一种二维码定位方法及系统技术方案

一种二维码定位方法及系统，对输入的图像先利用二维码数据区的边缘信息对图像数据进行预筛选，确定可能包含二维码的图像区域作为候选区域，对每个候选区域，利用待定位二维码的定位图形确定二维码外边界的大致位置，从而获得二维码的粗略定位，最后根据二维码外边界的大致位置确定出二维码的精确边界，从而获得二维码的精确定位。本发明专利技术可自动对图像中的二维码进行定位，使得在对二维码定位时不需要人工进行干涉即可排除图像中复杂背景的干扰，而且通过预筛选和粗定位，减少了自动定位过程中的数据处理量。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术图像处理，具体涉及根据图像对二维码进行定位的方法及系统。
技术介绍
与条形码相比，二维码具有信息容量大、可靠性高、保密性及安全性好等多种优点，因此二维码技术在工业领域获得了飞速发展和广泛应用。二维码技术应用的关键在于二维码识别，即通过一些扫描设备获取条码信息，然后进行解码。目前，二维码识别大多依赖于具体的识别设备，并且需要人工对准待识别二维码，需要人工干预。近年来随着数字图像处理技术的发展，出现了基于相机摄像的二维码识别方式，在获取到二维码的图像后，对二维码的自动识别通常包括：(1)条形码的自动检测定位；(2)条码图像处理；(3)二维码的解码。二维码的自动检测定位是条码识别的首要步骤，也是一个复杂的过程。由于在二维码拍摄过程中，二维码往往和文本或者其他图案混合在一起，二维码仅仅是拍摄图像的一部分，在定位过程中，必须要过滤掉文本和其他图案，定位出二维码。更有甚者，一次拍摄可能拍摄到多个二维码图像，在后续定位过程中，必须要将此多个二维码从背景中识别出来并逐个进行定位。因此，如何在复杂图像中自动定位并识别二维码是亟待解决的问题。
技术实现思路
本申请提供一种二维码定位方法及系统，能够在复杂图像中自动定位出二维码。根据第一方面，一种实施例中提供一种二维码定位方法,包括：输入图像数据；利用二维码数据区的边缘信息对图像数据进行预筛选，确定可能包含二维码的图像区域作为候选区域，所述边缘信息是指灰度值具有突变的区域；对每个候选区域，利用待定位二维码的定位图形确定二维码外边界的大致位置，从而获得二维码的粗略定位；根据二维码外边界的大致位置确定出二维码的精确边界，从而获得二维码的精确定位。根据第二方面，一种实施例中提供一种二维码定位系统,包括：图形获取单元，用于输入图像数据；预筛选单元，用于利用二维码数据区的边缘信息对图像数据进行预筛选，确定可能包含二维码的图像区域作为候选区域，所述边缘信息是指灰度值具有突变的区域；粗略定位单元，用于对每个候选区域，利用待定位二维码的定位图形确定二维码外边界的大致位置，从而获得二维码的粗略定位；精确定位单元，用于根据二维码外边界的大致位置确定出二维码的精确边界，从而获得二维码的精确定位。上述实施例中，基于图像数据进行二维码定位，定位过程包括预筛选、粗定位和精确定位，通过将图像的边缘信息和纹理信息相结合，进行预筛选，获取可能的二维码区域，然后结合二维码的定位图形进行粗定位，最后在粗定位的基础上确定出二维码的精确边界，从而获得二维码的精确定位。这种定位方式可自动对图像中的二维码进行定位，使得在对二维码定位时不需要人工进行干涉即可排除图像中复杂背景的干扰，而且通过预筛选和粗定位，减少了自动定位过程中的数据处理量。附图说明图1为DataMatrix二维码的示意图；图2为一种实施例的二维码识别设备的结构示意图；图3为一种实施例中二维码定位流程图；图4为预筛选的一种具体实施方式的流程图；图5为将整个图像数据划分成若干数据块的示意图；图6为DataMatrix二维码的定位图形的示意图；图7为粗定位的一种具体实施方式的流程图；图8为一种具体实施例中获得的虚边矩形区域的示意图；图9为精确定位的一种具体实施方式的流程图；图10a为两条实线外边界的扫描区域的示意图；图10b为两条虚线外边界的扫描区域的示意图；图11为一种实施例的定位系统的结构示意图。具体实施方式二维码可通过各种编码方式产生，为方便二维码的定位，每种二维码都有各自的定位特征，本文中称为定位图形，定位图形用于条码符号定位和确定条码结构信息，也可用于解决符号定位和失真问题，定位图形的四周是空白区，用于将条码与背景分离。例如DataMatrix二维码，如图1所示，完整的DataMatrix二维码10呈现为一矩形的二维码图形，具有四条边，两条相互垂直的实线外边界11和两条相互垂直的虚线外边界12，中间是黑白相间的数据单元构成的数据区13。在本专利技术实施例中，在对图像中的二维码进行定位时，首先将图像的边缘信息和纹理信息相结合，进行预筛选，获取可能的二维码区域，然后结合二维码的定位图形(PatternFinder)进行粗定位，最后在粗定位的基础上确定出二维码的精确边界，从而获得二维码的精确定位。下面以DataMatrix二维码为例通过具体实施方式结合附图对本专利技术作进一步详细说明。实施例一：请参考图2，二维码识别设备包括图像采集模块20和图像处理模块40，图像采集模块20可以是工业相机、手机摄像头等，将采集的图像数据通过网口或者USB传送给图像处理模块40，在另外的实施例中，二维码识别设备也可以不包括图像采集模块20，图像数据也可以直接从本地图片载入到图像处理模块40，或通过有线或无线网络从其他服务器下载到图像处理模块40。图像处理模块40包括图像质量评估系统41、预处理系统42、定位系统43、图像校正及增强系统44和解码系统45。图像质量评估系统41对输入图像的对比度、光照非线性变化、模糊程度进行打分，分数的取值范围可设为0～1，并将打分结果传递给预处理系统42。对比度评价采用区域对比度形式，将图像分割为若干个部分，在每个区域中内计算灰度的最大值与最小值之差，再除以最大值，即其中f(xi,yi)为区域j中坐标(xi,yi)处的灰度值。获得各个区域的对比度后，对所有像素区域的对比度求平均值，作为整个图像的对比度打分。图像的对比度估计也可以选择基于直方图最暗值(最小反射率)和其最亮值(最大反射率)之间中点的一种极其简单的方法对图像进行打分。对光照的非线性变化进行打分时，将图像分解为两部分：亮度图像i(x,y)和反射图像r(x,y)，根据反射图像对图像的非线性变化进行打分。图像的模糊程度评价主要对边缘的扩散宽度进行分析，通常图像越模糊，边缘扩散宽度越大，图像越清晰，图像边缘扩散宽度越窄，根据图像边缘的扩散宽度进行打分。图像质量评估系统41的处理结果传递给预处理系统42。预处理系统根据图像质量评估的得分进行判断，若得分小于设定阈值，则进行直方图均衡化和频率滤波处理，增强图像的对比度，减少光照的非线性变化。预处理后的图像数据将传给定位系统43。若得分大于或等于设定阈值，则预处理系统42直接将图像数据传给定位系统43。定位系统43用于在图像数据中查找二维码区域，当在图像数据中查找出二维码区域后对二维码进行定位，后面将对定位系统43进行详细说明。图像校正及增强系统44根据定位系统43定位出的二维码进行图像校正及增强，图像校正主要用于消除梯形畸变，进行透视校正，减小因二维码图像透视效果导致的解码误差。图像增强主要用于增强二维码所在图像区域的对比度，为二值化做准备，提高二维码解码区域的对比度，从而提高解码的准确率。解码系统45用于对二维码的数据区进行识别，按照编码规则对二维码进行解码，在一种具体实施例中，解码按照国际标准ISO/IEC16022进行。本领域技术人员可以理解，在有的实施例中，图像处理模块40也可以没有图像质量评估系统41、预处理系统42和图像校正及增强系统44中的一个或多个。本实施例中，定位系统43在图像数据中进行二维码定位的方法如图3所示，包括以下步骤：步骤100，输入图像数据。定位系统43得到的图像数据中可能包含二维码图形，也可能不包含二本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种二维码定位方法,其特征在于包括：输入图像数据；利用二维码数据区的边缘信息对图像数据进行预筛选，确定可能包含二维码的图像区域作为候选区域，所述边缘信息是指灰度值具有突变的区域；对每个候选区域，利用待定位二维码的定位图形确定二维码外边界的大致位置，从而获得二维码的粗略定位；根据二维码外边界的大致位置确定出二维码的精确边界，从而获得二维码的精确定位。

【技术特征摘要】
2016.07.14 CN 201610556584X1.一种二维码定位方法,其特征在于包括：输入图像数据；利用二维码数据区的边缘信息对图像数据进行预筛选，确定可能包含二维码的图像区域作为候选区域，所述边缘信息是指灰度值具有突变的区域；对每个候选区域，利用待定位二维码的定位图形确定二维码外边界的大致位置，从而获得二维码的粗略定位；根据二维码外边界的大致位置确定出二维码的精确边界，从而获得二维码的精确定位。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用二维码数据区的边缘信息对图像数据进行预筛选包括：将图像数据划分成若干个数据块；检测各数据块中的边缘信息；根据边缘信息计算各数据块中的边缘参数，所述边缘参数包括边缘频率和边缘角度差中的至少一个，所述边缘频率是指数据块中边缘信息的个数；根据各数据块的边缘参数判断该数据块是否是与二维码相关的数据块；将所有与二维码相关的数据块进行连通处理，得到连通区域；判断连通区域大小是否符合第一设定阈值，如果是，则该连通区域为可能包含二维码的候选区域。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，检测各数据块中的边缘信息包括：计算各像素点在第一维度和第二维度的梯度分量；根据梯度分量计算各像素点的梯度幅值；将梯度幅值和第二设定阈值进行比较，如果像素点的梯度幅值大于第二设定阈值，则认为该像素点为一个边缘信息；边缘角度差通过以下步骤计算：根据像素点的梯度分量计算各像素点的边缘角度；统计数据块的边缘角度并生成直方图，计算直方图中明显波峰之间的角度差，该角度差为边缘角度差。4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据各数据块的边缘参数判断该数据块是否是与二维码相关的数据块包括：将数据块内的像素进行二值化处理，统计数据块内黑白像素的比例，得到第一比例；统计数据块的边缘频率与划分的所有数据块数量的比值，得到第二比例；统计数据块的边缘角度差与90度的比值，得到第三比例；计算第一比例、第二比例和第三比例的加权和，得到该数据块的相关性得分；将相关性得分与第三设定阈值进行比较，根据比较结果标记该数据块是否是与二维码相关的数据块。5.如权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述二维码为DataMatrix二维码，所述二维码的定位图形包括两条垂直相交的实线外边界信息和两条垂直相交的虚线外边界信息，利用待定位二维码的定位图形确定二维码外边界的大致位置包括：从候选区域中提取线段；根据定位图形，筛选出长度符合实线外边界长度范围的线段；判断符合实线外边界长度范围的线段的数量是否小于两条，如果是，则放弃该候选区域，否则对该候选区域进行以下处理；在候选区域的线段中进行“L”形线段匹配，并获取“L”形线段的长度以及三个顶点的位置坐标，从而确定出该候选区域中所有二维码的两条实线外边界的大致位置；根据“L”形线段的长度以及三个顶点的位置坐标，以及定位图形中实线外边界和虚线外边界的位置关系确定出两条虚线外边界所在的矩形区域，两条实线外边界和两条虚线外边界围合的区域为候选二维码区域。6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，通过区域增长法从候选区域中提取线段，具体包括：在候选区域中根据边缘信息找出种子点；在种子点的八邻域内搜索满足角度条件的点加入增长区域；将新增长的点作为种子点继续增长，直至结束增长；对增长区域中的点进行直线拟合，从而提取出线段。7.如权利要求5所述的方法，其特征在于，在确定出两条虚线外边界所在的矩形区域后还包括：分别沿着所述矩形区域的短边方向查找角点，所述角点是指两条边缘线的交点；判断角点数量与虚线的矩形区域的面积比值是否大于第四设定阈值，如果是，则保留该候选二维码区域以对其进行精确定位，否则丢弃该候选二维码区域，不再对其进行精确定位。8.如权利要求5所述的方法，其特征在于，在二维码的外边界所在区域中确定出二维码的精确边界包括：分别从实线外边界和虚线外边界的大致位置向两侧偏移预定像素，生成扫描区域；在扫描区域内沿预定方向扫描边缘点，并将获取的边缘点分组保存；将各组的边缘点进行直线拟合，分别得到实线外边界和虚线外边界的精确位置；计算两条实线外边界和两条虚线外边界的...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨洋，
申请(专利权)人：深圳市华汉伟业科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44