TWI683257B - 識別二維碼位置的方法及其系統 - Google Patents

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Abstract

本發明揭露一種識別二維碼位置的方法及其系統，其中該方法包括：獲取圖像中的二維碼；根據所述二維碼的主定位塊進行特徵檢測，識別所述二維碼中的位置資訊；根據所述二維碼中的位置資訊確定所述二維碼在所述圖像中的空間位置資訊。藉由本發明的以二維碼為標誌物的擴增實境方案具有良好的跟蹤效果。

Description

識別二維碼位置的方法及其系統
本發明關於電腦技術領域，尤其關於一種識別二維碼位置的方法及其系統。
擴增實境技術(Augmented Reality，簡稱AR)是一種將真實世界資訊和虛擬世界資訊“無縫”整合的新技術，是把原本在現實世界的一定時間空間範圍內很難體驗到的實體資訊(視覺資訊、聲音、味道、觸覺等)，藉由電腦技術，類比模擬後再疊加到現實世界被人類感官所感知，從而達到超越現實的感官體驗。
現有技術中的以二維碼為標誌物(Marker)的擴增實境技術主要有以下兩種實現方案：
(1)二維碼輪廓法。
該方案以二維碼輪廓作為特徵點集，系統預設一個二維碼輪廓特徵點集，接著對其它拍攝的二維碼都應用預設的特徵點集進行匹配。該方案的主要缺點在於：由於二維碼的圖案因碼值的不同而不同，包括圖案大小、黑白塊密度都千變萬化，因此二維碼的輪廓並不具有穩定的特徵， 從而導致追蹤準確度不穩定(輪廓相似則準確度高，輪廓差異大則準確度低)。
(2)重新生成法。
該方案先將二維碼解碼得到碼值字串，接著重新生成一個與被拍攝二維碼一樣的標準二維碼圖片，接著對新生成的二維碼圖片進行特徵點提取，將得到的特徵點集作為系統預設特徵點集。該方案的主要缺點在於：對任何一個新的二維碼，系統都需要重複上述步驟，生成新的預設特徵點集，而這個過程又比較耗時，從而拖慢了整個系統的處理速度。
綜上所述，可知現有技術的以二維碼為Marker的擴增實境技術具有識別速度慢、跟蹤精度低的問題。
本發明的主要目的在於提供一種識別二維碼位置的方法及其系統，以解決現有技術的以二維碼為標誌物(Marker)的擴增實境方案識別速度慢、跟蹤精度低的問題。
為了解決上述問題，根據本發明實施例提供一種識別二維碼位置的方法，其包括：獲取圖像中的二維碼；根據所述二維碼的主定位塊進行特徵檢測，識別所述二維碼中的位置資訊；根據所述二維碼中的位置資訊確定所述二維碼在所述圖像中的空間位置資訊。
其中，所述方法還包括：跟蹤所述二維碼中的位置資 訊。
其中，所述根據所述二維碼的主定位塊進行特徵檢測的步驟，包括：確定所述二維碼的一個或多個主定位塊；分別獲取每個主定位塊的一中心點位置資訊及多個角點位置資訊；將獲取的主定位塊的中心點位置資訊和角點位置資訊作為特徵點集，進行特徵檢測。
其中，獲取每個主定位塊的12、8或4個角點位置資訊。
其中，所述根據所述二維碼的主定位塊進行特徵檢測的步驟，包括：確定所述二維碼的一個或多個主定位塊；分別獲取每個主定位塊的一中心點位置資訊及多個黑白像素交界邊緣中心點位置資訊；將獲取的主定位塊的中心點位置資訊和黑白像素交界邊緣中心點位置資訊作為特徵點集，進行特徵檢測。
其中，獲取每個主定位塊的12、8或4個黑白交界邊緣中心點位置資訊。
其中，所述根據所述二維碼中的位置資訊確定所述二維碼在所述圖像中的空間位置資訊的步驟，包括：獲取預設的標準位置資訊；將所述標準位置資訊與所述二維碼中的位置資訊進行匹配，得到所述空間位置資訊。
其中，所述二維碼為快速反應QR二維碼。
其中，所述方法還包括：獲取與所述二維碼對應的虛擬應用資料；根據所述空間位置資訊確定所述虛擬應用資料的空間位置。
根據本發明實施例還提供一種識別二維碼位置的系統，其包括：獲取模組，用於獲取圖像中的二維碼；識別模組，用於根據所述二維碼的主定位塊進行特徵檢測，識別所述二維碼中的位置資訊；空間位置確定模組，用於根據所述二維碼中的位置資訊確定所述二維碼在所述圖像中的空間位置資訊。
其中，所述系統還包括：跟蹤模組，用於跟蹤所述二維碼中的位置資訊。
其中，所述識別模組包括：第一確定模組，用於確定所述二維碼的一個或多個主定位塊；第一獲取模組，用於分別獲取每個主定位塊的一中心位置點資訊及多個角點位置資訊；第一檢測模組，用於將獲取的主定位塊的中心點位置資訊和角點位置資訊作為特徵點集，進行特徵檢測。
其中，所述第一獲取模組獲取每個主定位塊的12、8或4個角點位置資訊。
其中，所述識別模組包括：第二確定模組，用於確定所述二維碼的一個或多個主定位塊；第二獲取模組，用於分別獲取每個主定位塊的一中心點位置資訊及多個黑白像素交界邊緣中心點位置資訊；第二檢測模組，用於將獲取的主定位塊的中心點位置資訊和黑白像素交界邊緣中心點位置資訊作為特徵點集，進行特徵檢測。
其中，所述第二獲取模組獲取每個主定位塊的12、8或4個黑白像素交界邊緣中心點位置資訊。
其中，所述空間位置確定模組用於：獲取預設的標準 位置資訊，將所述標準位置資訊與所述二維碼中的位置資訊進行匹配，得到所述空間位置資訊。
其中，所述二維碼為快速反應QR二維碼。
其中，所述系統還包括：虛擬應用資料獲取模組，用於獲取與所述二維碼對應的虛擬應用資料；位置更新模組，用於根據所述空間位置資訊更新所述虛擬應用資料的空間位置。
綜上所述，本發明藉由將二維碼作為Marker，並藉由對二維碼的主定位塊的預設位置進行特徵檢測識別二維碼的位置。所提取二維碼的特徵點集相對位置固定，唯一性好，不易混淆，具有良好的跟蹤效果。
S102‧‧‧步驟
S104‧‧‧步驟
S106‧‧‧步驟
201‧‧‧左上角
202‧‧‧右上角
203‧‧‧左下角
301‧‧‧中心點
311‧‧‧角點
312‧‧‧角點
313‧‧‧角點
314‧‧‧角點
321‧‧‧角點
322‧‧‧角點
323‧‧‧角點
324‧‧‧角點
331‧‧‧角點
332‧‧‧角點
333‧‧‧角點
334‧‧‧角點
401‧‧‧中心點
411‧‧‧黑白像素交界邊緣中心點
412‧‧‧黑白像素交界邊緣中心點
413‧‧‧黑白像素交界邊緣中心點
414‧‧‧黑白像素交界邊緣中心點
S502‧‧‧步驟
S504‧‧‧步驟
S506‧‧‧步驟
S508‧‧‧步驟
S510‧‧‧步驟
610‧‧‧獲取模組
620‧‧‧識別模組
630‧‧‧空間位置確定模組
640‧‧‧跟蹤模組
621‧‧‧第一確定模組
622‧‧‧第一獲取模組
623‧‧‧第一檢測模組
626‧‧‧第二確定模組
627‧‧‧第二獲取模組
628‧‧‧第二檢測模組
810‧‧‧獲取模組
820‧‧‧識別模組
830‧‧‧空間位置確定模組
840‧‧‧虛擬應用資料獲取模組
850‧‧‧虛擬應用資料位置更新模組
此處所說明的附圖用來提供對本發明的進一步理解，構成本發明的一部分，本發明的示意性實施例及其說明用於解釋本發明，並不構成對本發明的不當限定。在附圖中：圖1是根據本發明一個實施例的識別二維碼位置的方法的流程圖；圖2A和2B是根據本發明實施例的QR碼的主定位塊的組成結構圖；圖3A和3B是根據本發明一個實施例的特徵點提取的示意圖；圖4是根據本發明另一實施例的特徵點提取的示意 圖；圖5是根據本發明另一實施例的識別二維碼位置的方法的流程圖；圖6是根據本發明一個實施例的識別二維碼位置的系統的結構方塊圖；圖7A和7B是根據本發明實施例的識別模組的結構方塊圖；圖8是根據本發明另一實施例的用於擴增實境技術的識別二維碼位置的系統的結構方塊圖。
為使本發明的目的、技術方案和優點更加清楚，下面將結合本發明具體實施例及相應的附圖對本發明技術方案進行清楚、完整地描述。顯然，所描述的實施例僅是本發明一部分實施例，而不是全部的實施例。基於本發明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出進步性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬於本發明保護的範圍。
圖1是根據本發明實施例的識別二維碼位置的方法的流程圖，如圖1所示，該方法包括：
步驟S102，獲取圖像中的二維碼。
藉由終端設備的攝像頭裝置獲取含有二維碼的真實場景圖像，所述終端設備可以是智慧手機、平板電腦、數位相機或其它類似終端設備。接著，對輸入的二維碼圖像進行預處理，具體包括：將該圖像進行灰階轉換後得到灰階 圖像，並對所述灰階圖像進行二值化處理。在本發明實施例中，所述二維碼可以是QR碼。
步驟S104，根據所述二維碼的主定位塊進行特徵檢測，識別所述二維碼中的位置資訊。
在本發明中，二維碼中的位置資訊包括：二維碼的主定位塊的中心點位置、角點位置、黑白像素交界邊緣中心點位置等位置資訊。藉由上述的位置資訊能夠確定二維碼在平面上的位置，即確定二維碼的方向、旋轉角度、傾斜角度等空間位置資訊。
參考圖2A，圖2A為QR碼的主定位塊的組成結構圖，QR碼的定位包括主定位塊和輔助定位塊兩類，其中主定位塊包括左上角201、右上角202和左下角203三個大的回形區域，而輔助定位塊則是中間的小的黑色邊框方塊。主定位塊有且只有三個，而輔助定位塊的數量則會因二維碼的密度增加而增加。參考圖2B，主定位塊的特點為黑白像素構成的線段的長度比為1：1：3：1：1，利用這個特點可以對二維碼進行特徵提取並定位碼的位置。由於主定位塊是所有二維碼共有的，且圖案形狀和位置都固定，因此可以作為二維碼圖案的通用標識，也即可以用主定位塊來作為二維碼圖案的通用特徵點集，下面詳細描述主定位塊的特徵提取過程。
在本發明的一個實施例中，可以採用將主定位塊的中心點和角點作為特徵點集。如圖3A所示，角點是主定位塊中直角處的點，並且角點也是圖像中像素變化劇烈的 點。以主定位塊中心點301為起點，向其周圍檢測角點，可以看出，距離中心點301最近的有第一組4個角點(311、312、313和314)，在第一組4個角點外側有第二組4個角點(321、322、323和324)，在第二組4個角點外側還有第三組4個角點(331、332、333和334)。在本發明中，可以選擇中心點301以及上述三組中任意一組(即4個角點)或任意二組(即8個角點)或全部三組(即12個角點)作為特徵點集，也就是說，一個主定位塊的特徵點集可以為5、9或13個特徵點。以此類推，一個二維碼共有3個主定位塊，如果每個主定位塊都選擇5個特徵點，則共有15個特徵點；如果每個主定位塊都選擇9個特徵點，則共有27個特徵點；如果每個主定位塊都選擇13個特徵點，則共有39個特徵點。需要說明，以上所述為每個主定位塊選取相同數量的特徵點，在其他實施例中，也可以每個主定位塊選取不同數量的特徵點，此處不再贅述。
在具體應用中，可以根據實際情況選取特徵點集的數量。選取的特徵點越多，計算結果越精準，但計算量也越大；而選取的特徵點越少，計算量也較小，但有可能導致計算結果有偏差。圖3B是選取數量最多的特徵點集的示意圖。參考圖3B，在整個二維碼圖像中可得39個特徵點，且這39個特徵點的相對位置固定，即這39個特徵點都能唯一確定。
在本發明的一個實施例中，還可以採用將主定位塊的 中心點和黑白像素交界邊緣中心點作為特徵點集。下面以一個主定位塊為例進行說明，參考圖4，401是主定位塊的中心點，以中心點401為起點，向其周圍檢測黑白像素交界邊緣中心點，距離中心點401最近的有第一組4個黑白像素交界邊緣中心點(411、412、413和414)，在第一組4個角點外側有第二組4個角點(未標示)，在第二組4個角點外側還有第三組4個角點(未標示)。與獲取角點的方法類似，一個主定位塊可以獲取的黑白像素交界邊緣中心點可以為4、8或12個，再加上中心點即特徵點集為5、9或13個特徵點。一個二維碼的3個主定位塊可獲得15、27或39個特徵點。
在本發明中，將二維碼作為Marker，藉由對二維碼的主定位塊的預設位置進行特徵檢測能夠有效識別二維碼的位置。
步驟S106，根據所述二維碼中的位置資訊確定所述二維碼在所述圖像中的空間位置資訊。
具體地，獲取預設的標準位置資訊，將所述標準位置資訊與所述二維碼中的位置資訊進行匹配，得到二維碼在所述圖像中的空間位置資訊(包括空間位置參數與旋轉參數)。在實際應用中，藉由連續拍攝含有二維碼的真實場景圖像，可以持續跟蹤二維碼的空間位置。根據得到的二維碼的空間位置可應用於擴增實境技術中，下面結合圖5詳細描述。
圖5是根據本發明另一實施例的二維碼識別方法的流 程圖，如圖5所示，該方法包括：
步驟S502，啟動終端設備(例如包括智慧手機、平板電腦、數位相機等)的攝像頭裝置，拍攝含有二維碼的真實場景圖像。
步驟S504，掃描所述二維碼，提取二維碼的特徵點集，具體的二維碼的特徵點集的提取步驟可以參考圖3或圖4的描述。如果特徵點集提取失敗則繼續執行步驟S502。
步驟S506，獲取攝像頭裝置的內部參數，例如焦距、圖像中心等。
步驟S508，點雲配準，若成功則執行步驟S510，否則執行步驟S502。
具體而言，獲取預設的標準位置資訊，例如可以藉由攝像頭拍攝的二維碼的正視圖的位置作為標準位置。藉由標準位置資訊結合預先獲取的攝像頭裝置的內部參數(例如包括焦距、圖像中心等)，可得到標準位置的特徵點集的第一點雲資料(如3d點雲)。同樣地，將提取的二維碼的特徵點集結合相機內參，可得到二維碼的特徵點集的第二點雲資料(如3d點雲)。接著，根據第一點雲資料和二點雲資料進行點雲配準，計算第一點雲資料和二點雲資料之間的位置關係，從而得到二維碼在圖像中的空間位置資訊(即相機的空間位置)。
步驟S510，利用相機的空間位置更新虛擬物體的空間位置，即完成擴增實境的完整流程。其中，虛擬物體包 括：文字、圖片、視頻、三維模型、動畫、聲音、地理位置資訊中的任意一種或幾種的組合。
圖6是根據本發明實施例的識別二維碼位置的系統的結構方塊圖，如圖6所示，其包括：獲取模組610，用於獲取圖像中的二維碼；識別模組620，用於根據所述二維碼的主定位塊進行特徵檢測，識別所述二維碼中的位置資訊；空間位置確定模組630，用於根據所述二維碼中的位置資訊確定所述二維碼在所述圖像中的空間位置資訊。進一步，所述空間位置確定模組630用於：獲取預設的標準位置資訊，將所述標準位置資訊與所述二維碼中的位置資訊進行匹配，得到所述空間位置資訊。
跟蹤模組640，用於跟蹤所述二維碼中的位置資訊，並根據新的二維碼中的位置資訊確定二維碼在圖像中的空間位置資訊。
在本發明的一個實施例中，參考圖7A，所述識別模組620進一步包括：第一確定模組621，用於確定所述二維碼的一個或多個主定位塊；第一獲取模組622，用於分別獲取每個主定位塊的一中心位置點資訊及多個角點位置資訊；其中，所述第一獲取模組獲取每個主定位塊的12、8或4個角點位置資訊。
第一檢測模組623，用於將獲取的主定位塊的中心點位置資訊和角點位置資訊作為特徵點集，進行特徵檢測。
在本發明的一個實施例中，參考圖7B，所述識別模組620進一步包括：第二確定模組626，用於確定所述二維碼的一個或多個主定位塊；第二獲取模組627，用於分別獲取每個主定位塊的一中心點位置資訊及多個黑白像素交界邊緣中心點位置資訊；其中，所述第二獲取模組獲取每個主定位塊的12、8或4個黑白像素交界邊緣中心點位置資訊。
第二檢測模組628，用於將獲取的主定位塊的中心點位置資訊和黑白像素交界邊緣中心點位置資訊作為特徵點集，進行特徵檢測。
參考圖8，是根據本發明實施例的用於擴增實境技術的識別二維碼位置的系統的結構方塊圖，如圖8所示，其包括：獲取模組810，用於獲取圖像中的二維碼；識別模組820，用於根據所述二維碼的主定位塊進行特徵檢測，識別所述二維碼中的位置資訊；空間位置確定模組830，用於根據所述二維碼中的位置資訊計算所述二維碼在所述圖像中的空間位置資訊。
虛擬應用資料獲取模組840，用於獲取與所述二維碼對應的虛擬應用資料；虛擬應用資料位置更新模組850，用於根據所述空間位置資訊確定所述虛擬應用資料的空間位置。
本發明的方法的操作步驟與系統的結構特徵對應，可 以相互參照，不再一一贅述。
綜上所示，本發明藉由將二維碼作為Marker，並藉由對二維碼的主定位塊的預設位置進行特徵檢測識別二維碼的位置。所提取二維碼的特徵點集相對位置固定，唯一性好，不易混淆，具有良好的跟蹤效果。根據本發明提供的技術方案適應於所有QR碼，無需每次重新生成預設特徵點集。
本領域技術人員應明白，本發明的實施例可提供為方法、系統或電腦程式產品。因此，本發明可採用完全硬體實施例、完全軟體實施例或結合軟體和硬體方面的實施例的形式。而且，本發明可採用在一個或多個其中包含有電腦可用程式碼的電腦可用儲存媒體(包括但不限於磁碟記憶體、CD-ROM、光學記憶體等)上實施的電腦程式產品的形式。
在一個典型的配置中，計算設備包括一個或多個處理器(CPU)、輸入/輸出介面、網路介面和記憶體。
記憶體可能包括電腦可讀媒體中的非永久性記憶體，隨機存取記憶體(RAM)和/或非揮發性記憶體等形式，如唯讀記憶體(ROM)或快閃記憶體(flash RAM)。記憶體是電腦可讀媒體的實例。
電腦可讀媒體包括永久性和非永久性、可移動和非可移動媒體可以由任何方法或技術來實現資訊儲存。資訊可以是電腦可讀指令、資料結構、程式的模組或其他資料。電腦的儲存媒體的例子包括，但不限於相變記憶體 (PRAM)、靜態隨機存取記憶體(SRAM)、動態隨機存取記憶體(DRAM)、其他類型的隨機存取記憶體(RAM)、唯讀記憶體(ROM)、電可抹除可程式設計唯讀記憶體(EEPROM)、快閃記憶體或其他記憶體技術、唯讀光碟唯讀記憶體(CD-ROM)、數位多功能光碟(DVD)或其他光學儲存、磁盒式磁帶，磁帶磁磁片儲存或其他磁性存放裝置或任何其他非傳輸媒體，可用於儲存可以被計算設備存取的資訊。按照本文中的界定，電腦可讀媒體不包括暫存電腦可讀媒體(transitory media)，如調變的資料訊號和載波。
還需要說明的是，用語“包括”、“包含”或者其任何其他變體意在涵蓋非排他性的包含，從而使得包括一系列要素的過程、方法、商品或者設備不僅包括那些要素，而且還包括沒有明確列出的其他要素，或者是還包括為這種過程、方法、商品或者設備所固有的要素。在沒有更多限制的情況下，由語句“包括一個......”限定的要素，並不排除在包括所述要素的過程、方法、商品或者設備中還存在另外的相同要素。
以上所述僅為本發明的實施例而已，並不用於限制本發明。對於本領域技術人員來說，本發明可以有各種更改和變化。凡在本發明的精神和原理之內所作的任何修改、等同替換、改進等，均應包含在本發明的申請專利範圍之內。

Claims (18)

  1. 一種識別二維碼位置的方法，包括：獲取圖像中的二維碼；根據所述二維碼的主定位塊進行特徵檢測，識別所述二維碼中的位置資訊；根據所述二維碼中的位置資訊確定所述二維碼在所述圖像中的空間位置資訊；其中，所述二維碼中的位置資訊包括：所述二維碼的主定位塊的角點位置和黑白像素交界邊緣中心點位置中的至少一種，以及所述二維碼的主定位塊的中心點位置。
  2. 根據申請專利範圍第1項所述的方法，其中，還包括：跟蹤所述二維碼中的位置資訊。
  3. 根據申請專利範圍第1項所述的方法，其中，所述根據所述二維碼的主定位塊進行特徵檢測的步驟，包括：確定所述二維碼的一個或多個主定位塊；分別獲取每個主定位塊的一中心點位置資訊及多個角點位置資訊；將獲取的主定位塊的中心點位置資訊和角點位置資訊作為特徵點集，進行特徵檢測。
  4. 根據申請專利範圍第2項所述的方法，其中，獲取每個主定位塊的12、8或4個角點位置資訊。
  5. 根據申請專利範圍第1項所述的方法，其中，所 述根據所述二維碼的主定位塊進行特徵檢測的步驟，包括：確定所述二維碼的一個或多個主定位塊；分別獲取每個主定位塊的一中心點位置資訊及多個黑白像素交界邊緣中心點位置資訊；將獲取的主定位塊的中心點位置資訊和黑白像素交界邊緣中心點位置資訊作為特徵點集，進行特徵檢測。
  6. 根據申請專利範圍第5項所述的方法，其中，獲取每個主定位塊的12、8或4個黑白交界邊緣中心點位置資訊。
  7. 根據申請專利範圍第1項所述的方法，其中，所述根據所述二維碼中的位置資訊確定所述二維碼在所述圖像中的空間位置資訊的步驟，包括：獲取預設的標準位置資訊；將所述標準位置資訊與所述二維碼中的位置資訊進行匹配，得到所述空間位置資訊。
  8. 根據申請專利範圍第1項所述的方法，其中，所述二維碼為快速反應QR二維碼。
  9. 根據申請專利範圍第1至8項中任一項所述的方法，其中，還包括：獲取與所述二維碼對應的虛擬應用資料；根據所述空間位置資訊確定所述虛擬應用資料的空間位置。
  10. 一種識別二維碼位置的系統，包括： 獲取模組，用於獲取圖像中的二維碼；識別模組，用於根據所述二維碼的主定位塊進行特徵檢測，識別所述二維碼中的位置資訊；空間位置確定模組，用於根據所述二維碼中的位置資訊確定所述二維碼在所述圖像中的空間位置資訊；其中，所述二維碼中的位置資訊包括：所述二維碼的主定位塊的角點位置和黑白像素交界邊緣中心點位置中的至少一種，以及所述二維碼的主定位塊的中心點位置。
  11. 根據申請專利範圍第10項所述的系統，其中，還包括：跟蹤模組，用於跟蹤所述二維碼中的位置資訊。
  12. 根據申請專利範圍第10項所述的系統，其中，所述識別模組包括：第一確定模組，用於確定所述二維碼的一個或多個主定位塊；第一獲取模組，用於分別獲取每個主定位塊的一中心位置點資訊及多個角點位置資訊；第一檢測模組，用於將獲取的主定位塊的中心點位置資訊和角點位置資訊作為特徵點集，進行特徵檢測。
  13. 根據申請專利範圍第12項所述的系統，其中，所述第一獲取模組獲取每個主定位塊的12、8或4個角點位置資訊。
  14. 根據申請專利範圍第10項所述的系統，其中，所述識別模組包括： 第二確定模組，用於確定所述二維碼的一個或多個主定位塊；第二獲取模組，用於分別獲取每個主定位塊的一中心點位置資訊及多個黑白像素交界邊緣中心點位置資訊；第二檢測模組，用於將獲取的主定位塊的中心點位置資訊和黑白像素交界邊緣中心點位置資訊作為特徵點集，進行特徵檢測。
  15. 根據申請專利範圍第14項所述的系統，其中，所述第二獲取模組獲取每個主定位塊的12、8或4個黑白像素交界邊緣中心點位置資訊。
  16. 根據申請專利範圍第10項所述的系統，其中，所述空間位置確定模組用於：獲取預設的標準位置資訊，將所述標準位置資訊與所述二維碼中的位置資訊進行匹配，得到所述空間位置資訊。
  17. 根據申請專利範圍第10項所述的系統，其中，所述二維碼為快速反應QR二維碼。
  18. 根據申請專利範圍第10至17項中任一項所述的系統，其中，還包括：虛擬應用資料獲取模組，用於獲取與所述二維碼對應的虛擬應用資料；虛擬應用資料位置確定模組，用於根據所述空間位置資訊確定所述虛擬應用資料的空間位置。
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Families Citing this family (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111291584B (zh) 2016-07-22 2023-05-02 创新先进技术有限公司 识别二维码位置的方法及其系统
CN107689061A (zh) * 2017-07-11 2018-02-13 西北工业大学 用于室内移动机器人定位的规则图形码及定位方法
CN107729790B (zh) 2017-09-27 2020-12-29 创新先进技术有限公司 二维码定位方法及装置
CN107895138B (zh) * 2017-10-13 2020-06-23 西安艾润物联网技术服务有限责任公司 空间障碍物检测方法、装置及计算机可读存储介质
CN108629220A (zh) * 2018-03-23 2018-10-09 阿里巴巴集团控股有限公司 一种二维码识读方法、装置及设备
CN108960384B (zh) * 2018-06-07 2020-04-28 阿里巴巴集团控股有限公司 一种图形码的解码方法及客户端
CN111507119B (zh) * 2019-01-31 2024-02-06 北京骑胜科技有限公司 标识码识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质
US10854016B1 (en) 2019-06-20 2020-12-01 Procore Technologies, Inc. Computer system and method for creating an augmented environment using QR tape
CN110481602B (zh) * 2019-07-15 2021-06-25 广西柳钢东信科技有限公司 一种轨道运输设备的实时定位方法及装置
CN110539307A (zh) * 2019-09-09 2019-12-06 北京极智嘉科技有限公司 机器人、机器人定位方法、定位导航系统及定位标记
CN110852132B (zh) * 2019-11-15 2023-10-03 北京金山数字娱乐科技有限公司 一种二维码空间位置确认方法及装置
WO2022032680A1 (zh) * 2020-08-14 2022-02-17 深圳传音控股股份有限公司 操作方法、终端及计算机存储介质
CN112560606B (zh) * 2020-12-02 2024-04-16 北京经纬恒润科技股份有限公司 挂车角度识别方法及装置
CN113384361B (zh) * 2021-05-21 2022-10-28 中山大学 一种视觉定位方法、系统、装置及存储介质
CN113377351B (zh) * 2021-07-05 2022-05-17 重庆市规划和自然资源信息中心 用于大规模政务业务的模型构建工作系统
CN113935909A (zh) * 2021-09-22 2022-01-14 南方电网深圳数字电网研究院有限公司 一种二维码校正识别方法及装置
CN115578606B (zh) * 2022-12-07 2023-03-31 深圳思谋信息科技有限公司 二维码识别方法、装置、计算机设备及可读存储介质
CN115630663A (zh) * 2022-12-19 2023-01-20 成都爱旗科技有限公司 一种二维码识别方法、装置及电子设备

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103971079A (zh) * 2013-01-28 2014-08-06 腾讯科技（深圳）有限公司 一种二维码的增强现实实现方法和装置
CN104008359A (zh) * 2014-04-18 2014-08-27 杭州晟元芯片技术有限公司 一种用于qr码识别的精确网格采样方法
CN104268498A (zh) * 2014-09-29 2015-01-07 杭州华为数字技术有限公司 一种二维码的识别方法及终端

Family Cites Families (37)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2835274B2 (ja) 1994-02-24 1998-12-14 株式会社テック 画像認識装置
US6073846A (en) 1994-08-17 2000-06-13 Metrologic Instruments, Inc. Holographic laser scanning system and process and apparatus and method
US6416154B1 (en) 1997-07-12 2002-07-09 Silverbrook Research Pty Ltd Printing cartridge with two dimensional code identification
US6377710B1 (en) * 1998-11-25 2002-04-23 Xerox Corporation Method and apparatus for extracting the skeleton of a binary figure by contour-based erosion
JP3458737B2 (ja) 1998-11-27 2003-10-20 株式会社デンソー ２次元コードの読取方法及び記録媒体
ES2256106T3 (es) 2000-04-06 2006-07-16 Seiko Epson Corporation Metodo y aparato para leer un simbolo de codigo de barra bidimensional y medio de almacenamiento de datos.
US6959866B2 (en) * 2002-05-30 2005-11-01 Ricoh Company, Ltd. 2-Dimensional code pattern, 2-dimensional code pattern supporting medium, 2-dimensional code pattern generating method, and 2-dimensional code reading apparatus and method
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
JP4301775B2 (ja) 2002-07-18 2009-07-22 シャープ株式会社 ２次元コード読み取り装置，２次元コード読み取り方法，２次元コード読み取りプログラム及び該プログラムの記録媒体
JP3996520B2 (ja) 2003-01-30 2007-10-24 株式会社デンソーウェーブ 二次元情報コードおよびその生成方法
JP4180497B2 (ja) 2003-12-05 2008-11-12 富士通株式会社 コード種類判別方法、およびコード境界検出方法
US7751629B2 (en) 2004-11-05 2010-07-06 Colorzip Media, Inc. Method and apparatus for decoding mixed code
JP4810918B2 (ja) 2005-08-01 2011-11-09 富士ゼロックス株式会社 コードパターン画像生成装置及び方法、コードパターン画像読取装置及び方法、及びコードパターン画像媒体
KR100828539B1 (ko) * 2005-09-20 2008-05-13 후지제롯쿠스 가부시끼가이샤 이차원 코드의 검출 방법, 검출 장치, 및 검출 프로그램을기억한 기억 매체
JP2007090448A (ja) * 2005-09-27 2007-04-12 Honda Motor Co Ltd 二次元コード検出装置及びそのプログラム、並びに、ロボット制御情報生成装置及びロボット
JP4911340B2 (ja) 2006-02-10 2012-04-04 富士ゼロックス株式会社 二次元コード検出システムおよび二次元コード検出プログラム
US8532299B2 (en) * 2007-05-29 2013-09-10 Denso Wave Incorporated Method for producing two-dimensional code and reader for reading the two-dimensional code
JP4956375B2 (ja) 2007-10-30 2012-06-20 キヤノン株式会社 画像処理装置、画像処理方法
CN101615259B (zh) 2008-08-01 2013-04-03 凌通科技股份有限公司 一种二维光学辨识码的识别系统
US20110290882A1 (en) * 2010-05-28 2011-12-01 Microsoft Corporation Qr code detection
CN101908125B (zh) * 2010-06-01 2014-07-02 福建新大陆电脑股份有限公司 Qr码条码解码芯片及其解码方法
KR101334049B1 (ko) * 2011-03-16 2013-11-28 성준형 증강 현실 기반 사용자 인터페이스 제공 장치 및 방법
WO2012170023A1 (en) * 2011-06-08 2012-12-13 Empire Technology Development Llc Two-dimensional image capture for an augmented reality representation
US9027837B2 (en) * 2012-07-23 2015-05-12 Korea Advanced Institute Of Science And Technology Method of recognizing QR code in image data and apparatus and method for converting QR code in content data into touchable object
CN103049729B (zh) * 2012-12-30 2015-12-23 成都理想境界科技有限公司 基于二维码的增强现实方法、系统及终端
CN103049728B (zh) * 2012-12-30 2016-02-03 成都理想境界科技有限公司 基于二维码的增强现实方法、系统及终端
US20140210857A1 (en) * 2013-01-28 2014-07-31 Tencent Technology (Shenzhen) Company Limited Realization method and device for two-dimensional code augmented reality
JP5967000B2 (ja) * 2013-03-29 2016-08-10 株式会社デンソーウェーブ 情報コード読取システム、情報コード読取装置、情報コード
CN104517108B (zh) * 2013-09-29 2017-12-22 北大方正集团有限公司 一种确定qr码二值化图像边缘线的方法及系统
CN103632384B (zh) * 2013-10-25 2016-06-01 大连理工大学 组合式标记点及标记点中心的快速提取方法
PL3066612T3 (pl) * 2013-11-07 2019-06-28 Scantrust Sa Dwuwymiarowy kod kreskowy oraz sposób uwierzytelniania takiego kodu kreskowego
JP2015191531A (ja) * 2014-03-28 2015-11-02 株式会社トッパンＴｄｋレーベル ２次元コードの空間位置の決定方法及びそのための装置
CN106462786B (zh) * 2014-05-14 2020-01-07 共同印刷株式会社 二维码、二维码的分析系统以及二维码的制作系统
CN107742146B (zh) * 2014-05-14 2020-12-22 共同印刷株式会社 二维码的分析系统
CN104809422B (zh) * 2015-04-27 2017-09-05 江苏中科贯微自动化科技有限公司 基于图像处理的qr码识别方法
CN104951726B (zh) * 2015-06-25 2017-12-08 福建联迪商用设备有限公司 用于qr二维码位置探测的方法及装置
CN111291584B (zh) * 2016-07-22 2023-05-02 创新先进技术有限公司 识别二维码位置的方法及其系统

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103971079A (zh) * 2013-01-28 2014-08-06 腾讯科技（深圳）有限公司 一种二维码的增强现实实现方法和装置
CN104008359A (zh) * 2014-04-18 2014-08-27 杭州晟元芯片技术有限公司 一种用于qr码识别的精确网格采样方法
CN104268498A (zh) * 2014-09-29 2015-01-07 杭州华为数字技术有限公司 一种二维码的识别方法及终端

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US10685201B2 (en) 2020-06-16

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