CN115759145B - 条码识别方法、装置、存储介质及计算机设备 - Google Patents

Abstract

本申请提供了一种条码识别方法、装置、存储介质及计算机设备。该方法包括：获取待识别图片；根据第一扫描间隔沿第一方向检测所述待识别图片中的第一配对边缘点，并根据第二扫描间隔沿第二方向检测所述待识别图片中的第二配对边缘点；获取各第一配对边缘点和各第二配对边缘点的特征参数；将所述待识别图片均分为预设尺寸的多个窗口；识别无关窗口和孤立窗口并予以筛除，将剩余窗口作为保留窗口；按照预设顺序选取一个保留窗口作为目标窗口，将所述目标窗口的相关窗口与目标窗口作为目标集合所属的最小矩形区域作为目标条码区域进行条码识别，若目标条码区域未识别到条码则根据预设顺序重新选取目标窗口。本申请能够提高条码识别的效率和准确性。

Description

条码识别方法、装置、存储介质及计算机设备

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种条码识别方法、装置、存储介质及计算机设备。

背景技术

目前条码的应用越来越广泛，在商品设备标签，移动支付等领域都存在广泛的应用，条码主要包括一维条形码和二维码。

目前的条码识别方法主要采用包括两种，一是基于条码的寻像图案特征进行搜索，如QR码的“回”字图案，DM码的“L”实边等，该方法极易受到复杂背景的干扰，导致寻像特征的误判，造成超时。同时，由于条码的大小未知，对比度未知，因此在搜索上需要对各参数进行多次尝试，极大的拖慢了解码速度；二是基于深度学习的检测模型。该方法需要大量的数据集对模型进行训练，且非常依赖设备的算力，如算力不足将导致消耗大量的时间。

发明内容

本申请实施例提供了一种条码识别方法、装置、存储介质及计算机设备，能够提高条码识别的效率和准确性。

第一方面，本申请提供了一种条码识别方法，所述方法包括：

获取待识别图片；

根据第一扫描间隔沿第一方向检测所述待识别图片中的第一配对边缘点，并根据第二扫描间隔沿第二方向检测所述待识别图片中的第二配对边缘点；所述第一方向与所述第二方向相垂直；

获取各第一配对边缘点和各第二配对边缘点的特征参数；所述特征参数包括平均边缘值和距离；

将所述待识别图片均分为预设尺寸的多个窗口；

识别无关窗口和孤立窗口并予以筛除，将剩余窗口作为保留窗口；其中，无关窗口为不存在第一配对边缘点和/或第二配对边缘点的窗口，孤立窗口为不存在相关窗口的窗口；

按照预设顺序选取一个保留窗口作为目标窗口，将所述目标窗口的相关窗口与所述目标窗口作为目标集合所属的最小矩形区域作为目标条码区域进行条码识别，若所述目标条码区域未识别到条码则根据预设顺序重新选取目标窗口，并以新的目标窗口重新确定目标条码区域进行条码识别，直至当前确定的目标条码区域识别到条码或遍历所有保留窗口均未识别到条码。

在其中一个实施例中，所述根据第一扫描间隔沿第一方向检测所述待识别图片中的第一配对边缘点，并根据第二扫描间隔沿第二方向检测所述待识别图片中的第二配对边缘点，包括：

根据所述第一扫描间隔沿第一方向检测所述待识别图片中的第一边缘点和第二边缘点；其中，第一边缘点与其在扫描方向的反方向相邻的第一个像素点的灰度值之差大于预设的第一灰度阈值，第二边缘点与其在扫描方向相邻的第一个像素点的灰度值之差大于预设的第二灰度阈值；

将沿所述第一方向相邻且距离小于预设距离的第一边缘点和第二边缘点两两一组标记为第一配对边缘点；

根据所述第二扫描间隔沿第二方向检测所述待识别图片中的第一边缘点和第二边缘点；

将沿所述第二方向相邻且距离小于预设距离的第一边缘点和第二边缘点两两一组标记为第二配对边缘点。

在其中一个实施例中，所述按照预设顺序选取一个保留窗口作为目标窗口，包括：

按照保留窗口的分数从高到低的顺序选择一个保留窗口作为目标窗口；其中，每个保留窗口的分数等于该保留窗口的平均边缘值与该保留窗口的配对边缘数之积，配对边缘数为第一配对边缘的数量和第二配对边缘的数量之和。

在其中一个实施例中，所述方法还包括：

若遍历所有保留窗口进行目标条码区域的识别均未识别到条码，则增大窗口尺寸重新对所述待识别图片进行均分，对重新均分的窗口进行无关窗口和孤立窗口的筛除并将剩余窗口作为新的保留窗口；

按照预设顺序依次从新的保留窗口中选取目标窗口，根据当前选取的目标窗口确定目标条码区域进行条码识别，直至新确定的目标条码区域识别到条码。

在其中一个实施例中，所述识别无关窗口和孤立窗口并予以筛除，包括：

识别各窗口中不存在第一配对边缘点和/或第二配对边缘点的窗口，并标记为无关窗口予以筛除；

识别无关窗口以外的剩余窗口中每个待筛选窗口是否存在相邻窗口；

若不存在相邻窗口，则将所述待筛选窗口标记为孤立窗口并予以筛除；

若存在相邻窗口，则识别所述待筛选窗口与其任意相邻窗口是否存在相关性；

若所述待筛选窗口与其任意相邻窗口均不存在相关性，则将所述待筛选窗口标记为孤立窗口并予以筛除。

在其中一个实施例中，所述识别所述待筛选窗口与其任意相邻窗口是否存在相关性，包括：

若所述待筛选窗口与其相邻窗口的平均边缘值之差小于第一差值，且所述待筛选窗口中的最小距离与该相邻窗口的最小距离之差小于第二差值，则判定所述待筛选窗口与该相邻窗口存在相关性；

其中，最小距离为窗口中第一配对边缘点的距离和第二配对边缘点的距离中的最小值。

在其中一个实施例中，所述平均边缘值为平均梯度值或平均对比度。

第二方面，本申请提供了一种条码识别装置，包括：

图片获取模块，用于获取待识别图片；

扫描模块，用于根据第一扫描间隔沿第一方向检测所述待识别图片中的第一配对边缘点，并根据第二扫描间隔沿第二方向检测所述待识别图片中的第二配对边缘点；所述第一方向与所述第二方向相垂直；

参数获取模块，用于获取各第一配对边缘点和各第二配对边缘点的特征参数；所述特征参数包括平均边缘值和距离；

窗口划分模块，用于将所述待识别图片均分为预设尺寸的多个窗口；

筛除模块，用于识别无关窗口和孤立窗口并予以筛除，将筛除无关窗口和孤立窗口后的剩余窗口作为保留窗口；其中，无关窗口为不存在第一配对边缘点和/或第二配对边缘点的窗口，孤立窗口为不存在相关窗口的窗口；

条码识别模块，用于按照预设顺序选取一个保留窗口作为目标窗口，将所述目标窗口的相关窗口与所述目标窗口作为目标集合所属的最小矩形区域作为目标条码区域进行条码识别，若所述目标条码区域未识别到条码则根据预设顺序重新选取目标窗口，并以新的目标窗口重新确定目标条码区域进行条码识别，直至当前确定的目标条码区域识别到条码或遍历所有保留窗口均未识别到条码。

第三方面，本申请提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行如上述任一项所述条码识别方法的步骤。

第四方面，本申请提供了一种计算机设备，包括：一个或多个处理器，以及存储器；

所述存储器中存储有计算机可读指令，所述一个或多个处理器执行时所述计算机可读指令时，执行如上述任一项所述条码识别方法的步骤。

从以上技术方案可以看出，本申请实施例具有以下优点：

本申请提供的条码识别方法、装置、存储介质及计算机设备，在获取到待识别图片时，根据第一扫描间隔沿第一方向检测图中的第一配对边缘点，根据第二扫描间隔沿与第一方向垂直的第二方向检测图中的第二配对边缘点，获取图中所有第一配对边缘点和第二配对边缘点的特征参数，包括平均边缘值和距离；以预设尺寸将待识别图片均分为多个窗口，对每个窗口进行识别，筛除无关窗口和孤立窗口，剩余窗口作为保留窗口，排除可能存在的干扰，进而对剩余的保留窗口按照顺序选取出目标窗口进行条码区域的查找，基于目标窗口和其相关窗口构成的目标集合所述的最小矩形区域作为目标条码区域条码识别，若能识别到条码则结束本次识别；若未能识别到条码则重新选取目标窗口并重新确定目标条码区域，直至识别到条码时结束。由于条码存在明暗交替的明显特征，且相对密集，因此无需担心参数选取的不当，造成条码特征丢失等问题，即使在边缘检测阶段存在边缘丢失，也不会影响整体的条码区域搜索，提高了识别的容错度，能够实现快速准确的条码识别。

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地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。

图1为一个实施例中，条码识别方法的流程示意图；

图2为一个实施例中，将待识别图片均分为多个窗口的示意图；

图3为一个实施例中，根据第一扫描间隔沿第一方向检测待识别图片中的第一配对边缘点，并根据第二扫描间隔沿第二方向检测待识别图片中的第二配对边缘点步骤的流程示意图；

图4为一个实施例中，沿第一反向和第二方向扫描待识别图片的示意图；

图5为图4中区域P的局部放大图；

图6为一个实施例中，识别无关窗口和孤立窗口并予以筛除步骤的流程示意图；

图7为一个实施例中，条码识别装置的结构框图；

图8为一个实施例中，计算机设备的内部结构图；

图9为另一个实施例中，计算机设备的内部结构图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，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，都属于本申请保护的范围。

如图1所示，本申请实施例提供了一种条码识别方法，所述方法包括步骤S101至S110，其中：

步骤S101，获取待识别图片。

待识别图片是指包含有条码的图片，经条码扫描设备采集获取，采集扫描设备可以是智能终端、扫码器等等，其中，智能终端包括但不限于智能手机、平板电脑、便携穿戴设备等。

步骤S102，根据第一扫描间隔沿第一方向检测所述待识别图片中的第一配对边缘点，并根据第二扫描间隔沿第二方向检测所述待识别图片中的第二配对边缘点。

其中，第一方向与第二方向相垂直。条码的明暗交替区域会存在边缘，例如一维条码，每一条黑条具有一定宽度，相对的两条边即为一对边缘；二维条码同理。配对边缘点是指一对边缘中在同一扫描方向上的点，第一配对边缘点是指在第一方向上成对的配对边缘点，第二配对边缘点是指在第二方向上成对的配对边缘点。第一扫描间隔与第二扫描间隔均为预设的扫描间隔，在一些实施例中，第一扫描间隔与第二扫描间隔为相等的扫描间隔；在另一些实施例中，第一扫描间隔与第二扫描间隔为不相等的扫描间隔。例如，第一扫描间隔为逐行/逐列扫描，第二扫描间隔为间隔2列/行扫描。

步骤S103，获取各第一配对边缘点和各第二配对边缘点的特征参数。

其中，特征参数包括平均边缘值和距离。平均边缘值为配对边缘点中两个边缘点的边缘特征值的平均值，边缘特征值可以是梯度值、对比度值、灰度值等等。在其中一个实施例中，平均边缘值为平均梯度值或平均对比度。距离为配对边缘点中两个边缘点之间的距离。获取的特征参数除了在条码识别中能够使用，还能够应用于后续的其他图像处理过程，例如可以为后续解码算法提供指导性参数。

步骤S104，将待识别图片均分为预设尺寸的多个窗口。

参考图2所示，以二维码为例，将待识别图片均分为多个窗口。

步骤S105，识别无关窗口和孤立窗口并予以筛除，将剩余窗口作为保留窗口。

其中，无关窗口包括不存在第一配对边缘点的窗口、不存在第二配对边缘点的窗口及既不存在第一配对边缘点、也不存在第二配对边缘点的窗口。U条码中的明暗交替图案，通常为对称多边形，例如矩形或圆形，因此在必然在第一方向和第二方向都存在配对边缘点，对于仅存在第一配对边缘点或仅存在第二配对边缘点的窗口，较大可能属于干扰图案区域，因此需要将其筛除。对于既不存在第一配对边缘点、也不存在第二配对边缘点的无关窗口，可能属于空白区域，因此将其筛除。

孤立窗口为不存在相关窗口的窗口，其必然不属于条码区域，而可能是图片中存在的一些背景，如文字区域等。

步骤S106，按照预设顺序选取一个保留窗口作为目标窗口。

在其中一个实施例中，预设顺序为保留窗口的分数高低，按照保留窗口的分数从高到低的顺序选择一个保留窗口作为目标窗口。每个保留窗口的分数等于该保留窗口的平均边缘值与该保留窗口的配对边缘数之积，配对边缘数为第一配对边缘的数量和第二配对边缘的数量之和。

在一些实施例中，预设顺序根据各保留窗口中的配对边缘数确定，配对边缘数越大的顺序越前。

步骤S107，将目标窗口的相关窗口与目标窗口组成的目标集合所属的最小矩形区域作为目标条码区域，识别是否存在条码。

步骤S108，若目标条码区域未识别到条码，则判断是否还有未遍历的保留窗口，若有，则返回执行步骤S106。

目标集合包括了目标窗口和目标窗口的所有相关窗口，以目标集合所覆盖的区域所属的最小矩形区域作为目标条码区域，即最小矩形区域包括了目标集合中的目标窗口及其所有相关窗口所在的区域。若当前选取的目标窗口对应的目标条码区域未识别到条码，可能是目标条码区域选取不当，此时反馈步骤S106按照预设顺序选取下一顺序的保留窗口作为目标窗口重新确定目标条码区域进行识别，重复此过程，直至在新确定的目标条码区域识别到条码，或是遍历所有保留窗口确定的目标条码区域均未识别到条码时结束此循环。

步骤S109，若目标条码区域识别到条码，则结束条码识别。

步骤S110，若遍历所有保留窗口进行目标条码区域的识别均未识别到条码，则增大窗口尺寸重新对待识别图片进行均分，返回至步骤S105。

若遍历所有保留窗口均为未识别到条码，则可能是条码所占区域较大，而窗口选取过小导致窗口关联性中断，因此可以增大窗口尺寸重新进行均分，对重新均分的图片进行无关窗口和孤立窗口的筛除，对剩余保留窗口按照预设顺序依次选取目标窗口确定目标条码区域进行识别，若遍历新的保留窗口仍无法识别到条码，则以更大的尺寸重新均分待识别图片，重复此过程，直至识别到条码时结束。

本实施例中，在获取到待识别图片时，根据第一扫描间隔沿第一方向检测图中的第一配对边缘点，根据第二扫描间隔沿与第一方向垂直的第二方向检测图中的第二配对边缘点，获取图中所有第一配对边缘点和第二配对边缘点的特征参数，包括平均边缘值和距离；以预设尺寸将待识别图片均分为多个窗口，对每个窗口进行识别，筛除无关窗口和孤立窗口，剩余窗口作为保留窗口，排除可能存在的干扰，进而对剩余的保留窗口按照顺序选取出目标窗口进行条码区域的查找，基于目标窗口和其相关窗口构成的目标集合所述的最小矩形区域作为目标条码区域条码识别，若能识别到条码则结束本次识别；若未能识别到条码则重新选取目标窗口并重新确定目标条码区域，直至识别到条码时结束。由于条码存在明暗交替的明显特征，且相对密集，因此无需担心参数选取的不当，造成条码特征丢失等问题，即使在边缘检测阶段存在边缘丢失，也不会影响整体的条码区域搜索，提高了识别的容错度，能够实现快速准确的条码识别。

如图3所示，在其中一个实施例中，所述根据第一扫描间隔沿第一方向检测待识别图片中的第一配对边缘点，并根据第二扫描间隔沿第二方向检测待识别图片中的第二配对边缘点，包括步骤S301至S304，其中：

步骤S301，根据第一扫描间隔沿第一方向检测待识别图片中的第一边缘点和第二边缘点。

其中，第一边缘点与其在扫描方向的反方向相邻的第一个像素点的灰度值之差大于预设的第一灰度阈值，第二边缘点与其在扫描方向相邻的第一个像素点的灰度值之差大于预设的第二灰度阈值。

参考图4、图5所示，扫描方向为第一方向F1或第二方向F2，图5为图4区域P的局部放大图。若沿第一方向F1扫描，即第一边缘点与其沿第一方向的反方向相邻的第一像素点的灰度值之差大于第一灰度阈值（参考图5中的A点，即第一边缘点在第一方向F1上的前一个像素点为白色像素点，第一边缘点为黑色像素点），第二边缘点与其沿第一方向F1相邻的第一个像素点的灰度值之差大于第二灰度阈值（参考图5中的B点，即第二边缘点为黑色像素点，第二边缘点沿第一方向F1的后一个像素点为白色像素点）。第一灰度阈值与第二灰度阈值可以相等也可以不相等，均为用于识别像素点明暗发生较大变化的灰度值。

步骤S302，将沿第一方向相邻且距离小于预设距离的第一边缘点和第二边缘点两两一组标记为第一配对边缘点。

每组第一配对边缘点包括一个第一边缘点和一个第二边缘点，该第一边缘点和该第二边缘点在第一方向上相邻，且两者之间的距离小于预设距离。每个第一边缘点仅会被标记一次，每个第二边缘点也仅会被标记一次，即被标记过属于某一组第一配对边缘点的第一边缘点/第二边缘点，不会再被标记属于另一组第一配对边缘点。

步骤S303，根据第二扫描间隔沿第二方向检测待识别图片中的第一边缘点和第二边缘点。

若沿第二方向扫描，即第一边缘点与其沿第二方向的反方向相邻的第一像素点的灰度值之差大于第一灰度阈值，第二边缘点与其沿第一方向相邻的第一个像素点的灰度值之差大于第二灰度阈值。

步骤S304，将沿第二方向相邻且距离小于预设距离的第一边缘点和第二边缘点两两一组标记为第二配对边缘点。

每组第二配对边缘点包括一个第一边缘点和一个第二边缘点，该第一边缘点和该第二边缘点在第二方向上相邻，且两者之间的距离小于预设距离。每个第一边缘点仅会被标记一次，每个第二边缘点也仅会被标记一次，即被标记过属于某一组第二配对边缘点的第一边缘点/第二边缘点，不会再被标记属于另一组第二配对边缘点。

在其中一个实施例中，待识别图片经过二值化处理，则第一边缘点和第二边缘点均为黑色像素点，第一边缘点在其扫描方向上的前一个像素点为白色像素点；第二边缘点在其扫描方向上的后一个像素点为白色像素点。

在其中一个实施例中，检测第一边缘点和第二边缘点，还可以根据像素点与其前后像素点的对比度之差进行判断。即第一边缘点和第二边缘点均为图像中发生明暗变化的边缘像素点。

如图6所示，在其中一个实施例中，所述识别无关窗口和孤立窗口并予以筛除，包括：

步骤S501，识别各窗口中不存在第一配对边缘点和/或第二配对边缘点的窗口，并标记为无关窗口予以筛除。

步骤S502，识别无关窗口以外的剩余窗口中每个待筛选窗口是否存在相邻窗口。

其中，待筛选窗口为筛除了无关窗口后的各剩余窗口。相邻窗口可以是待筛选窗口在八个方向中的任意一个方向相邻的窗口。

步骤S503，若不存在相邻窗口，则将所述待筛选窗口标记为孤立窗口并予以筛除。

步骤S504，若存在相邻窗口，则识别所述待筛选窗口与其任意相邻窗口是否存在相关性。

基于条码明暗交替且密集的特征，存在条码的窗口之间具有相关性，例如平均边缘值相近、配对边缘数相近等等。

在其中一个实施例中，若所述待筛选窗口与其相邻窗口的平均边缘值之差小于第一差值，且所述待筛选窗口中的最小距离与该相邻窗口的最小距离之差小于第二差值，则判定所述待筛选窗口与该相邻窗口存在相关性；其中，最小距离为窗口中第一配对边缘点的距离和第二配对边缘点的距离中的最小值。

步骤S505，若所述待筛选窗口与其任意相邻窗口均不存在相关性，则将所述待筛选窗口标记为孤立窗口并予以筛除。

步骤S506，若待筛选窗口与其至少一个相邻窗口存在相关性，则将所述该待筛选窗口标记为保留窗口。

本实施例中，先筛除无关窗口，再对剩余窗口进行相关性的检测，识别出孤立窗口进行筛除，保留有较大可能性存在条码的保留窗口进行后续处理，有效屏蔽了其他非条码区域边缘的干扰，减少对非条码区域的误判情况。

应该理解的是，虽然如上所述的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上所述的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

下面对本申请实施例提供的条码识别装置进行描述，下文描述的条码识别装置与上文描述的条码识别方法可相互对应参照。

如图7所示，本申请实施例提供了一种条码识别装置600，包括：

图片获取模块601，用于获取待识别图片；

扫描模块602，用于根据第一扫描间隔沿第一方向检测所述待识别图片中的第一配对边缘点，并根据第二扫描间隔沿第二方向检测所述待识别图片中的第二配对边缘点；所述第一方向与所述第二方向相垂直；

参数获取模块603，用于获取各第一配对边缘点和各第二配对边缘点的特征参数；所述特征参数包括平均边缘值和距离；

窗口划分模块604，用于将所述待识别图片均分为预设尺寸的多个窗口；

筛除模块605，用于识别无关窗口和孤立窗口并予以筛除，将筛除无关窗口和孤立窗口后的剩余窗口作为保留窗口；其中，无关窗口为不存在第一配对边缘点和/或第二配对边缘点的窗口，孤立窗口为不存在相关窗口的窗口；

条码识别模块606，用于按照预设顺序选取一个保留窗口作为目标窗口，将所述目标窗口的相关窗口与所述目标窗口作为目标集合所属的最小矩形区域作为目标条码区域进行条码识别，若所述目标条码区域未识别到条码则根据预设顺序重新选取目标窗口，并以新的目标窗口重新确定目标条码区域进行条码识别，直至当前确定的目标条码区域识别到条码或遍历所有保留窗口均未识别到条码。

在其中一个实施例中，扫描模块被配置为用于执行以下步骤：

根据所述第一扫描间隔沿第一方向检测所述待识别图片中的第一边缘点和第二边缘点；其中，第一边缘点与其在扫描方向的反方向相邻的第一个像素点的灰度值之差大于预设的第一灰度阈值，第二边缘点与其在扫描方向相邻的第一个像素点的灰度值之差大于预设的第二灰度阈值；

将沿所述第一方向相邻且距离小于预设距离的第一边缘点和第二边缘点两两一组标记为第一配对边缘点；

根据所述第二扫描间隔沿第二方向检测所述待识别图片中的第一边缘点和第二边缘点；

将沿所述第二方向相邻且距离小于预设距离的第一边缘点和第二边缘点两两一组标记为第二配对边缘点。

在其中一个实施例中，条码识别模块还被配置为用于执行以下步骤：

按照保留窗口的分数从高到低的顺序选择一个保留窗口作为目标窗口；其中，每个保留窗口的分数等于该保留窗口的平均边缘值与该保留窗口的配对边缘数之积，配对边缘数为第一配对边缘的数量和第二配对边缘的数量之和。

在其中一个实施例中，条码识别装置还包括：

循环识别模块，用于在遍历所有保留窗口进行目标条码区域的识别均未识别到条码时，增大窗口尺寸重新对所述待识别图片进行均分，对重新均分的窗口进行无关窗口和孤立窗口的筛除并将剩余窗口作为新的保留窗口；按照预设顺序依次从新的保留窗口中选取目标窗口，根据当前选取的目标窗口确定目标条码区域进行条码识别，直至新确定的目标条码区域识别到条码。

在其中一个实施例中，筛除模块被配置为用于执行以下步骤：

识别各窗口中不存在第一配对边缘点和/或第二配对边缘点的窗口，并标记为无关窗口予以筛除；

识别无关窗口以外的剩余窗口中每个待筛选窗口是否存在相邻窗口；

若不存在相邻窗口，则将所述待筛选窗口标记为孤立窗口并予以筛除；

若存在相邻窗口，则识别所述待筛选窗口与其任意相邻窗口是否存在相关性；

若所述待筛选窗口与其任意相邻窗口均不存在相关性，则将所述待筛选窗口标记为孤立窗口并予以筛除。

在其中一个实施例中，筛除模块还被配置为用于执行以下步骤：

若所述待筛选窗口与其相邻窗口的平均边缘值之差小于第一差值，且所述待筛选窗口中的最小距离与该相邻窗口的最小距离之差小于第二差值，则判定所述待筛选窗口与该相邻窗口存在相关性；

其中，最小距离为窗口中第一配对边缘点的距离和第二配对边缘点的距离中的最小值。

上述条码识别装置中各个模块的划分仅仅用于举例说明，在其他实施例中，可将条码识别装置按照需要划分为不同的模块，以完成上述条码识别装置的全部或部分功能。上述条码识别装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个实施例中，本申请还提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行以下步骤：

获取待识别图片；

根据第一扫描间隔沿第一方向检测所述待识别图片中的第一配对边缘点，并根据第二扫描间隔沿第二方向检测所述待识别图片中的第二配对边缘点；所述第一方向与所述第二方向相垂直；

获取各第一配对边缘点和各第二配对边缘点的特征参数；所述特征参数包括平均边缘值和距离；

将所述待识别图片均分为预设尺寸的多个窗口；

识别无关窗口和孤立窗口并予以筛除，将剩余窗口作为保留窗口；其中，无关窗口为不存在第一配对边缘点和/或第二配对边缘点的窗口，孤立窗口为不存在相关窗口的窗口；

按照预设顺序选取一个保留窗口作为目标窗口，将所述目标窗口的相关窗口与所述目标窗口作为目标集合所属的最小矩形区域作为目标条码区域进行条码识别，若所述目标条码区域未识别到条码则根据预设顺序重新选取目标窗口，并以新的目标窗口重新确定目标条码区域进行条码识别，直至当前确定的目标条码区域识别到条码或遍历所有保留窗口均未识别到条码。

在其中一个实施例中，计算机可读指令被处理器执行时还实现以下步骤：

根据所述第一扫描间隔沿第一方向检测所述待识别图片中的第一边缘点和第二边缘点；其中，第一边缘点与其在扫描方向的反方向相邻的第一个像素点的灰度值之差大于预设的第一灰度阈值，第二边缘点与其在扫描方向相邻的第一个像素点的灰度值之差大于预设的第二灰度阈值；

将沿所述第一方向相邻且距离小于预设距离的第一边缘点和第二边缘点两两一组标记为第一配对边缘点；

根据所述第二扫描间隔沿第二方向检测所述待识别图片中的第一边缘点和第二边缘点；

将沿所述第二方向相邻且距离小于预设距离的第一边缘点和第二边缘点两两一组标记为第二配对边缘点。

在其中一个实施例中，计算机可读指令被处理器执行时还实现以下步骤：

按照保留窗口的分数从高到低的顺序选择一个保留窗口作为目标窗口；其中，每个保留窗口的分数等于该保留窗口的平均边缘值与该保留窗口的配对边缘数之积，配对边缘数为第一配对边缘的数量和第二配对边缘的数量之和。

在其中一个实施例中，计算机可读指令被处理器执行时还实现以下步骤：

若遍历所有保留窗口进行目标条码区域的识别均未识别到条码，则增大窗口尺寸重新对所述待识别图片进行均分，对重新均分的窗口进行无关窗口和孤立窗口的筛除并将剩余窗口作为新的保留窗口；

按照预设顺序依次从新的保留窗口中选取目标窗口，根据当前选取的目标窗口确定目标条码区域进行条码识别，直至新确定的目标条码区域识别到条码。

在其中一个实施例中，计算机可读指令被处理器执行时还实现以下步骤：

识别各窗口中不存在第一配对边缘点和/或第二配对边缘点的窗口，并标记为无关窗口予以筛除；

识别无关窗口以外的剩余窗口中每个待筛选窗口是否存在相邻窗口；

若不存在相邻窗口，则将所述待筛选窗口标记为孤立窗口并予以筛除；

若存在相邻窗口，则识别所述待筛选窗口与其任意相邻窗口是否存在相关性；

若所述待筛选窗口与其任意相邻窗口均不存在相关性，则将所述待筛选窗口标记为孤立窗口并予以筛除。

在其中一个实施例中，计算机可读指令被处理器执行时还实现以下步骤：

若所述待筛选窗口与其相邻窗口的平均边缘值之差小于第一差值，且所述待筛选窗口中的最小距离与该相邻窗口的最小距离之差小于第二差值，则判定所述待筛选窗口与该相邻窗口存在相关性；

其中，最小距离为窗口中第一配对边缘点的距离和第二配对边缘点的距离中的最小值。

在一个实施例中，本申请还提供了一种计算机设备，所述计算机设备中存储有计算机可读指令，所述一个或多个处理器执行所述计算机可读指令时，执行以下步骤：

获取待识别图片；

根据第一扫描间隔沿第一方向检测所述待识别图片中的第一配对边缘点，并根据第二扫描间隔沿第二方向检测所述待识别图片中的第二配对边缘点；所述第一方向与所述第二方向相垂直；

获取各第一配对边缘点和各第二配对边缘点的特征参数；所述特征参数包括平均边缘值和距离；

将所述待识别图片均分为预设尺寸的多个窗口；

识别无关窗口和孤立窗口并予以筛除，将剩余窗口作为保留窗口；其中，无关窗口为不存在第一配对边缘点和/或第二配对边缘点的窗口，孤立窗口为不存在相关窗口的窗口；

按照预设顺序选取一个保留窗口作为目标窗口，将所述目标窗口的相关窗口与所述目标窗口作为目标集合所属的最小矩形区域作为目标条码区域进行条码识别，若所述目标条码区域未识别到条码则根据预设顺序重新选取目标窗口，并以新的目标窗口重新确定目标条码区域进行条码识别，直至当前确定的目标条码区域识别到条码或遍历所有保留窗口均未识别到条码。

在其中一个实施例中，处理器执行计算机可读指令时还执行以下步骤：

根据所述第一扫描间隔沿第一方向检测所述待识别图片中的第一边缘点和第二边缘点；其中，第一边缘点与其在扫描方向的反方向相邻的第一个像素点的灰度值之差大于预设的第一灰度阈值，第二边缘点与其在扫描方向相邻的第一个像素点的灰度值之差大于预设的第二灰度阈值；

将沿所述第一方向相邻且距离小于预设距离的第一边缘点和第二边缘点两两一组标记为第一配对边缘点；

根据所述第二扫描间隔沿第二方向检测所述待识别图片中的第一边缘点和第二边缘点；

将沿所述第二方向相邻且距离小于预设距离的第一边缘点和第二边缘点两两一组标记为第二配对边缘点。

在其中一个实施例中，处理器执行计算机可读指令时还执行以下步骤：

按照保留窗口的分数从高到低的顺序选择一个保留窗口作为目标窗口；其中，每个保留窗口的分数等于该保留窗口的平均边缘值与该保留窗口的配对边缘数之积，配对边缘数为第一配对边缘的数量和第二配对边缘的数量之和。

在其中一个实施例中，处理器执行计算机可读指令时还执行以下步骤：

若遍历所有保留窗口进行目标条码区域的识别均未识别到条码，则增大窗口尺寸重新对所述待识别图片进行均分，对重新均分的窗口进行无关窗口和孤立窗口的筛除并将剩余窗口作为新的保留窗口；

按照预设顺序依次从新的保留窗口中选取目标窗口，根据当前选取的目标窗口确定目标条码区域进行条码识别，直至新确定的目标条码区域识别到条码。

在其中一个实施例中，处理器执行计算机可读指令时还执行以下步骤：

识别各窗口中不存在第一配对边缘点和/或第二配对边缘点的窗口，并标记为无关窗口予以筛除；

识别无关窗口以外的剩余窗口中每个待筛选窗口是否存在相邻窗口；

若不存在相邻窗口，则将所述待筛选窗口标记为孤立窗口并予以筛除；

若存在相邻窗口，则识别所述待筛选窗口与其任意相邻窗口是否存在相关性；

若所述待筛选窗口与其任意相邻窗口均不存在相关性，则将所述待筛选窗口标记为孤立窗口并予以筛除。

在其中一个实施例中，处理器执行计算机可读指令时还执行以下步骤：

若所述待筛选窗口与其相邻窗口的平均边缘值之差小于第一差值，且所述待筛选窗口中的最小距离与该相邻窗口的最小距离之差小于第二差值，则判定所述待筛选窗口与该相邻窗口存在相关性；

其中，最小距离为窗口中第一配对边缘点的距离和第二配对边缘点的距离中的最小值。

示意性地，在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图8所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种条码识别方法。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图9所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、通信接口、显示屏和输入装置 。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过WIFI、移动蜂窝网络、NFC（近场通信）或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种条码识别方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。

本领域技术人员可以理解，图8、图9中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

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，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器（Read-OnlyMemory，ROM）、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器（ReRAM）、磁变存储器（Magnetoresistive Random Access Memory，MRAM）、铁电存储器（Ferroelectric Random Access Memory，FRAM）、相变存储器（Phase Change Memory，PCM）、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器（Random Access Memory，RAM）或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器（Static Random Access Memory，SRAM）或动态随机存取存储器（Dynamic RandomAccess Memory，DRAM）等。本申请所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本申请所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。

最后，还需要说明的是，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。

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，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至少一个该特征。在本申请的描述中，“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。同时，在本说明书中使用的术语“和/或” 包括相关所列项目的任何及所有组合。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间可以根据需要进行组合，且相同相似部分互相参见即可。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的专业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。

Claims (9)

1.一种条码识别方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待识别图片；

根据第一扫描间隔沿第一方向检测所述待识别图片中的第一边缘点和第二边缘点；其中，第一边缘点与其在扫描方向的反方向相邻的第一个像素点的灰度值之差大于预设的第一灰度阈值，第二边缘点与其在扫描方向相邻的第一个像素点的灰度值之差大于预设的第二灰度阈值；

将沿所述第一方向相邻且距离小于预设距离的第一边缘点和第二边缘点两两一组标记为第一配对边缘点；

根据第二扫描间隔沿第二方向检测所述待识别图片中的第一边缘点和第二边缘点；

将沿所述第二方向相邻且距离小于预设距离的第一边缘点和第二边缘点两两一组标记为第二配对边缘点；所述第一方向与所述第二方向相垂直；

获取各第一配对边缘点和各第二配对边缘点的特征参数；所述特征参数包括平均边缘值和距离；

将所述待识别图片均分为预设尺寸的多个窗口；

识别无关窗口和孤立窗口并予以筛除，将剩余窗口作为保留窗口；其中，无关窗口为不存在第一配对边缘点和/或第二配对边缘点的窗口，孤立窗口为不存在相关窗口的窗口；

按照预设顺序选取一个保留窗口作为目标窗口，将所述目标窗口的相关窗口与所述目标窗口组成的目标集合所属的最小矩形区域，作为目标条码区域进行条码识别，若所述目标条码区域未识别到条码则根据预设顺序重新选取目标窗口，并以新的目标窗口重新确定目标条码区域进行条码识别，直至当前确定的目标条码区域识别到条码或遍历所有保留窗口均未识别到条码。

2.根据权利要求1所述的条码识别方法，其特征在于，所述按照预设顺序选取一个保留窗口作为目标窗口，包括：

按照保留窗口的分数从高到低的顺序选择一个保留窗口作为目标窗口；其中，每个保留窗口的分数等于该保留窗口的平均边缘值与该保留窗口的配对边缘数之积，配对边缘数为第一配对边缘的数量和第二配对边缘的数量之和。

3.根据权利要求1所述的条码识别方法，其特征在于，所述方法还包括：

若遍历所有保留窗口进行目标条码区域的识别均未识别到条码，则增大窗口尺寸重新对所述待识别图片进行均分，对重新均分的窗口进行无关窗口和孤立窗口的筛除并将剩余窗口作为新的保留窗口；

按照预设顺序依次从新的保留窗口中选取目标窗口，根据当前选取的目标窗口确定目标条码区域进行条码识别，直至新确定的目标条码区域识别到条码。

4.根据权利要求1所述的条码识别方法，其特征在于，所述识别无关窗口和孤立窗口并予以筛除，包括：

识别各窗口中不存在第一配对边缘点和/或第二配对边缘点的窗口，并标记为无关窗口予以筛除；

识别无关窗口以外的剩余窗口中每个待筛选窗口是否存在相邻窗口；

若不存在相邻窗口，则将所述待筛选窗口标记为孤立窗口并予以筛除；

若存在相邻窗口，则识别所述待筛选窗口与其任意相邻窗口是否存在相关性；

若所述待筛选窗口与其任意相邻窗口均不存在相关性，则将所述待筛选窗口标记为孤立窗口并予以筛除。

5.根据权利要求4所述的条码识别方法，其特征在于，所述识别所述待筛选窗口与其任意相邻窗口是否存在相关性，包括：

若所述待筛选窗口与其相邻窗口的平均边缘值之差小于第一差值，且所述待筛选窗口中的最小距离与该相邻窗口的最小距离之差小于第二差值，则判定所述待筛选窗口与该相邻窗口存在相关性；

其中，最小距离为窗口中第一配对边缘点的距离和第二配对边缘点的距离中的最小值。

6.根据权利要求1至5任一项所述的条码识别方法，其特征在于，所述平均边缘值为平均梯度值或平均对比度。

7.一种条码识别装置，其特征在于，包括：

图片获取模块，用于获取待识别图片；

扫描模块，用于根据第一扫描间隔沿第一方向检测所述待识别图片中的第一边缘点和第二边缘点；将沿所述第一方向相邻且距离小于预设距离的第一边缘点和第二边缘点两两一组标记为第一配对边缘点；根据第二扫描间隔沿第二方向检测所述待识别图片中的第一边缘点和第二边缘点；将沿所述第二方向相邻且距离小于预设距离的第一边缘点和第二边缘点两两一组标记为第二配对边缘点；其中，第一边缘点与其在扫描方向的反方向相邻的第一个像素点的灰度值之差大于预设的第一灰度阈值，第二边缘点与其在扫描方向相邻的第一个像素点的灰度值之差大于预设的第二灰度阈值；所述第一方向与所述第二方向相垂直；

参数获取模块，用于获取各第一配对边缘点和各第二配对边缘点的特征参数；所述特征参数包括平均边缘值和距离；

窗口划分模块，用于将所述待识别图片均分为预设尺寸的多个窗口；

筛除模块，用于识别无关窗口和孤立窗口并予以筛除，将筛除无关窗口和孤立窗口后的剩余窗口作为保留窗口；其中，无关窗口为不存在第一配对边缘点和/或第二配对边缘点的窗口，孤立窗口为不存在相关窗口的窗口；

条码识别模块，用于按照预设顺序选取一个保留窗口作为目标窗口，将所述目标窗口的相关窗口与所述目标窗口作为目标集合所属的最小矩形区域作为目标条码区域进行条码识别，若所述目标条码区域未识别到条码则根据预设顺序重新选取目标窗口，并以新的目标窗口重新确定目标条码区域进行条码识别，直至当前确定的目标条码区域识别到条码或遍历所有保留窗口均未识别到条码。

8.一种存储介质，其特征在于：所述存储介质中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行如权利要求1至6中任一项所述条码识别方法的步骤。

9.一种计算机设备，其特征在于，包括：一个或多个处理器，以及存储器；

所述存储器中存储有计算机可读指令，所述一个或多个处理器执行时所述计算机可读指令时，执行如权利要求1至6中任一项所述条码识别方法的步骤。

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