二维码区域的检测定位方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种二维码区域的检测定位方法及系统，定位时，获取待识别二维码的灰度图像，对灰度图像进行降采样，对降采样后的图像进行边缘检测，对边缘检测后的图像进行二值化处理，对二值化后的图像进行先膨胀后腐蚀处理，获得多个连通区域，分别对每个连通区域进行二维码的特征分析，筛选出二维码的候选区域，将获得的候选区域所对应的灰度图像的区域，作为待解码区域。通过对图像进行灰度处理、降采样、边缘检测、二值化处理、膨胀、腐蚀、筛选等步骤，从一张带有多个二维码的复杂图形中检测并定位到多个二维码，避免了二维码牛眼组合错误、解码成功率不高的问题。

Detection and Location Method and System of Two-Dimensional Code Area

The invention discloses a detection and positioning method and system for two-dimensional code area. When positioning, gray image to be recognized is acquired, gray image is sampled down, image after downsampling is edge detected, image after edge detection is binarized, image after binarization is dilated first and then corroded, and multiple connected regions are obtained, respectively. Each connected region carries out feature analysis of two-dimensional codes, screens out candidate regions of two-dimensional codes, and takes the regions of gray images corresponding to the candidate regions as the regions to be decoded. Through gray processing, down-sampling, edge detection, binary processing, expansion, corrosion, screening and other steps, we can detect and locate multiple two-dimensional codes from a complex graph with multiple two-dimensional codes, thus avoiding the combination error of two-dimensional codes and the low decoding success rate.

【技术实现步骤摘要】
二维码区域的检测定位方法及系统
本专利技术涉及图像处理识别模块，特别涉及一种二维码区域的检测定位方法及系统。
技术介绍
二维码是按照一定规律在二维上分布的黑白相间的图形，主要分为堆叠式和矩阵式二维码，由于其信息容量大，容错能力强，编码范围广等特点已逐渐取代了一维码。目前二维码已广泛应用于产品防伪/溯源、移动支付、仓储管理、电子商务、产品营销等领域。随着二维码的广泛深入应用，同一张图片中存在多个二维码(简称“多码同图”)的情况已日益增多，尤其是在网络媒体、海报营销、银行税票等领域。但是，现有大多数的二维码扫描解码需要将摄像头对准二维码区域，再将采集到的二维码图片通过二维码解码算法来提取数据信息，对于“多码同图”的情况这种方法无疑将耗费用户更多的时间，而且用户体验差。且现有的通过寻找不同类型的二维码特有的寻像图形来检测条码并解码的方法，对于“多码同图”的情况这种方法容易出现牛眼组合错误、无效牛眼组合冗多的情况，导致二维码解码的效率低下，解码成功率低。而对于寻像图形缺失、背景复杂、光照不均等低品质的“多码同图”图像，现有二维码解码的方法解码成功率低。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是如何提供一种可精确识别一张图片上的多个二维码的二维码区域的检测定位方法及系统。为了解决上述技术问题，本专利技术的技术方案为：一种二维码区域的检测定位方法，包括步骤：获取待识别二维码的灰度图像；对灰度图像进行降采样；对降采样后的图像进行边缘检测；对边缘检测后的图像进行二值化处理；对二值化后的图像进行先膨胀后腐蚀处理，获得多个连通区域；分别对每个连通区域进行二维码的特征分析，筛选出二维码的候选区域；将获得的所述候选区域所对应的所述灰度图像的区域，作为待解码区域。优选地，分别对每个连通区域进行二维码特征分析，筛选出二维码的候选区域的步骤包括：计算每个连通区域的面积，若其面积与降采样后的图像的面积之间比值小于预设值时，剔除该连通区域；对保留的连通区域做边缘链码追踪，求解其最小面积外接矩形；计算每个连通区域的面积与其最小面积外接矩形之间的比值，若该比值小于预设比值，剔除该连通区域；计算保留的连通区域的最小面积外接矩形的长宽比，若长宽比小于预设长宽比，输出该连通区域为二维码的候选区域，若长宽比大于预设长宽比，对该连通区域进行候选区域的分割以得到多个二维码候选区域。优选地，对灰度图像进行降采样的步骤包括：根据所述灰度图像大小，采用自适应确定降采样率，以对所述灰度图像进行降采样；自适应的降采样率大小应满足降采样后的灰度图像的较小维度的像素大小在200至400之间；当灰度化处理后的图像大小为M×N，则降采样率可以用公式表示：其中，Ds为降采样率，min(M,N)为M和N中最小的数，为向下取整。优选地，对降采样后的图像进行边缘检测的步骤中，边缘检测通过形态学的Bottom-hat底帽操作或Sobel算符实现。优选地，获取待识别二维码的灰度图像的步骤中，当图像为彩色图像时，对图像进行灰度化处理以得到灰度图像。本专利技术还提出一种二维码区域的检测定位系统，包括：灰度图像模块：获取待识别二维码的灰度图像；降采样模块：对灰度图像进行降采样；边缘检测模块：对降采样后的图像进行边缘检测；二值化模块：对边缘检测后的图像进行二值化处理；膨胀腐蚀模块：对二值化后的图像进行先膨胀后腐蚀处理，获得多个连通区域；筛选模块：分别对每个连通区域进行二维码的特征分析，筛选出二维码的候选区域；区域选取模块：将获得的所述候选区域所对应的所述灰度图像的区域，作为待解码区域。优选地，筛选模块包括：面积比对模块：计算每个连通区域的面积，若其面积与降采样后的图像的面积之间比值小于预设值时，剔除该连通区域；外接矩形模块：对保留的连通区域做边缘链码追踪，求解其最小面积外接矩形；第二面积比对模块，计算每个连通区域的面积与其最小面积外接矩形之间的比值，若该比值小于预设比值，剔除该连通区域；长宽比模块：计算保留的连通区域的最小面积外接矩形的长宽比，若长宽比小于预设长宽比，输出该连通区域为二维码的候选区域，若长宽比大于预设长宽比，对该连通区域进行候选区域的分割以得到多个二维码候选区域。优选地，降采样模块中：根据所述灰度图像大小，采用自适应确定降采样率，以对所述灰度图像进行降采样；自适应的降采样率大小应满足降采样后的灰度图像的较小维度的像素大小在200至400之间；当灰度化处理后的图像大小为M×N，则降采样率可以用公式表示：其中，Ds为降采样率，min(M,N)为M和N中最小的数，为向下取整。优选地，边缘检测模块中，边缘检测通过形态学的Bottom-hat底帽操作或Sobel算符实现。优选地，灰度图像模块中，当图像为彩色图像时，对图像进行灰度化处理以得到灰度图像。采用上述技术方案，通过对灰度图像先后进行：降采样、边缘检测、二值化处理、膨胀、腐蚀、筛选等步骤，从一张带有多个二维码的复杂图形中检测并定位到多个二维码，以供后续的识别应用。使用本技术方案时，具有以下优点：采集图像时无需将摄像头对准二维码区域，仅需采集的图像中包含二维码即可，可以提升用户体验；解决现有的二维码解码方法中对于“多码同图”的情况这种方法容易出现牛眼组合错误、无效牛眼组合冗多的情况，提高解码成功率；提高在寻像图形缺失、背景复杂、光照不均等低品质的“多码同图”图像的情况下的解码成功率。附图说明图1为本专利技术二维码区域的检测定位方法一实施例的流程图；图2为图1中步骤S60的流程图；图3为专利技术二维码区域的检测定位系统一实施例的模块原理图；图4为图3中筛选模块的模块原理图；图5为本专利技术一实施例中降采样处理后的图；图6为本专利技术一实施例中边缘检测处理后的图；图7为本专利技术一实施例中二值化处理后的图；图8为本专利技术一实施例中先膨胀后腐蚀处理后的图；图9为本专利技术一实施例中筛选出二维码的候选区域后的图；图10为本专利技术一实施例中待解码区域图。图中，10-灰度图像模块，20-降采样模块，30-边缘检测模块，40-二值化模块，50-膨胀腐蚀模块，60-筛选模块，70-区域选取模块，61-面积比对模块，62-外接矩形模块，63-第二面积比对模块，64-长宽比模块。具体实施方式下面结合附图对本专利技术的具体实施方式作进一步说明。在此需要说明的是，对于这些实施方式的说明用于帮助理解本专利技术，但并不构成对本专利技术的限定。此外，下面所描述的本专利技术各个实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。本专利技术提出了一种二维码区域的检测定位方法，在本实施例中，参照图1及图2，该方法包括步骤：S10：获取待识别二维码的灰度图像；当图像为彩色图像时，对图像进行灰度化处理以得到灰度图像。S20：对灰度图像进行降采样；根据灰度图像大小，采用自适应确定降采样率，以对灰度图像进行降采样；自适应的降采样率大小应满足降采样后的灰度图像的较小维度的像素大小在200至400之间；当灰度化处理后的图像大小为M×N，则降采样率可以用公式表示：其中，Ds为降采样率，min(M,N)为M和N中最小的数，为向下取整。S30：对降采样后的图像进行边缘检测；边缘检测通过形态学的Bottom-hat底帽操作或Sobel算符实现。S40：对边缘检测后的图像进行二值化处理。S50：对二值化后的图像进行先膨胀后腐本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种二维码区域的检测定位方法，其特征在于，包括步骤：获取待识别二维码的灰度图像；对灰度图像进行降采样；对降采样后的图像进行边缘检测；对边缘检测后的图像进行二值化处理；对二值化后的图像进行先膨胀后腐蚀处理，获得多个连通区域；分别对每个连通区域进行二维码的特征分析，筛选出二维码的候选区域；将获得的所述候选区域所对应的所述灰度图像的区域，作为待解码区域。

【技术特征摘要】
1.一种二维码区域的检测定位方法，其特征在于，包括步骤：获取待识别二维码的灰度图像；对灰度图像进行降采样；对降采样后的图像进行边缘检测；对边缘检测后的图像进行二值化处理；对二值化后的图像进行先膨胀后腐蚀处理，获得多个连通区域；分别对每个连通区域进行二维码的特征分析，筛选出二维码的候选区域；将获得的所述候选区域所对应的所述灰度图像的区域，作为待解码区域。2.根据权利要求1所述的二维码区域的检测定位方法，其特征在于，分别对每个连通区域进行二维码特征分析，筛选出二维码的候选区域的步骤包括：计算每个连通区域的面积，若其面积与降采样后的图像的面积之间比值小于预设值时，剔除该连通区域；对保留的连通区域做边缘链码追踪，求解其最小面积外接矩形；计算每个连通区域的面积与其最小面积外接矩形之间的比值，若该比值小于预设比值，剔除该连通区域；计算保留的连通区域的最小面积外接矩形的长宽比，若长宽比小于预设长宽比，输出该连通区域为二维码的候选区域，若长宽比大于预设长宽比，对该连通区域进行候选区域的分割以得到多个二维码候选区域。3.根据权利要求1或2任一项所述的二维码区域的检测定位方法，其特征在于，对灰度图像进行降采样的步骤包括：根据所述灰度图像大小，采用自适应确定降采样率，以对所述灰度图像进行降采样；自适应的降采样率大小应满足降采样后的灰度图像的较小维度的像素大小在200至400之间；当灰度化处理后的图像大小为M×N，则降采样率可以用公式表示：其中，Ds为降采样率，min(M,N)为M和N中最小的数，为向下取整。4.根据权利要求1或2任一项所述的二维码区域的检测定位方法，其特征在于，对降采样后的图像进行边缘检测的步骤中，边缘检测通过形态学的Bottom-hat底帽操作或Sobel算符实现。5.根据权利要求1或2任一项所述的二维码区域的检测定位方法，其特征在于，获取待识别二维码的灰度图像的步骤中，当图像为彩色图像时，对图像进行灰度化处理以得到灰度图像。6.一种二维码...

【专利技术属性】
技术研发人员：何学智，
申请(专利权)人：新大陆数字技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：福建,35