TWI696954B - 數位物件唯一識別符（ｄｏｉ）識別方法與裝置 - Google Patents

數位物件唯一識別符（ｄｏｉ）識別方法與裝置 Download PDF

Info

Publication number
TWI696954B
TWI696954B TW106119858A TW106119858A TWI696954B TW I696954 B TWI696954 B TW I696954B TW 106119858 A TW106119858 A TW 106119858A TW 106119858 A TW106119858 A TW 106119858A TW I696954 B TWI696954 B TW I696954B
Authority
TW
Taiwan
Prior art keywords
image
sub
doi
value
grayscale
Prior art date
Application number
TW106119858A
Other languages
English (en)
Other versions
TW201807620A (zh
Inventor
劉正保
Original Assignee
香港商阿里巴巴集團服務有限公司
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 香港商阿里巴巴集團服務有限公司 filed Critical 香港商阿里巴巴集團服務有限公司
Publication of TW201807620A publication Critical patent/TW201807620A/zh
Application granted granted Critical
Publication of TWI696954B publication Critical patent/TWI696954B/zh

Links

Images

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
    • 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
    • G06K7/1439—Methods for optical code recognition including a method step for retrieval of the optical code
    • G06K7/1443—Methods for optical code recognition including a method step for retrieval of the optical code locating of the code in an image
    • 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
    • G06K7/1439—Methods for optical code recognition including a method step for retrieval of the optical code
    • G06K7/1447—Methods for optical code recognition including a method step for retrieval of the optical code extracting optical codes from image or text carrying said optical code
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06K—GRAPHICAL DATA READING; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
    • G06K19/00—Record carriers for use with machines and with at least a part designed to carry digital markings
    • G06K19/06—Record carriers for use with machines and with at least a part designed to carry digital markings characterised by the kind of the digital marking, e.g. shape, nature, code
    • G06K19/06009—Record carriers for use with machines and with at least a part designed to carry digital markings characterised by the kind of the digital marking, e.g. shape, nature, code with optically detectable marking
    • G06K19/06046—Constructional details
    • G06K19/06103—Constructional details the marking being embedded in a human recognizable image, e.g. a company logo with an embedded two-dimensional code
    • 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
    • G06K7/1408—Methods for optical code recognition the method being specifically adapted for the type of code
    • G06K7/1434—Barcodes with supplemental or add-on codes
    • 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
    • G06K7/1478—Methods for optical code recognition the method including quality enhancement steps adapting the threshold for pixels in a CMOS or CCD pixel sensor for black and white recognition
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/80—Recognising image objects characterised by unique random patterns
    • 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
    • G06K7/1408—Methods for optical code recognition the method being specifically adapted for the type of code
    • G06K7/1413—1D bar codes
    • 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
    • G06K7/1408—Methods for optical code recognition the method being specifically adapted for the type of code
    • G06K7/1417—2D bar codes
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/95—Pattern authentication; Markers therefor; Forgery detection

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Toxicology (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Investigating, Analyzing Materials By Fluorescence Or Luminescence (AREA)

Abstract

本發明公開了一種數位物件唯一識別符DOI識別方法與裝置，用於解決現有技術中，當掃碼圖像中既包含DOI圖像又包含非DOI圖像時，識別該掃碼圖像中的DOI圖像耗時較長的問題。該方法包括：獲取掃碼圖像；將所述掃碼圖像灰階化，得到所述掃碼圖像中各像素點的灰階值；根據所述掃碼圖像中各像素點的灰階值，確定出所述掃碼圖像中的DOI圖像；識別所述DOI圖像。

Description

數位物件唯一識別符(DOI)識別方法與裝置
本發明涉及電腦技術領域，尤其涉及一種DOI識別方法與裝置。
數位物件唯一識別符(Digital Object Unique Identifier，DOI)，作為數位化物件的識別符，對所標識的數位物件而言，相當於人的身份證，具有唯一性。這種特性保證了在網路環境下對數位化物件的準確提取，有效地避免重複。一個數位化物件的DOI一經產生就永久不變，不隨其所標識的數位化物件的著作權所有者或儲存位址等屬性的變更而改變。
在實際應用中，被大家廣泛應用到的條形碼或二維碼便為DOI。例如，如圖1a和圖1b所示，圖1a顯示的圖像便為條形碼，圖1b顯示的圖像便為二維碼。有時，條形碼或二維碼所在的圖像中不僅僅包含條形碼或二維碼，還包含其他一些圖形，例如，如圖1c和圖1d所示。
當使用者使用掃碼軟體進行掃碼時，掃碼軟體會將掃碼框中的圖像(後稱掃碼圖像)保存在本地，然後將該掃碼圖像進行二值化，在二值化之後，再對進行相應處理，最 終識別出該條形碼或二維碼。若使用者使用掃碼軟體對圖1c或圖1d所示的條形碼或二維碼進行掃碼時，由於距離較遠等原因，出現在掃碼框中的圖像並非僅僅是條形碼或二維碼，還可能包含條形碼或二維碼以外的圖形。那這種情況下，掃碼軟體在對掃碼圖像進行二值化的時候，不但要對條形碼或二維碼區域進行二值化，還要對非條形碼或非二維碼區域進行二值化。這與只針對條形碼或二維碼區域進行處理相比，會耗費較多的處理時間以及處理資源。
本發明實施例提供一種DOI識別方法與裝置，用於解決現有技術中，當掃碼圖像中既包含DOI圖像又包含非DOI圖像時，識別該掃碼圖像中的DOI圖像耗時較長的問題。
本發明實施例採用下述技術方案：一種數位物件唯一識別符DOI識別方法，包括：獲取掃碼圖像；將所述掃碼圖像灰階化，得到所述掃碼圖像中各像素點的灰階值；根據所述掃碼圖像中各像素點的灰階值，確定出所述掃碼圖像中的DOI圖像；識別所述DOI圖像。
一種數位物件唯一識別符DOI識別裝置，包括：獲取圖像模組，獲取掃碼圖像； 獲取灰階值模組，將所述掃碼圖像灰階化，得到所述掃碼圖像中各像素點的灰階值；確定圖像模組，根據所述掃碼圖像中各像素點的灰階值，確定出所述掃碼圖像中的DOI圖像；識別圖像模組，識別所述DOI圖像。
本發明實施例採用的上述至少一個技術方案能夠達到以下有益效果：當掃碼圖像中不僅包含DOI圖像，還包含非DOI圖像時，本發明實施例提供的DOI識別方法，能夠將該掃碼圖像灰階化，從而得到掃碼圖像中各像素點的灰階值，並根據該灰階值，確定出掃碼圖像中的DOI圖像，進而識別該DOI圖像。因此，本發明實施例提供的DOI識別方法能夠解決現有技術中，當掃碼圖像中既包含DOI圖像又包含非DOI圖像時，識別該掃碼圖像中的DOI圖像耗時較長的問題。
201~204‧‧‧步驟
2031~2035‧‧‧子步驟
31‧‧‧獲取圖像模組
32‧‧‧獲取灰階值模組
33‧‧‧確定圖像模組
34‧‧‧識別圖像模組
此處所說明的圖式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。在圖式中：圖1a為現有技術中的條形碼圖像；圖1b為現有技術中的二維碼圖像；圖1c為現有技術中的既包含條形碼圖像，又包含非條 形碼圖像的圖像；圖1d為現有技術中的既包含二維碼圖像，又包含非二維碼圖像的圖像；圖2a為本發明實施例提供的一種DOI識別方法的具體流程圖；圖2b為本發明實施例提供的一種確定DOI圖像的方法的具體流程圖；圖2c為本發明實施例提供的一種掃碼圖像的灰階直方圖；圖2d為本發明實施例提供的確定出的DOI圖像；圖3為本發明實施例提供的一種DOI識別裝置的具體結構示意圖。
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圖式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，本領域具有通常知識者在沒有做出創造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。
以下結合圖式，詳細說明本發明實施例提供的技術方案。
為了解決現有技術中，當掃碼圖像中既包含DOI圖像 又包含非DOI圖像時，識別該掃碼圖像中的DOI圖像耗時較長的問題，本發明實施例提供一種DOI識別方法。
該方法的執行主體，可以但不限於為手機、平板電腦或個人電腦(Personal Computer，PC)等使用者終端，或者該些使用者終端上運行的應用程式(application，APP)，或者，還可以是伺服器等設備。
為便於描述，下文以該方法的執行主體為APP為例，對該方法的實施方式進行介紹。可以理解，該方法的執行主體為APP只是一種示例性的說明，並不應理解為對該方法的限定。
該方法的具體流程示意圖如圖2a所示，包括下述步驟：步驟201，獲取掃碼圖像。
在實際應用中，當使用者使用某一掃碼APP對DOI圖像進行掃碼時，該APP便將出現在掃碼框中的圖像，即掃碼圖像，保存在本地，從而便於後續進行相應操作，識別該掃碼圖像中的DOI圖像。DOI圖像包括但不限於條形碼、二維碼等。
步驟202，將所述掃碼圖像灰階化，得到所述掃碼圖像中各像素點的灰階值。
在將掃碼圖像灰階化之前，APP可以先獲取掃碼圖像中的每一個像素點的顏色通道訊息，再根據該些顏色通道訊息，將掃碼圖像灰階化。
在實際應用中，圖像的顏色標準一般採用的是RGB色 彩模式。其中，R、G、B分別代表了紅、綠、藍三個通道的顏色。RGB色彩模式為圖像中每一個像素點的R、G、B分量分配一個0~255範圍內的強度值。例如：純紅色R值為255，G值為0，B值為0。RGB圖像只使用三種顏色，就可以使它們按照不同的比例混合，在螢幕上出現各種不同的顏色。
其中，獲取掃碼圖像中的每一個像素點的顏色通道訊息，便是獲取掃碼圖像中的每一個像素點的R值、G值與B值。
灰階化的過程便是在RGB色彩模型中，將每一個像素點的R值、G值與B值，轉化為R值、G值與B值三值相等的過程。那麼，灰階化之後的R值、G值或B值便是該像素的灰階值。
具體的，本發明實施例中，APP可以按公式灰階值=R*a+G*b+B*c，將掃碼圖像中的每一個像素點的R值、G值與B值進行加權平均，得到一個數值，並將該數值作為灰階值。然後按照加權平均得到的灰階值將掃碼圖像中的每一像素點進行灰階化，便可得到較合理的灰階圖像。公式灰階值=R*a+G*b+B*c中，a、b、c不為負數，且a+b+c=1。可以根據不同需求來設置a、b、c的數值。例如，灰階值=R*0.299+G*0.587+B*0.114。
步驟203，根據所述掃碼圖像中各像素點的灰階值，確定出所述掃碼圖像中的DOI圖像。
在本發明中，可利用DOI圖像的特徵，從掃碼圖像中 確定出DOI圖像。
比如，若DOI圖像為二維碼，根據二維碼的特徵，APP便可從掃碼圖像中確定出二維碼。其中，二維碼是按照特定的幾何排布，分佈在平面中的黑白相間的圖形。一般的，二維碼占整個掃碼圖像的大部分面積，且二維碼一般位於掃碼圖像的中間區域。另外，二維碼本身具有特定的形狀，可以為正方形或圓形等圖形，本發明實施例對此不進行任何限定。組成二維碼的顏色較深的像素點的灰階值一般為掃碼圖像中的灰階值最小或較小的灰階值，而組成二維碼的顏色較淺的像素點的灰階值一般為掃碼圖像中的灰階值最大或較大的灰階值。若掃碼圖像中非二維碼區域顏色較淺，那麼在掃碼圖像中，查找顏色較深的像素點所組成的圖像，便可進一步確定出二維碼。若掃碼圖像中非二維碼區域顏色較深，那麼在掃碼圖像中，查找顏色較淺的像素點所組成的圖像，便可進一步確定出二維碼。
若DOI圖像為條形碼，根據條形碼的特徵，APP便可從掃碼圖像中確定出條形碼。條形碼是將寬度不等的多個黑條和白條，按照一定的編碼規則排列，用以表達一組訊息的圖形識別符。常見的條形碼是由反射率相差很大的黑條和白條排成的平行線圖案。一般的，條形碼占整個掃碼圖像的大部分面積，且條形碼一般位於掃碼圖像的中間區域。另外條形碼一般為矩形，其中條形碼水平方向上的邊的邊長，相較於豎直方向上的邊的邊長要長。組成條形碼的顏色較深的像素點的灰階值一般為掃碼圖像中的灰階值 最小或較小的灰階值，而組成條形碼的顏色較淺的像素點的灰階值一般為掃碼圖像中的灰階值最大或較大的灰階值。若掃碼圖像非條形碼區域顏色較淺，那麼在掃碼圖像中，查找顏色較深的像素點所組成的矩形圖像，便可進一步確定出條形碼。若掃碼圖像非條形碼區域顏色較深，那麼在掃碼圖像中，查找顏色較淺的像素點所組成的矩形圖像，便可進一步確定出條形碼。
因此，根據DOI圖像在圖像灰階方面的特徵，APP便可在掃碼圖像中確定出DOI圖像。
步驟204，識別所述DOI圖像。
APP可以將確定出的DOI圖像二值化，然後進行相關處理，最終識別出該DOI圖像。其中，二值化，就是將圖像上的像素點的灰階值設置為A或B，其中，A和B可以為0或者正整數，比如若A=0，B=255，那麼二值化便是將整個圖像呈現出明顯的只有黑和白的視覺效果。
其中，本發明提供的DOI識別方法，APP對DOI圖像進行二值化，並針對二值化之後的DOI圖像進行相應處理，最終識別出該DOI圖像。而現有技術中的DOI識別方法，並非只針對於DOI圖像部分進行二值化，而是將整個掃碼圖像進行二值化，並針對二值化之後的整個掃碼圖像進行相應處理，最終識別出該DOI圖像。因此，本發明提供的DOI識別方法，無論在二值化方面，還是在後續相應操作方面，均要比現有技術耗時短。另外，二值化所耗費的時間並不與圖像的大小成簡單的線性比例關係。比如，僅僅 二值化圖1d中的二維碼部分所耗費的時間，以及僅僅二值化1d中的非二維碼部分所耗費的時間之和，遠遠小於二值化整個圖1d所顯示的圖像所耗費的時間。又由於本發明實施例中確定出掃碼圖像中的DOI圖像部分這一操作是簡單的圖像預處理過程，耗費的時間很少，因此，與現有技術相比，本發明實施例提供的DOI識別方法，識別DOI耗費的時間較少。
在介紹完本發明實施例識別DOI的整體流程之後，下面詳細介紹步驟203是如何確定出掃碼圖像中的DOI圖像的。確定DOI圖像的流程如圖2b所示，具體包括下述步驟：
子步驟2031，確定掃碼圖像中各像素點的灰階平均值。
APP可以獲取掃碼圖像中的像素點的數量，並根據掃碼圖像中各像素點的灰階值，確定出掃碼圖像中各像素點的灰階平均值，以使得APP可以根據DOI圖像在圖像灰階方面的特徵，確定出DOI圖像。
子步驟2032，根據灰階平均值，確定出不小於或不大於灰階平均值的各灰階值與像素點數量的對應關係。
本發明中所述的灰階值與像素點數量的對應關係具體可以是像素點數量關於灰階值的函數關係，該函數關係具體可以表示為連續函數，也可以表示為離散函數。具體的，APP在將掃碼圖像灰階化之後，可獲取該掃碼圖像的灰階直方圖，其中，該灰階直方圖即是關於灰階值分佈的 函數，即灰階值與像素點數量之間的離散函數。例如，如圖2c所示，圖2c所顯示的圖像便為灰階直方圖。其中，該灰階直方圖的橫坐標為灰階值，縱坐標為像素點數量。
不小於或不大於灰階平均值的各灰階值與像素點數量的對應關係，為不小於或不大於灰階平均值的各灰階值與像素點數量的函數關係。因此，根據掃碼圖像的灰階直方圖，以及根據灰階平均值，便可確定出不小於或不大於灰階平均值的各灰階值與像素點數量的對應關係。
一般情況下，DOI圖像是掃碼圖像中顏色最深或者較深的部分。又由於一般情況下，灰階值越小，該灰階值對應的像素點的顏色越深。那麼，在掃碼圖像中，確定出不大於灰階平均值的各灰階值與像素點數量的對應關係，便可確定出DOI圖像在掃碼圖像中的大致位置，以便於APP後續確定出該DOI圖像。
而如果灰階值越大，表明該灰階值對應的像素點的顏色越淺，那麼此時，在掃碼圖像中，可確定出不小於灰階平均值的各灰階值與像素點數量的對應關係，便可確定出DOI圖像在掃碼圖像中的大致位置，以便於APP後續確定出該DOI圖像。
子步驟2033，根據所述對應關係，確定該對應關係上像素點數量的極大值對應的灰階值，作為極大灰階值。
若透過子步驟2032確定出的對應關係，為不大於灰階平均值的各灰階值與像素點數量的對應關係，那麼此時，根據不大於灰階平均值的各灰階值與像素點數量之間的函 數關係，便可確定出像素點數量的極大值。而該些像素點數量的極大值對應的灰階值，便為極大灰階值。其中，極大灰階值可能為一個，也可能至少為兩個，這與實際應用中DOI圖像有關。
由於一般情況下，DOI圖像是掃碼圖像中顏色最深或較深的部分，且DOI圖像占掃碼圖像的大部分區域，因此，確定出極大灰階值，便可進一步確定出DOI圖像。
子步驟2034，針對每個極大灰階值，在各像素點中，根據灰階值為該極大灰階值的各像素點，確定子圖像邊界，確定所述掃碼圖像中位於所述子圖像邊界內的子圖像。
在掃碼圖像中，可以確定出由極大灰階值對應的像素點構成的子圖像。該子圖像便可能為DOI圖像。在確定該子圖像之前，可以先確定該子圖像邊界。其中，由於不同的DOI圖像的形狀不同，那麼，確定子圖像邊界的方法便不同。下面分別闡述不同情況下，確定子圖像邊界的方法：情況一：當DOI圖像為二維碼時，APP可以按照下述方法確定子圖像邊界：若二維碼的形狀為正方形，APP可以將極大灰階值對應的像素點框在一個矩形方框中。其中，掃碼圖像中上、下、左、右四個方向上的最邊緣位置的極大灰階值對應的像素點，剛好分佈在該矩形方框的四個邊上。該矩形方框對應的邊界便可以作為子圖像邊界。或者，APP可以確定 出位於掃碼圖像中上、下、左、右四個方向上的最邊緣位置的極大灰階值對應的像素點，然後根據該些像素點確定出子圖像邊界。例如，APP確定出掃碼圖像中最左側的極大灰階值對應的像素點，並確定出透過該些像素點的垂線，這一垂線便為子圖像的最左側的邊界。APP確定出位於掃碼圖像中最下側的極大灰階值對應的像素點，並確定出透過該些像素點的水平線，這一水平線便為子圖像的最下側的邊界。同理，APP便可確定出子圖像的最右側和最上側的邊界。這樣，子圖像的邊界便確定出來了。
若二維碼的形狀為圓形或其他圖形，APP可以確定能夠覆蓋極大灰階值對應的所有像素點的、且與二維碼形狀相同的最小區域，再將該最小區域的邊界作為子圖像邊界。
情況二：當DOI圖像為條形碼時，APP可以按照下述方法確定子圖像邊界：條形碼為矩形，因此，APP可以將極大灰階值對應的像素點框在一個矩形方框中。其中，掃碼圖像中上、下、左、右四個方向上的最邊緣位置的極大灰階值對應的像素點，剛好分佈在該矩形方框的四個邊上。該矩形方框對應的邊界便可以作為子圖像邊界。
本發明實施例中，可以預先設置是針對哪一種形狀的DOI圖像進行的操作，以便APP採用適當的方法確定出子圖像邊界。
在確定出子圖像邊界後，便可確定出掃碼圖像中位於 該子圖像邊界內的子圖像。其中，該些子圖像的數量可能為一個，也可能為至少兩個。
子步驟2035，從各子圖像中確定DOI圖像。
在確定出子圖像之後，APP便可以根據DOI的特徵，從該些子圖像中確定出DOI圖像。其中，APP可以根據各子圖像的形狀，選擇形狀為預設形狀的子圖像，作為確定的DOI圖像。例如，當DOI圖像為二維碼時，若確定出的子圖像邊界形狀為矩形，那麼APP可根據各子圖像的長寬比，選擇長寬比落入預設長寬比範圍內的子圖像，作為二維碼。該預設比例可以是一個數值，也可以是一個範圍，本發明實施例對此不進行任何限定。有時，長寬比落入預設長寬比範圍內的子圖像的數量不止一個，而是至少為兩個，那這時便可以將長寬比最接近於1的子圖像確定為作為二維碼。這是因為，一般情況下，二維碼的形狀為正方形，或者圓形，所以，二維碼的長寬比應該為1。例如，若APP要確定出圖1d中所顯示的圖像中的二維碼圖像，那麼經過子步驟2031~子步驟2035後，確定出的二維碼圖像可以如圖2d所示。
當DOI圖像為條形碼時，若確定出的子圖像邊界形狀為矩形，那麼若該子圖像的長寬比滿足預設長寬比，例如該預設長寬比為1~100，則確定該子圖像為條形碼。若符合該條件的子圖像的數量至少為兩個，則隨機選擇其中一個子圖像作為條形碼。
除了上述根據各子圖像的形狀來確定DOI圖像外， APP還可以根據像素點數量的比例，來確定DOI圖像。其中，APP針對每個子圖像，確定該子圖像中不同灰階值的像素點的數量比例，在各子圖像中，選擇數量比例為預設比例的子圖像，作為確定的DOI圖像。其中，確定該子圖像中不同灰階值的像素點的數量比例，可以是確定該子圖像中灰階值小於所述灰階平均值的像素點數量與灰階值大於所述灰階平均值的像素點數量的比例，當然也可以是每種灰階值的像素點的數量比例。例如，當DOI圖像為二維碼或條形碼時，二維碼和條形碼中的灰階值小於所述灰階平均值的像素點數量與灰階值大於所述灰階平均值的像素點數量的比例基本為1：1。其中，哪個子圖像中的灰階值小於所述灰階平均值的像素點數量與灰階值大於所述灰階平均值的像素點數量的比例最接近1：1，便將該子圖像確定為二維碼或條形碼。
需要特別說明的是，APP可以同時採用上述兩種方法確定DOI圖像，也可以選擇其中一種方法確定DOI圖像，本發明對此不進行任何限定。
本發明實施例中，APP還可以採用下述方法確定子圖像邊界，進而確定出DOI圖像。其中，APP確定出掃碼圖像的灰階平均值之後，可以確定出在灰階平均值±d範圍內的所有灰階值，並針對該些灰階值，分別確定出該些灰階值對應的像素點，並確定出該些像素點對應的子圖像邊界。然後，按照上述確定DOI的方法確定出DOI圖像。其中，d為預設數值，可以是任意正整數。且需保證灰階平 均值±d對應的數值在0~255之內。
在本發明實施例中，還可透過一種DOI識別裝置，來實現本發明實施例中提供的DOI識別方法。
如圖3所示，為本發明實施例提供的一種DOI識別裝置的結構示意圖，主要包括下述裝置：獲取圖像模組31，獲取掃碼圖像。
獲取灰階值模組32，將所述掃碼圖像灰階化，得到所述掃碼圖像中各像素點的灰階值。
確定圖像模組33，根據所述掃碼圖像中各像素點的灰階值，確定出所述掃碼圖像中的DOI圖像。
識別圖像模組34，識別所述DOI圖像。
在一種實施方式中，確定圖像模組33，確定所述掃碼圖像中各像素點的灰階平均值；根據灰階平均值，確定出不小於或不大於灰階平均值的各灰階值與像素點數量的對應關係；根據所述對應關係，確定該對應關係上像素點數量的極大值對應的灰階值，作為極大灰階值；針對每個極大灰階值，在各像素點中，根據灰階值為該極大灰階值的各像素點，確定子圖像邊界，確定所述掃碼圖像中位於所述子圖像邊界內的子圖像；從各子圖像中確定DOI圖像。
在一種實施方式中，確定圖像模組33，根據各子圖像的形狀，選擇形狀為預設形狀的子圖像，作為確定的DOI圖像；和/或 針對每個子圖像，確定該子圖像中不同灰階值的像素點的數量比例；在各子圖像中，選擇數量比例為預設比例的子圖像，作為確定的DOI圖像。
在一種實施方式中，確定圖像模組33，確定形狀為矩形的子圖像邊界；確定圖像模組33，根據各子圖像的長寬比，選擇長寬比落入預設長寬比範圍內的子圖像。
在一種實施方式中，確定圖像模組33，根據所述灰階平均值，確定該子圖像中灰階值小於所述灰階平均值的像素點數量與灰階值大於所述灰階平均值的像素點數量的比例。
在一種實施方式中，所述DOI包括條形碼、二維碼中的至少一種。
當掃碼圖像中不僅包含DOI圖像，還包含非DOI圖像時，本發明實施例提供的DOI識別方法，能夠將該掃碼圖像灰階化，從而得到掃碼圖像中各像素點的灰階值，並根據該灰階值，確定出掃碼圖像中的DOI圖像，進而識別該DOI圖像。因此，本發明實施例提供的DOI識別方法能夠解決現有技術中，當掃碼圖像中既包含DOI圖像又包含非DOI圖像時，識別該掃碼圖像中的DOI圖像耗時較長的問題。
本領域內的技術人員應明白，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。
本發明是參照根據本發明實施例的方法、設備(系統)、和電腦程式產品的流程圖和/或方塊圖來描述的。應理解可由電腦程式指令實現流程圖和/或方塊圖中的每一流程和/或方塊、以及流程圖和/或方塊圖中的流程和/或方塊的結合。可提供這些電腦程式指令到通用電腦、專用電腦、嵌入式處理機或其他可程式資料處理設備的處理器以產生一個機器，使得透過電腦或其他可程式資料處理設備的處理器執行的指令產生用於實現在流程圖一個流程或多個流程和/或方塊圖一個方塊或多個方塊中指定的功能的裝置。
這些電腦程式指令也可儲存在能引導電腦或其他可程式資料處理設備以特定方式工作的電腦可讀記憶體中，使得儲存在該電腦可讀記憶體中的指令產生包括指令裝置的製造品，該指令裝置實現在流程圖一個流程或多個流程和/或方塊圖一個方塊或多個方塊中指定的功能。
這些電腦程式指令也可裝載到電腦或其他可程式資料處理設備上，使得在電腦或其他可程式設備上執行一系列操作步驟以產生電腦實現的處理，從而在電腦或其他可程式設備上執行的指令提供用於實現在流程圖一個流程或多個流程和/或方塊圖一個方塊或多個方塊中指定的功能的 步驟。
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/或非易失性記憶體等形式，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示例。
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訊息儲存。訊息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)、電可擦除可程式唯讀記憶體(EEPROM)、快閃記憶體或其他記憶體技術、唯讀光碟(CD-ROM)、數位化多功能光碟(DVD)或其他光學儲存、磁盒式磁帶，磁帶磁磁碟儲存或其他磁性儲存設備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訊息。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)，如調變的資料信號和載波。
還需要說明的是，術語“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。
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。
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 (10)

  1. 一種數位物件唯一識別符DOI識別方法，其特徵在於，該方法包括：獲取掃碼圖像；將該掃碼圖像灰階化，得到該掃碼圖像中各像素點的灰階值；根據該掃碼圖像中各像素點的灰階值，確定出該掃碼圖像中的DOI圖像，其中，確定出該掃碼圖像中的DOI圖像，具體包括：確定該掃碼圖像中各像素點的灰階平均值；根據灰階平均值，確定出不小於或不大於灰階平均值的各灰階值與像素點數量的對應關係；根據該對應關係，確定該對應關係上像素點數量的極大值對應的灰階值，作為極大灰階值；針對每個極大灰階值，在各像素點中，根據灰階值為該極大灰階值的各像素點，確定子圖像邊界，確定該掃碼圖像中位於該子圖像邊界內的子圖像；從各子圖像中確定DOI圖像；識別該DOI圖像。
  2. 如申請專利範圍第1項所述的方法，其中，從各子圖像中確定DOI圖像，具體包括：根據各子圖像的形狀，選擇形狀為預設形狀的子圖 像，作為確定的DOI圖像；和/或針對每個子圖像，確定該子圖像中不同灰階值的像素點的數量比例；在各子圖像中，選擇數量比例為預設比例的子圖像，作為確定的DOI圖像。
  3. 如申請專利範圍第2項所述的方法，其中，確定子圖像邊界，具體包括：確定形狀為矩形的子圖像邊界；根據各子圖像的形狀，選擇形狀為預設形狀的子圖像，具體包括：根據各子圖像的長寬比，選擇長寬比落入預設長寬比範圍內的子圖像。
  4. 如申請專利範圍第2項所述的方法，其中，確定該子圖像中不同灰階值的像素點的數量比例，具體包括：根據該灰階平均值，確定該子圖像中灰階值小於該灰階平均值的像素點數量與灰階值大於該灰階平均值的像素點數量的比例。
  5. 如申請專利範圍第1~4項中任一項所述的方法，其中，該DOI包括條形碼、二維碼中的至少一種。
  6. 一種數位物件唯一識別符DOI識別裝置，其特徵在於，該裝置包括： 獲取圖像模組，獲取掃碼圖像；獲取灰階值模組，將該掃碼圖像灰階化，得到該掃碼圖像中各像素點的灰階值；確定圖像模組，根據該掃碼圖像中各像素點的灰階值，確定出該掃碼圖像中的DOI圖像，其中，該確定出該掃碼圖像中的DOI圖像具體包括：確定該掃碼圖像中各像素點的灰階平均值；根據灰階平均值，確定出不小於或不大於灰階平均值的各灰階值與像素點數量的對應關係；根據該對應關係，確定該對應關係上像素點數量的極大值對應的灰階值，作為極大灰階值；針對每個極大灰階值，在各像素點中，根據灰階值為該極大灰階值的各像素點，確定子圖像邊界，確定該掃碼圖像中位於該子圖像邊界內的子圖像；從各子圖像中確定DOI圖像；識別圖像模組，識別該DOI圖像。
  7. 如申請專利範圍第6項所述的裝置，其中，確定圖像模組，根據各子圖像的形狀，選擇形狀為預設形狀的子圖像，作為確定的DOI圖像；和/或針對每個子圖像，確定該子圖像中不同灰階值的像素點的數量比例；在各子圖像中，選擇數量比例為預設比例的子圖像，作為確定的DOI圖像。
  8. 如申請專利範圍第7項所述的裝置，其中，確定圖像模組，確定形狀為矩形的子圖像邊界；確定圖像模組，根據各子圖像的長寬比，選擇長寬比落入預設長寬比範圍內的子圖像。
  9. 如申請專利範圍第7項所述的裝置，其中，確定圖像模組，根據該灰階平均值，確定該子圖像中灰階值小於該灰階平均值的像素點數量與灰階值大於該灰階平均值的像素點數量的比例。
  10. 如申請專利範圍第6~9項中任一項所述的裝置，其中，該DOI包括條形碼、二維碼中的至少一種。
TW106119858A 2016-08-30 2017-06-14 數位物件唯一識別符（ｄｏｉ）識別方法與裝置 TWI696954B (zh)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610787281.9 2016-08-30
CN201610787281.9A CN106874818B (zh) 2016-08-30 2016-08-30 一种数字对象唯一标识符doi识别方法与装置
??201610787281.9 2016-08-30

Publications (2)

Publication Number Publication Date
TW201807620A TW201807620A (zh) 2018-03-01
TWI696954B true TWI696954B (zh) 2020-06-21

Family

ID=59238884

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
TW106119858A TWI696954B (zh) 2016-08-30 2017-06-14 數位物件唯一識別符（ｄｏｉ）識別方法與裝置

Country Status (12)

Country Link
US (1) US10664674B2 (zh)
EP (1) EP3509010B8 (zh)
JP (1) JP2019528543A (zh)
KR (1) KR102104221B1 (zh)
CN (1) CN106874818B (zh)
ES (1) ES2834437T3 (zh)
MY (1) MY182841A (zh)
PH (1) PH12019500426A1 (zh)
PL (1) PL3509010T3 (zh)
SG (1) SG11201901630PA (zh)
TW (1) TWI696954B (zh)
WO (1) WO2018040948A1 (zh)

Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106874818B (zh) * 2016-08-30 2019-11-22 阿里巴巴集团控股有限公司 一种数字对象唯一标识符doi识别方法与装置
CN110969041B (zh) * 2018-09-30 2023-09-01 北京京东振世信息技术有限公司 图形编码的识别方法和装置
CN111507120A (zh) * 2019-01-31 2020-08-07 北京骑胜科技有限公司 二维码定位框识别方法、装置、电子设备及存储介质
CN111046692B (zh) * 2019-11-26 2023-04-14 北京奇艺世纪科技有限公司 确定二维码区域的方法及装置
CN111105447B (zh) * 2019-12-31 2023-02-28 西安科技大学 一种基于局部处理的屏幕图像传递方法
CN111161328B (zh) * 2019-12-31 2023-02-24 西安科技大学 一种基于二维码的屏幕图像采集方法
JP2023160047A (ja) * 2022-04-21 2023-11-02 株式会社リコー 光学シンボル、情報処理装置、コード読取方法及びプログラム

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20040175052A1 (en) * 2003-03-06 2004-09-09 Bian Long Xiang Method and system for enhancing measurement
US20070057066A1 (en) * 2005-09-15 2007-03-15 Symbol Technologies, Inc. Imaging-based bar code reader with enhanced decoding capability
CN102819850A (zh) * 2012-08-16 2012-12-12 李勃 基于局部自适应色差阈值的彩色图像边缘检测的方法
CN102819724A (zh) * 2012-08-02 2012-12-12 广东正迪科技股份有限公司 基于智能手机的二维码标签防伪识别系统及方法
CN103679638A (zh) * 2013-12-25 2014-03-26 广州广电运通金融电子股份有限公司 残缺或变形的四边形图像的校正方法
CN104197899A (zh) * 2014-09-24 2014-12-10 中国科学院宁波材料技术与工程研究所 移动机器人定位方法及系统
US20150317923A1 (en) * 2012-12-11 2015-11-05 3M Innovative Properties Company Inconspicuous optical tags and methods therefor

Family Cites Families (34)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7128266B2 (en) 2003-11-13 2006-10-31 Metrologic Instruments. Inc. Hand-supportable digital imaging-based bar code symbol reader supporting narrow-area and wide-area modes of illumination and image capture
US7121469B2 (en) 2002-11-26 2006-10-17 International Business Machines Corporation System and method for selective processing of digital images
CN1184582C (zh) 2003-03-25 2005-01-12 西安理工大学 基于通用办公设备的二维条码自动识读方法
CA2546289A1 (en) 2003-11-13 2005-06-02 Metrologic Instruments, Inc. Hand-supportable imaging-based bar code symbol reader supporting narrow-area and wide-area modes of illumination and image capture
KR100606404B1 (ko) * 2003-11-26 2006-08-02 (주)아이미디어아이앤씨 컬러코드 이미지 검출 방법 및 장치
US7204428B2 (en) 2004-03-31 2007-04-17 Microsoft Corporation Identification of object on interactive display surface by identifying coded pattern
US7775428B2 (en) 2005-05-06 2010-08-17 Berkun Kenneth A Systems and methods for generating, reading and transferring identifiers
WO2007023994A1 (en) 2005-08-23 2007-03-01 Ricoh Company, Ltd. System and methods for creation and use of a mixed media environment
EP2024899B1 (en) 2005-09-05 2015-11-04 Alpvision S.A. Means for using microstructure of materials surface as a unique identifier
US9672510B2 (en) 2008-01-18 2017-06-06 Mitek Systems, Inc. Systems and methods for automatic image capture and processing of documents on a mobile device
FR2931979B1 (fr) 2008-06-02 2014-02-28 Advanced Track & Trace Procede et dispositif d'identification d'une plaque d'impression d'un document
FR2936336A1 (fr) 2008-09-23 2010-03-26 Advanced Track Trace Procede et dispositif d'authentification de codes geometriques
CN102473235A (zh) 2009-07-09 2012-05-23 比尔凯科技新加坡有限公司 能够对标签或被适配为有待识别的物品进行识别的读取装置、相关方法及系统
US8175617B2 (en) 2009-10-28 2012-05-08 Digimarc Corporation Sensor-based mobile search, related methods and systems
US9129340B1 (en) 2010-06-08 2015-09-08 United Services Automobile Association (Usaa) Apparatuses, methods and systems for remote deposit capture with enhanced image detection
JP4724802B1 (ja) 2010-07-30 2011-07-13 株式会社シフト 二次元コードリーダおよびプログラム
US9711182B2 (en) 2011-06-07 2017-07-18 In Situ Media Corporation System and method for identifying and altering images in a digital video
US9367770B2 (en) 2011-08-30 2016-06-14 Digimarc Corporation Methods and arrangements for identifying objects
US9129277B2 (en) 2011-08-30 2015-09-08 Digimarc Corporation Methods and arrangements for identifying objects
CN103034831B (zh) 2011-09-30 2015-05-27 无锡爱丁阁信息科技有限公司 线性条码识别方法和系统
IN2014CN02941A (zh) 2011-10-10 2015-07-03 Yewon Comm Co Ltd
US8608073B2 (en) * 2012-01-26 2013-12-17 Apple Inc. System and method for robust real-time 1D barcode detection
US8763908B1 (en) * 2012-03-27 2014-07-01 A9.Com, Inc. Detecting objects in images using image gradients
KR101432429B1 (ko) 2013-02-26 2014-08-22 한양대학교 산학협력단 시각적 데이터 생성을 이용한 악성 코드 분석 시스템과 그 방법
US9378405B2 (en) * 2013-06-28 2016-06-28 Kodak Alaris Inc. Determining barcode locations in documents
US9251455B2 (en) 2013-08-22 2016-02-02 Verily Life Sciences Llc Using unique identifiers to retrieve configuration data for tag devices
CN104517089B (zh) * 2013-09-29 2017-09-26 北大方正集团有限公司 一种二维码解码系统及其方法
US9594993B2 (en) * 2013-11-07 2017-03-14 Scantrush Sa Two dimensional barcode and method of authentication of such barcode
TWI494538B (zh) 2014-06-25 2015-08-01 Ind Tech Res Inst 物體量測系統及方法
CN105843800B (zh) 2015-01-13 2019-06-14 阿里巴巴集团控股有限公司 一种基于doi的语言信息展示方法及装置
CN106022424B (zh) * 2016-05-10 2019-04-26 腾讯科技（深圳）有限公司 生成具有动态效果的二维码图片的方法及装置
CN106203431A (zh) * 2016-07-14 2016-12-07 国芯科技（北京）有限公司 一种图像识别方法及装置
CN106874818B (zh) * 2016-08-30 2019-11-22 阿里巴巴集团控股有限公司 一种数字对象唯一标识符doi识别方法与装置
US10469700B2 (en) * 2018-03-23 2019-11-05 Datalogic Ip Tech S.R.L. Systems and methods for digital watermark localization based upon background foreground estimation

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20040175052A1 (en) * 2003-03-06 2004-09-09 Bian Long Xiang Method and system for enhancing measurement
US20070057066A1 (en) * 2005-09-15 2007-03-15 Symbol Technologies, Inc. Imaging-based bar code reader with enhanced decoding capability
CN102819724A (zh) * 2012-08-02 2012-12-12 广东正迪科技股份有限公司 基于智能手机的二维码标签防伪识别系统及方法
CN102819850A (zh) * 2012-08-16 2012-12-12 李勃 基于局部自适应色差阈值的彩色图像边缘检测的方法
US20150317923A1 (en) * 2012-12-11 2015-11-05 3M Innovative Properties Company Inconspicuous optical tags and methods therefor
CN103679638A (zh) * 2013-12-25 2014-03-26 广州广电运通金融电子股份有限公司 残缺或变形的四边形图像的校正方法
CN104197899A (zh) * 2014-09-24 2014-12-10 中国科学院宁波材料技术与工程研究所 移动机器人定位方法及系统

Also Published As

Publication number Publication date
US10664674B2 (en) 2020-05-26
KR20190042077A (ko) 2019-04-23
KR102104221B1 (ko) 2020-04-24
CN106874818A (zh) 2017-06-20
PL3509010T3 (pl) 2021-03-08
PH12019500426A1 (en) 2019-10-21
EP3509010A4 (en) 2020-05-06
ES2834437T3 (es) 2021-06-17
EP3509010B8 (en) 2021-03-10
SG11201901630PA (en) 2019-03-28
WO2018040948A1 (zh) 2018-03-08
JP2019528543A (ja) 2019-10-10
EP3509010B1 (en) 2020-10-07
CN106874818B (zh) 2019-11-22
EP3509010A1 (en) 2019-07-10
MY182841A (en) 2021-02-05
TW201807620A (zh) 2018-03-01
US20190188438A1 (en) 2019-06-20

Similar Documents

Publication Publication Date Title
TWI696954B (zh) 數位物件唯一識別符（ｄｏｉ）識別方法與裝置
US10489970B2 (en) 2D image processing for extrusion into 3D objects
CN110348264B (zh) 一种qr二维码图像校正方法及系统
TWI644261B (zh) 使用光碼的資料傳輸
CN106991462B (zh) 三维码生成方法
WO2019196542A1 (zh) 一种图像处理的方法及装置
CN104778491A (zh) 用于信息处理的图像码及生成与解析其的装置与方法
CN105718979B (zh) 一种生成二维码图片的方法
WO2017200968A1 (en) 2d image processing for extrusion into 3d objects
CN113436080B (zh) 印章图像的处理方法、装置、设备及存储介质
CN109886059B (zh) 一种基于宽度学习的qr码图像检测方法
CN110009615B (zh) 图像角点的检测方法及检测装置
TW202001669A (zh) 條碼偵測方法及條碼偵測系統
CN109961447B (zh) 价签检测方法及装置、电子设备、存储介质
CN106845484A (zh) 一种一维码区域的定位方法及装置
CN106326801B (zh) 一种立体二维码的扫描方法
CN104881641B (zh) 基于移动设备的问卷和表格数字化识别方法及系统
US20240013349A1 (en) Arranging digital images
CN108073964B (zh) 一种透视二维码生成方法及装置
US11657511B2 (en) Heuristics-based detection of image space suitable for overlaying media content
CN111508045A (zh) 一种图片合成的方法及装置
RU2758668C1 (ru) Способ и система защиты цифровой информации, отображаемой на экране электронных устройств
US20240249559A1 (en) Image liveness detection method and device
CN109447211B (zh) 一种二维码生成方法、二维码识读方法及装置
Kang A rectification method for quick response code image