确定所述识别区域。

当判断第二像素点的数量和/或密度满足预设要求，则说明拍摄图像中具备能够识别的微观图像标识，此时即需要在拍摄图像中精准找到微观图像标识，因此本实施例中对第二像素点进行进一步分析，获取第二像素点在水平方向和垂直方向的两个直方分布图，再基于两个直方分布图取峰值区域坐标（在拍摄图像上的水平坐标和垂直坐标），基于峰值区域坐标即能确定微观图像标识在拍摄图像中的位置信息。

S243、若不满足，则停止识别。

当判断第二像素点的数量和/或密度不满足预设要求时，即没有可以识别的微观图像标识，此时需要终止识别流程。

可选的，在一些实施例中，如图6所示，在步骤S243之后，还包括步骤S244：

S244、显示拍摄调整提示，以提示用户调整拍摄区域和/或距离获取包括所述微观图像标识的拍摄图像。

拍摄调整提示用于通过文字、图案等方式提醒用户未能识别到微观图像标识的原因，例如在拍摄图像中仅包括部分微观图像标识时通过箭头指示镜头移动方向，在拍摄图像中微观图像标识清晰度过低时通过文字提示用户调整焦距以放大图像，从而使用户根据拍摄调整提示通过移动镜头、改变焦距等方式调整拍摄图像实际对应的拍摄区域/或距离获得符合预设要求的拍摄图像。

可选的，在一些实施例中，如图7所示，在步骤S240之后，还包括用于调整图像清晰度的步骤S260：

S260、基于所述识别区域调整拍摄参数，以调整所述识别区域的清晰度。

步骤S260为终端在判断存在可识别的微观图像标识之后为了得到更准确的识别结果自动调整图像清晰度的过程，此处所指的拍摄参数包括焦距、感光度、景深等，具体如何调整拍摄参数需要基于实际的拍摄图像进行具体分析，此处不作限制，例如在拍摄图像中存在人脸自动聚焦到人脸时，调整拍摄参数聚焦到微观图像标识。

本实施例在前述实施例的基础上对微观图像标识的识别方法做了进一步解释和补充，给出了计算码点响应值和像素平滑度的具体方式，实现了根据微观图像标识的分布特征筛选像素点，进而根据筛选到的第二像素点精准定位微观图像标识，还能够根据定位结果引导用户调整拍摄图像，优化了用户的使用体验，提高了基于微观图像标识的扫码效率，实现了高精确度的识别。

实施例三

图8为本发明实施例三提供的一种微观图像标识的识别装置300的结构示意图，如图8所述，该装置300包括：

码点响应值检验模块310，用于基于获取的拍摄图像确定码点响应值大于等于第一预设阈值的第一像素点；

像素平滑度检验模块320，用于确定所述第一像素点中像素平滑度小于等于第二预设阈值的第二像素点；

区域识别模块330，用于确定所述第二像素点的分布参数，基于所述分布参数确定识别区域，所述识别区域为所述微观图像标识所在的区域；

标识识别模块340，用于提取所述识别区域的图像解码识别所述微观图像标识。

可选的，在一些实施例中，所述基于获取的拍摄图像确定码点响应值大于等于第一预设阈值的第一像素点包括：

基于所述拍摄图像确定每个像素点周围第一预设区域内的像素值之和，以所述像素点之和作为对应像素点的码点响应值；

选择所述拍摄图像的全部像素点中码点响应值大于第一预设阈值的像素点得到第一像素点。

可选的，在一些实施例中，所述基于所述拍摄图像确定每个像素点周围第一预设区域内的像素值之和，以所述像素点之和作为对应像素点的码点响应值包括：

以第一目标像素点为中心以N个像素为边长确定第一方形区域，确定所述第一方形区域中所有像素的灰度值之和W，所述第一目标像素点为所述拍摄图像中的任一像素点；

以所述第一目标像素点为中心以N-3个像素为边长确定第二方形区域，确定所述第二方形区域中所有像素的灰度值之和M；

以所述第一方形区域和所述第二方形区域内像素的灰度值之差作为所述第一目标像素点的码点响应值，所述灰度值之差S=W-M。

可选的，在一些实施例中，所述确定所述第一像素点中像素平滑度小于等于第二预设阈值的第二像素点包括：

以第二目标像素点为中心以N个像素为边长确定第三方形区域，提取所述的第三方形区域的外围像素点得到外围像素点集合，所述第二目标像素点为所述第一像素点中的任一像素点；

基于所述外围像素点集合确定灰度值分布标准差，以所述灰度值标准差作为第二目标像素点的像素平滑度；

筛选所述第一像素点中像素平滑度小于等于第二预设阈值的像素点，得到所述第二像素点。

可选的，在一些实施例中，所述确定所述第二像素点的分布参数，基于所述分布参数确定识别区域，包括：

判断所述第二像素点的数量和/或密度是否满足预设要求；

若满足，则确定所述第二像素点在水平方向和垂直方向的直方分布图，基于所述直方分布图确定所述识别区域

若不满足，则停止识别。

可选的，在一些实施例中，所述停止识别之后，还包括：

显示拍摄调整提示，以提示用户调整拍摄区域和/或距离获取包括所述微观图像标识的拍摄图像。

可选的，在一些实施例中，所述确定所述第二像素点的分布参数，基于所述分布参数确定识别区域，所述识别区域为所述微观图像标识所在的区域之后，还包括：

基于所述识别区域调整拍摄参数，以调整所述识别区域的清晰度。

本实施例提供了一种微观图像标识的识别装置，该装置通过码点响应值和像素平滑度对拍摄图像中的像素点进行逐步筛选，以得到满足微观图像标识分布特征的第二像素点，再对第二像素点的分布参数进行分析，明确微观图像标识所在的识别区域，从而快速抓取到清晰的、高品质的微观图像标识，再对微观图像标识进行解码识别，该装置能够快速在拍摄图像中定位到微观图像标识，而无需人为判断微观图像标识位置，且能够提取包含微观图像标识的高清晰度图像，从而优化识别效率和识别准确度，解码成功率更高，优化了基于微观图像标识的扫码流程效率和准确率。

实施例四

图9为本发明实施例四提供的一种可以实现微观图像标识的识别方法的计算机设备400的结构示意图，如图9所示，该设备包括存储器410、处理器420，设备中处理器420的数量可以是一个或多个，图9中以一个处理器420为例；设备中的存储器410、处理器420可以通过总线或其他方式连接，图9中以通过总线连接为例。

存储器410作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的微观图像标识的识别方法对应的程序指令/模块(例如，微观图像标识的识别装置中的码点响应值检验模块310、像素平滑度检验模块320、区域识别模块330和标识识别模块340)。处理器420通过运行存储在存储器410中的软件程序、指令以及模块，从而执行基于二维码的页面引导第二页面引导模块的各种功能应用以及数据处理，即实现上述的微观图像标识的识别方法。

其中，所述处理器420用于运行存储在存储器410中的计算机可执行程序，以实现如下步骤：步骤S110、基于获取的拍摄图像确定码点响应值大于等于第一预设阈值的第一像素点；步骤S120、确定所述第一像素点中像素平滑度小于等于第二预设阈值的第二像素点；步骤S130、确定所述第二像素点的分布参数，基于所述分布参数确定识别区域，所述识别区域为所述微观图像标识所在的区域；步骤S140、提取所述识别区域的图像解码识别所述微观图像标识。

当然,本发明实施例所提供的一种微观图像标识的识别装置,该装置不限于如上所述的方法操作,还可以执行本发明实施例任意实施例所提供的微观图像标识的识别方法中的相关操作。

存储器410可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据终端的使用所创建的数据等。此外，存储器410可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中，存储器410可进一步包括相对于处理器420远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

实施例五

本发明实施例五还提供一种包括计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行一种微观图像标识的识别方法，该微观图像标识的识别方法包括：

基于获取的拍摄图像确定码点响应值大于等于第一预设阈值的第一像素点；

确定所述第一像素点中像素平滑度小于等于第二预设阈值的第二像素点；

确定所述第二像素点的分布参数，基于所述分布参数确定识别区域，所述识别区域为所述微观图像标识所在的区域；

提取所述识别区域的图像解码识别所述微观图像标识。

当然，本发明实施例所提供的一种包括计算机可执行指令的存储介质,其计算机可执行指令不限于如上所述的方法操作，还可以执行本发明任意实施例所提供的微观图像标识的识别方法中的相关操作。

通过以上关于实施方式的描述，所述领域的技术人员可以清楚地了解到，本发明可借助软件及必需的通用硬件来实现，当然也可以通过硬件实现，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如计算机的软盘、只读存储器（Read-Only Memory，ROM）、随机存取存储器（RandomAccess Memory，RAM）、闪存（FLASH）、硬盘或光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，设备，或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述的方法。

值得注意的是，上述授权系统的实施例中，所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。

注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (10)

1.一种微观图像标识的识别方法，其特征在于，包括：

基于获取的拍摄图像确定码点响应值大于等于第一预设阈值的第一像素点；

确定所述第一像素点中像素平滑度小于等于第二预设阈值的第二像素点；

确定所述第二像素点的分布参数，基于所述分布参数确定识别区域，所述识别区域为所述微观图像标识所在的区域；

提取所述识别区域的图像解码识别所述微观图像标识。

2.根据权利要求1所述的微观图像标识的识别方法，其特征在于，所述基于获取的拍摄图像确定码点响应值大于等于第一预设阈值的第一像素点包括：

基于所述拍摄图像确定每个像素点周围第一预设区域内的像素值之和，以所述像素点之和作为对应像素点的码点响应值；

选择所述拍摄图像的全部像素点中码点响应值大于第一预设阈值的像素点得到第一像素点。

3.根据权利要求2所述的微观图像标识的识别方法，其特征在于，所述基于所述拍摄图像确定每个像素点周围第一预设区域内的像素值之和，以所述像素点之和作为对应像素点的码点响应值包括：

以第一目标像素点为中心以N个像素为边长确定第一方形区域，确定所述第一方形区域中所有像素的灰度值之和W，所述第一目标像素点为所述拍摄图像中的任一像素点；

以所述第一目标像素点为中心以N-3个像素为边长确定第二方形区域，确定所述第二方形区域中所有像素的灰度值之和M；

以所述第一方形区域和所述第二方形区域内像素的灰度值之差作为所述第一目标像素点的码点响应值，所述灰度值之差S=W-M。

4.根据权利要求1所述的微观图像标识的识别方法，其特征在于，所述确定所述第一像素点中像素平滑度小于等于第二预设阈值的第二像素点包括：

以第二目标像素点为中心以N个像素为边长确定第三方形区域，提取所述的第三方形区域的外围像素点得到外围像素点集合，所述第二目标像素点为所述第一像素点中的任一像素点；

基于所述外围像素点集合确定灰度值分布标准差，以所述灰度值标准差作为第二目标像素点的像素平滑度；

筛选所述第一像素点中像素平滑度小于等于第二预设阈值的像素点，得到所述第二像素点。

5.根据权利要求1所述的微观图像标识的识别方法，其特征在于，所述确定所述第二像素点的分布参数，基于所述分布参数确定识别区域，包括：

判断所述第二像素点的数量和/或密度是否满足预设要求；

若满足，则确定所述第二像素点在水平方向和垂直方向的直方分布图，基于所述直方分布图确定所述识别区域；

若不满足，则停止识别。

6.根据权利要求5所述的微观图像标识的识别方法，其特征在于，所述停止识别之后，还包括：

显示拍摄调整提示，以提示用户调整拍摄区域和/或距离获取包括所述微观图像标识的拍摄图像。

7.根据权利要求1所述的微观图像标识的识别方法，其特征在于，所述确定所述第二像素点的分布参数，基于所述分布参数确定识别区域，所述识别区域为所述微观图像标识所在的区域之后，还包括：

基于所述识别区域调整拍摄参数，以调整所述识别区域的清晰度。

8.一种微观图像标识的识别装置，其特征在于，包括：

码点响应值检验模块，用于基于获取的拍摄图像确定码点响应值大于等于第一预设阈值的第一像素点；

像素平滑度检验模块，用于确定所述第一像素点中像素平滑度小于等于第二预设阈值的第二像素点；

区域识别模块，用于确定所述第二像素点的分布参数，基于所述分布参数确定识别区域，所述识别区域为所述微观图像标识所在的区域；

标识识别模块，用于提取所述识别区域的图像解码识别所述微观图像标识。

9.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有可在处理器运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-7任意一项所述的微观图像标识的识别方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被执行时，实现如权利要求1-7任意一项所述的微观图像标识的识别方法。

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