二维码检测方法、电子设备、存储介质及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种二维码检测方法、电子设备、存储介质及系统。方法包括：对采集的二维码图像进行灰度化处理，以获得二维码灰度图像；对二维码灰度图像进行去噪声处理，以去除二维码灰度图像中的突变噪声并降低细节层次；对完成去噪声处理的二维码灰度图像进行边缘检测，获取二维码灰度图像中二维码的边缘点；对完成边缘检测的二维码灰度图像进行形态学闭操作处理，以填充二维码中的裂隙并去除小颗粒噪声；对完成形态学闭操作处理的二维码灰度图像进行轮廓检测，根据边缘点获取二维码灰度图像中二维码的矩形轮廓，完成二维码的检测。实现二维码的快速、准确检测。

Two dimensional code detection method, electronic equipment, storage medium and system

【技术实现步骤摘要】
二维码检测方法、电子设备、存储介质及系统
本专利技术涉及二维码识别
，更具体地，涉及一种二维码检测方法、电子设备、存储介质及系统。
技术介绍
二维码，是用某种特定的几何图形按一定规律在平面(二维方向上)分布的黑白相间的图形记录数据符号信息的。它是在一个矩形空间通过黑、白像素在矩阵中的不同分布进行编码，在矩阵相应元素位置上，用点(方点、圆点或其他形状)的出现表示二进制“1”，点的不出现表示二进制的“0”，点的排列组合确定了矩阵式二维条码所代表的意义。二维码是建立在计算机图像处理技术、组合编码原理等基础上的一种新型图形符号自动识读处理码制。它具有高密度编码、信息容量大、编码范围广、容错能力强、具有纠错功能、译码可靠性高、可引入加密措施、成本低、易制作、持久耐用的特点。它广泛应用于产品追踪、证照票据信息存储、仓储管理、保密信息等领域。目前，二维码检测过程中会存在光照不均匀或二维码脏污受损等情况，导致采集的二维码尺寸扭曲或模糊不清，进而导致二维码有效区域无法被定位检测。针对上述问题，现有的一种识别方法为通过训练好的分类器来有效定位图片中的二维码进行识别。此方法可对尺寸扭曲，局部受损或模糊的二维码进行定位，但需要大量标注的训练样本，而且训练后的模型太大，影响了检测定位二维码的速度。另一种方法为采用图像处理方法，包括灰图转换、中值滤波、边缘检测、平行坐标定位等多个步骤查找二维码的3个角点特征以定位二维码进行检测，虽然中值滤波可以消除一些随机噪声，但对于一些光照不均匀和二维码缺针、二维码发生扭曲形变的情况，平行坐标定位不准，造成定位效果较差。因此需要提出一种能够快速、准确检测二维码的方法。
技术实现思路
本专利技术的目的是提出一种二维码检测方法、电子设备、存储介质及系统，实现二维码的快速、准确检测。为实现上述目的，本专利技术提出了一种二维码检测方法，包括：步骤1：对采集的二维码图像进行灰度化处理，以获得二维码灰度图像；步骤2：对所述二维码灰度图像进行去噪声处理，以去除所述二维码灰度图像中的突变噪声并降低细节层次；步骤3：对完成去噪声处理的所述二维码灰度图像进行边缘检测，获取所述二维码灰度图像中二维码的边缘点；步骤4：对完成边缘检测的所述二维码灰度图像进行形态学闭操作处理，以填充所述二维码中的裂隙并去除小颗粒噪声；步骤5：对完成形态学闭操作处理的所述二维码灰度图像进行轮廓检测，根据所述边缘点获取所述二维码灰度图像中二维码的矩形轮廓，完成二维码的检测。可选地，在所述步骤1中，通过以下公式对采集的所述二维码图像进行灰度化处理：W＝0.3R+0.59G+0.11B，其中，W表示像素点的灰度值，R表示一个像素点的红色分量，G表示像素点的绿色分量，B表示像素点的蓝色分量。可选地，所述步骤2包括：通过高斯平滑滤波算法对所述二维码灰度图像进行去噪声处理。可选地，所述步骤3包括：Sobel算法对所述二维码灰度图像中的二维码进行边缘检测。可选地，所述步骤4包括：构建一个矩形的形态学核，并基于所述矩形的形态学核对所述二维码灰度图像依次进行膨胀运算处理和腐蚀运算处理。可选地，所述步骤5包括：将所述二维码灰度图像中的所有所述边缘点构成线，并找出最外层形成闭合曲线的凸多边形，通过旋转卡尺算法计算所述凸多边形的最小包围矩形。本专利技术还提出一种电子设备，所述电子设备包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述的二维码检测方法。本专利技术还提出一种非暂态计算机可读存储介质，该非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，该计算机指令用于使计算机执行上述的二维码检测方法。本专利技术还提出一种二维码检测系统，包括：灰度处理模块，用于对采集的二维码图像进行灰度化处理，以获得二维码灰度图像；去噪声处理模块，用于对所述二维码灰度图像进行去噪声处理，以去除所述二维码灰度图像中的突变噪声并降低细节层次；边缘检测模块，用于对完成去噪声处理的所述二维码灰度图像进行边缘检测，获取所述二维码灰度图像中二维码的边缘点；形态学闭操作处理模块，用于对完成边缘检测的所述二维码灰度图像进行形态学闭操作处理，以填充所述二维码中的裂隙并去除小颗粒噪声；轮廓检测模块，用于对完成形态学闭操作处理的所述二维码灰度图像进行轮廓检测，根据所述边缘点获取所述二维码灰度图像中二维码的矩形轮廓，完成二维码的检测。可选地，所述灰度处理模块通过以下公式对采集的所述二维码图像进行灰度化处理：W＝0.3R+0.59G+0.11B，其中，W表示像素点的灰度值，R表示一个像素点的红色分量，G表示像素点的绿色分量，B表示像素点的蓝色分量；所述去噪声处理模块通过高斯平滑滤波算法对所述二维码灰度图像进行去噪声处理；所述边缘检测模块通过Sobel算法对所述二维码灰度图像中的二维码进行边缘检测；所述形态学闭操作处理模块通过构建一个矩形的形态学核，并基于所述矩形的形态学核对所述二维码灰度图像依次进行膨胀运算处理和腐蚀运算处理；所述轮廓检测模块通过将所述二维码灰度图像中的所有所述边缘点构成线，并找出最外层形成闭合曲线的凸多边形，通过旋转卡尺算法计算所述凸多边形的最小包围矩形。本专利技术的有益效果在于：通过对采集的二维码图像依次进行灰度化处理、去噪声处理、边缘检测、形态学闭操作以及轮廓检测，运算量小且能够快速检测出图像中二维码所在的区域，并切割出二维码的图片，供后续程序去识别其中的信息，可以做到实时跟踪二维码区域，对于一些光照不均匀、阴影和噪声情况，也可以很好的去除干扰，有很好的检测效果。本专利技术的装置具有其它的特性和优点，这些特性和优点从并入本文中的附图和随后的具体实施方式中将是显而易见的，或者将在并入本文中的附图和随后的具体实施方式中进行详细陈述，这些附图和具体实施方式共同用于解释本专利技术的特定原理。附图说明通过结合附图对本专利技术示例性实施例进行更详细的描述，本专利技术的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显，在本专利技术示例性实施例中，相同的参考标号通常代表相同部件。图1示出了根据本专利技术的一种二维码检测方法的步骤图。具体实施方式下面将参照附图更详细地描述本专利技术。虽然附图中显示了本专利技术的优选实施例，然而应该理解，可以以各种形式实现本专利技术而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了使本专利技术更加透彻和完整，并且能够将本专利技术的范围完整地传达给本领域的技术人员。根据本专利技术的一种二维码检测方法，包括：步骤1：对采集的二维码图像进行灰度化处理，以获得二维码灰度图像；步骤2：对二维码灰度图像进行去噪声处理，以去除二维码灰度图像中的突变噪声并降低细节层次；步骤3：对完本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种二维码检测方法，其特征在于，包括：/n步骤1：对采集的二维码图像进行灰度化处理，以获得二维码灰度图像；/n步骤2：对所述二维码灰度图像进行去噪声处理，以去除所述二维码灰度图像中的突变噪声并降低细节层次；/n步骤3：对完成去噪声处理的所述二维码灰度图像进行边缘检测，获取所述二维码灰度图像中二维码的边缘点；/n步骤4：对完成边缘检测的所述二维码灰度图像进行形态学闭操作处理，以填充所述二维码中的裂隙并去除小颗粒噪声；/n步骤5：对完成形态学闭操作处理的所述二维码灰度图像进行轮廓检测，根据所述边缘点获取所述二维码灰度图像中二维码的矩形轮廓，完成二维码的检测。/n

【技术特征摘要】
1.一种二维码检测方法，其特征在于，包括：
步骤1：对采集的二维码图像进行灰度化处理，以获得二维码灰度图像；
步骤2：对所述二维码灰度图像进行去噪声处理，以去除所述二维码灰度图像中的突变噪声并降低细节层次；
步骤3：对完成去噪声处理的所述二维码灰度图像进行边缘检测，获取所述二维码灰度图像中二维码的边缘点；
步骤4：对完成边缘检测的所述二维码灰度图像进行形态学闭操作处理，以填充所述二维码中的裂隙并去除小颗粒噪声；
步骤5：对完成形态学闭操作处理的所述二维码灰度图像进行轮廓检测，根据所述边缘点获取所述二维码灰度图像中二维码的矩形轮廓，完成二维码的检测。


2.根据权利要求1所述的二维码检测方法，其特征在于，在所述步骤1中，通过以下公式对采集的所述二维码图像进行灰度化处理：
W＝0.3R+0.59G+0.11B，
其中，W表示像素点的灰度值，R表示一个像素点的红色分量，G表示像素点的绿色分量，B表示像素点的蓝色分量。


3.根据权利要求1所述的二维码检测方法，其特征在于，所述步骤2包括：
通过高斯平滑滤波算法对所述二维码灰度图像进行去噪声处理。


4.根据权利要求1所述的二维码检测方法，其特征在于，所述步骤3包括：
通过Sobel算法对所述二维码灰度图像中的二维码进行边缘检测。


5.根据权利要求1所述的二维码检测方法，其特征在于，所述步骤4包括：
构建一个矩形的形态学核，并基于所述矩形的形态学核对所述二维码灰度图像依次进行膨胀运算处理和腐蚀运算处理。


6.根据权利要求1所述的二维码检测方法，其特征在于，所述步骤5包括：
将所述二维码灰度图像中的所有所述边缘点构成线，并找出最外层形成闭合曲线的凸多边形，通过旋转卡尺算法计算所述凸多边形的最小包围矩形。


7.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；...

【专利技术属性】
技术研发人员：谈艳云，苏斌，
申请(专利权)人：航天信息股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11