一种识别码的识别方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本申请提供一种识别码的识别方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取待识别图像，所述待识别图像包括至少一个识别码；利用定位模型对所述识别码进行定位，获得所述识别码对应的位置信息；对所述识别码的位置信息进行矫正，获得矫正后的识别码；利用去噪模型对所述矫正后的识别码进行去噪处理，获得去噪后的识别码；对所述去噪后的识别码进行识别，获得所述识别码对应的识别结果。识别装置用于执行上述方法。本申请实施例通过对识别码先进行定位和矫正，然后再对识别码进行去噪，最后对去噪后的识别码进行识别，能够提高对识别码去噪的效果，进而提高识别的准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种识别码的识别方法、装置、电子设备及存储介质
本申请涉及图像处理
，具体而言，涉及一种识别码的识别方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
识别码的出现给人们的生活带来了极大的便利，例如超市的收银员通过手持设备扫描商品上的条形码，可以方便快速地获取到商品的相关信息。再如：用户在支付时，通过移动终端扫描商家提供的二维码进行支付操作。由于外部环境的影响，在使用设备对识别码进行扫描时，获得的视频或图像中包含较高的噪声。为了提高设备对识别码的识别准确性，现有技术通过基于字符去噪的方法对识别码进行去噪，这样容易导致识别码发生变化，从而影响识别的准确性。
技术实现思路
本申请实施例的目的在于提供一种识别码的识别方法、装置、电子设备及存储介质，用以提高对识别码识别的准确性。第一方面，本申请实施例提供一种识别码的识别方法，包括：获取待识别图像，所述待识别图像包括至少一个识别码；利用定位模型对所述识别码进行定位，获得所述识别码对应的位置信息；对所述识别码的位置信息进行矫正，获得矫正后的识别码；利用去噪模型对所述矫正后的识别码进行去噪处理，获得去噪后的识别码；对所述去噪后的识别码进行识别，获得所述识别码对应的识别结果。本申请实施例通过对识别码先进行定位和矫正，然后再对识别码进行去噪，最后对去噪后的识别码进行识别，能够提高对识别码去噪的效果，进而提高识别的准确性。进一步地，在获取待识别图像之后，所述方法还包括：将所述待识别图像输入对象检测模型中，获得包含单个识别码的检测框；根据所述检测框对所述待识别图像进行裁剪，获得裁剪后图像；所述利用定位模型对所述识别码进行定位，包括：利用所述定位模型对所述裁剪后图像中的识别码进行定位。本申请实施例通过对待识别图像进行对象检测，从而获得包含单个识别码的检测框，并根据检测框进行裁剪，去除了待识别图像中的背景部分，降低了对识别码进行后续操作的工作量。进一步地，在将所述待识别图像输入对象检测模型中之前，所述方法还包括：获取第一训练样本集，所述第一训练样本集包括多张第一训练图像以及每张第一训练图像对应的第一标签；其中，所述第一训练图像包括至少一个识别码，所述第一标签为包含单个识别码的检测框；将所述第一训练图像输入对象检测模型中，所述对象检测模型输出对应的第一预测结果；根据所述第一预测结果和对应的第一训练图像的第一标签对所述对象检测模型中的参数进行优化，获得训练好的对象检测模型。本申请实施例通过对对象检测模型进行训练，使得训练好的对象检测模型能够从待识别图像中准确识别出识别码。进一步地，在利用定位模型对所述识别码进行定位之前，所述方法还包括：获取第二训练样本集，所述第二训练样本集包括多张第二训练图像以及每张第二训练图像对应的第二标签；其中，所述第二训练图像包括识别码，所述第二标签为所述识别码的位置信息；将所述第二训练图像输入定位模型中，所述定位模型输出对应的第二预测结果；根据所述第二预测结果和对应的第二标签对所述定位模型中的参数进行优化，获得训练好的定位模型。本申请实施例通过对定位模型进行训练，获得训练好的定位模型能够准确地获得识别码的位置信息。进一步地，所述对所述识别码的位置信息进行矫正，获得矫正后的识别码，包括：对所述识别码的位置信息进行仿射变换或透视变换，获得矫正后的识别码。由于在采集识别码时，光心没有正对识别码而导致采集到的待识别图像中的识别码变形，因此，本申请实施例通过根据识别码的位置信息进行矫正，还原了识别码应有的形状，提高了识别的准确性。进一步地，在利用去噪模型对所述矫正后的识别码进行去噪处理之前，所述方法还包括：获取第三训练样本集，所述第三训练样本集包括多张第三训练图像以及每张第三训练图像对应的第三标签；其中，所述第三训练图像包括识别码，所述第三标签为所述第三训练图像中每一像素点的属性，所述属性为识别码、噪声和背景中的一个；将所述第三训练图像输入定位模型中，所述去噪模型输出对应的第三预测结果；根据所述第三预测结果和对应的第三标签对所述去噪模型中的参数进行优化，获得训练好的去噪模型。本申请通过利用像素标注对去噪模型进行训练，获得训练好的去噪模型能够提高对识别码的去噪效果。进一步地，所述识别码为条形码，所述对所述去噪后的识别码进行识别，获得所述识别码对应的识别结果，包括：从所述去噪后的识别码中获取各条码的宽度信息，根据预设编码规则对各条码的宽度信息进行解码，获得所述识别结果。由于条形码中不同宽度的条码表示不同的信息，因此，通过对条形码先进行定位和矫正，然后再对条形码进行去噪，去噪过程不会改变条码的宽度，提高了对条形码识别的准确性。第二方面，本申请实施例提供一种识别码的识别装置，包括：图像获取模块，用于获取待识别图像，所述待识别图像包括至少一个识别码；定位模块，用于利用定位模型对所述识别码进行定位，获得所述识别码对应的位置信息；矫正模块，用于对所述识别码的位置信息进行矫正，获得矫正后的识别码；去噪模块，用于利用去噪模型对所述矫正后的识别码进行去噪处理，获得去噪后的识别码；识别模块，用于对所述去噪后的识别码进行识别，获得识别结果。第三方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括：处理器、存储器和总线，其中，所述处理器和所述存储器通过所述总线完成相互间的通信；所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行第一方面的方法。第四方面，本申请实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，包括：所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行第一方面的方法。本申请的其他特征和优点将在随后的说明书阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本申请实施例了解。本申请的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。图1为本申请实施例提供的一种识别方法流程示意图；图2为本申请实施例提供的另一种识别方法流程示意图；图3为本申请实施例提供的对象检测模型训练流程示意图；图4为本申请实施例提供的定位模型训练流程示意图；图5为本申请实施例提供的去噪模型训练流程示意图；图6为本申请实施例提供的识别装置结构示意图；图7为本申请实施例提供的电子设备实体结构示意图。具体实施方式下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行描述。将某些信息按照一定的编码规则生成对应的图像，这个图像称为识别码，识别码包括很多种类，例如：条形码、方形二维码和圆形二维码等。以条形码为例：条形码(barcode)是将宽度不等的多本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种识别码的识别方法，其特征在于，包括：/n获取待识别图像，所述待识别图像包括至少一个识别码；/n利用定位模型对所述识别码进行定位，获得所述识别码对应的位置信息；/n对所述识别码的位置信息进行矫正，获得矫正后的识别码；/n利用去噪模型对所述矫正后的识别码进行去噪处理，获得去噪后的识别码；/n对所述去噪后的识别码进行识别，获得所述识别码对应的识别结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种识别码的识别方法，其特征在于，包括：
获取待识别图像，所述待识别图像包括至少一个识别码；
利用定位模型对所述识别码进行定位，获得所述识别码对应的位置信息；
对所述识别码的位置信息进行矫正，获得矫正后的识别码；
利用去噪模型对所述矫正后的识别码进行去噪处理，获得去噪后的识别码；
对所述去噪后的识别码进行识别，获得所述识别码对应的识别结果。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取待识别图像之后，所述方法还包括：
将所述待识别图像输入对象检测模型中，获得包含单个识别码的检测框；
根据所述检测框对所述待识别图像进行裁剪，获得裁剪后图像；
所述利用定位模型对所述识别码进行定位，包括：
利用所述定位模型对所述裁剪后图像中的识别码进行定位。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在将所述待识别图像输入对象检测模型中之前，所述方法还包括：
获取第一训练样本集，所述第一训练样本集包括多张第一训练图像以及每张第一训练图像对应的第一标签；其中，所述第一训练图像包括至少一个识别码，所述第一标签为包含单个识别码的检测框；
将所述第一训练图像输入对象检测模型中，所述对象检测模型输出对应的第一预测结果；
根据所述第一预测结果和对应的第一训练图像的第一标签对所述对象检测模型中的参数进行优化，获得训练好的对象检测模型。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在利用定位模型对所述识别码进行定位之前，所述方法还包括：
获取第二训练样本集，所述第二训练样本集包括多张第二训练图像以及每张第二训练图像对应的第二标签；其中，所述第二训练图像包括识别码，所述第二标签为所述识别码的位置信息；
将所述第二训练图像输入定位模型中，所述定位模型输出对应的第二预测结果；
根据所述第二预测结果和对应的第二标签对所述定位模型中的参数进行优化，获得训练好的定位模型。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述识别码的位置信息进行矫正，获得矫正后的...

【专利技术属性】
技术研发人员：张发恩，吕钦，
申请(专利权)人：创新奇智北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11