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QR码的识别方法及装置制造方法及图纸

技术编号:20681710 阅读:78 留言:0更新日期:2019-03-27 19:08
本发明专利技术实施例提供一种QR码的识别方法及装置,其中方法包括:对含有QR码的图像进行灰度化和二值化处理,获得二值图像;对所述二值图像进行连通区域划分,标记出所述二值图像中的连通区域,删除畸形的连通区域,对剩余的连通区域进行多边形逼近操作,并筛选出四边形图案;将所述四边形图案还原为正方形图案,根据QR码中位置检测图像的比例特征识别属于QR码的正方形图案。本发明专利技术实施例能够有效缓解了大角度下的QR码识别问题并同时实现了批量识别QR码的功能。

【技术实现步骤摘要】
QR码的识别方法及装置
本专利技术涉及加速器设计
,更具体地,涉及QR码的识别方法及装置。
技术介绍
QR码是最常见的二维码,其使用特定的编码规律在指定的平面区域利用黑白相间的图形块来编码信息,该种类型的二维码能得到快速的识别与解析,因此在智能手机普及的同时得到了极为广泛的应用,图1为现有技术中QR码的组成结构的示意图,图1中QR码的3个顶角处的图案即为QR码的位置探测图形。在识别QR码的时候,首先要识别出QR码的位置探测图形。图2为现有技术中QR码的位置探测图形的示意图,对于QR码的位置探测图形,其最大的特征即在横竖两个方向上,内部的深色:浅色:深色:浅色:深色=1:1:3:1:1,现有的算法都是先依靠此比例特征来确定位置探测图形的存在,从而进一步定位QR码。当摄像头不与QR码所在平面平行时,定位图形在摄像头内会被不均匀放缩。离摄像头越近的部分放缩的比例越小,而离摄像头越远的部分放缩的比例越大,摄像头所在平面与QR码所在平面夹角越大,此差距越明显。如此一来,在摄像头中,定位图形的比例不再为1:1:3:1:1,尽管算法会容许此比例有一定容错范围,但是容错过大,难免会导致识别错误本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种QR码的识别方法,其特征在于,包括:对含有QR码的图像进行灰度化和二值化处理,获得二值图像;对所述二值图像进行连通区域划分,标记出所述二值图像中的连通区域,删除畸形的连通区域,对剩余的连通区域进行多边形逼近操作,并筛选出四边形图案;将所述四边形图案还原为正方形图案,根据QR码中位置检测图像的比例特征识别属于QR码的正方形图案。

【技术特征摘要】
1.一种QR码的识别方法,其特征在于,包括:对含有QR码的图像进行灰度化和二值化处理,获得二值图像;对所述二值图像进行连通区域划分,标记出所述二值图像中的连通区域,删除畸形的连通区域,对剩余的连通区域进行多边形逼近操作,并筛选出四边形图案;将所述四边形图案还原为正方形图案,根据QR码中位置检测图像的比例特征识别属于QR码的正方形图案。2.根据权利要求1所述的QR码的识别方法,其特征在于,所述对所述二值图像进行连通区域划分,具体为:提取所述二值图像中各图形的边界点;对各边界点进行膨胀操作,使得邻近的边界点连通为连通图形;填充连通图形的内部孔洞,获得所述连通区域。3.根据权利要求2所述的识别方法,其特征在于,所述提取图像中各图形的边界点,具体为:对于所述二值图像的任意一个像素点,若所述像素点邻域至少一个像素点的灰度值与所述像素点的灰度值不同,则确定所述像素点为边界点;若所述像素点领域所有像素点的灰度值与所述像素点的灰度值相同,则确定所述像素点为非边界点,分别设置边界点和非边界的像素值为255和0。4.根据权利要求2所述的识别方法,其特征在于,所述对各边界点进行膨胀操作,具体为:对于任意一个边界点,将所述边界点周围像素点的灰度值调整为与所述边界点的灰度值相同。5.根据权利要求1所述的识别...

【专利技术属性】
技术研发人员:许为民王继良
申请(专利权)人:清华大学
类型:发明
国别省市:北京,11

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