本申请公开了一种一维码识别方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括：获取目标图像，该目标图像包括多个黑条区域和多个白条区域；将目标图像划分为多个分组，多个分组中的每个分组均包括预设数量的黑条区域或白条区域；针对任一分组，基于该分组中黑条区域或白条区域的宽度，确定该分组所对应的宽窄比；当多个宽窄比符合预设条件时，确定目标图像包含交叉二五码。通过本申请实施例提供的方法，可以提高识别交叉二五码的准确性。可以提高识别交叉二五码的准确性。可以提高识别交叉二五码的准确性。
【技术实现步骤摘要】
一维码识别方法、装置、计算机设备及存储介质
[0001]本申请涉及计算机
，尤其涉及一种一维码识别方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
[0002]交叉二五码是一维码(条码)的一种码制，主要使用交错相间的黑条(条)和白条(空)表示0
‑
9的数字字符。由于黑条与白条均表示信息，没有条码字符间隔，是一种连续型条码。由于交错二五码自身的防错机制比较薄弱，而且黑条和白条均可以表示信息，因此在实际应用中有一些黑白条相间的非条码区域或者其他码制的条码，很容易被错解成交叉二五码。
技术实现思路
[0003]有鉴于此，本申请实施例提供了一种一维码识别方法、装置、计算机设备及存储介质，以便提高识别交叉二五码的准确性。
[0004]第一方面，本申请实施例提供了一种一维码识别方法，包括：
[0005]获取目标图像，目标图像包括多个黑条区域和多个白条区域；
[0006]将目标图像划分为多个分组，多个分组中的每个分组均包括预设数量的黑条区域或白条区域；
[0007]针对任一分组，基于分组中黑条区域或白条区域的宽度，确定分组所对应的宽窄比；
[0008]当多个宽窄比符合预设条件时，确定目标图像包含交叉二五码。
[0009]在一些实施例中，当多个宽窄比符合预设条件时，确定目标图像包含交叉二五码，包括：
[0010]确定多个宽窄比中的最大宽窄比和最小宽窄比；
[0011]当最大宽窄比与最小宽窄比的比值小于第一阈值，以及多个宽窄比中的每个宽窄比均大于第二阈值且小于第三阈值时，确定目标图像包含交叉二五码。
[0012]在一些实施例中，基于分组中黑条区域或白条区域的宽度，确定分组所对应的宽窄比，包括：
[0013]基于分组中黑条区域或白条区域的宽度，确定大于或等于第四阈值的一个或多个粗宽度区域以及小于第四阈值的一个或多个窄宽度区域，粗宽度区域和窄宽度区域为黑条区域或白条区域；
[0014]基于粗宽度区域的宽度之和以及窄宽度区域的宽度之和，确定该分组所对应的宽窄比。
[0015]在一些实施例中，基于粗宽度区域的宽度之和以及窄宽度区域的宽度之和，确定该分组所对应的宽窄比，包括：
[0016]根据粗宽度区域的宽度之和以及分组中粗宽度区域的个数，确定粗宽度区域的平
均宽度；
[0017]根据窄宽度区域的宽度之和以及分组中窄宽度区域的个数，确定窄宽度区域的平均宽度；
[0018]计算粗宽度区域的平均宽度与窄宽度区域的平均宽度的比值，粗宽度区域的平均宽度与窄宽度区域的平均宽度的比值为该分组所对应的宽窄比。
[0019]在一些实施例中，基于粗宽度区域的宽度之和以及窄宽度区域的宽度之和，确定该分组所对应的宽窄比，包括：
[0020]计算粗宽度区域的宽度之和与窄宽度区域的宽度之和的比值，粗宽度区域的宽度之和与窄宽度区域的宽度之和的比值为该分组所对应的宽窄比。
[0021]在一些实施例中，黑条区域或白条区域的宽度的获取过程包括：
[0022]对目标图像进行线扫描，得到逐行的像素数据；
[0023]根据逐行的像素数据，确定目标图像包括的每个黑条区域和每个白条区域的宽度。
[0024]在一些实施例中，获取目标图像，包括：
[0025]获取待识别图像；
[0026]对待识别图像进行目标定位，得到定位图像；
[0027]截取定位图像预设长度范围的图像，得到目标图像。
[0028]第二方面，本申请实施例提供了一种一维码识别装置，包括：
[0029]获取模块，用于获取目标图像，目标图像包括多个黑条区域和多个白条区域；
[0030]划分模块，用于将目标图像划分为多个分组，多个分组中的每个分组均包括预设数量的黑条区域或白条区域；
[0031]第一确定模块，用于针对任一分组，基于分组中黑条区域或白条区域的宽度，确定分组所对应的宽窄比；
[0032]第二确定模块，用于当多个宽窄比符合预设条件时，确定目标图像包含交叉二五码。
[0033]在一些实施例中，在当多个宽窄比符合预设条件时，确定目标图像包含交叉二五码方面，识别模块具体用于：
[0034]确定多个宽窄比中的最大宽窄比和最小宽窄比；
[0035]当最大宽窄比与最小宽窄比的比值小于第一阈值，以及多个宽窄比中的每个宽窄比均大于第二阈值且小于第三阈值时，确定目标图像包含交叉二五码。
[0036]在一些实施例中，在基于分组中黑条区域或白条区域的宽度，确定分组所对应的宽窄比方面，确定模块具体用于：
[0037]基于分组中黑条区域或白条区域的宽度，确定大于或等于第四阈值的一个或多个粗宽度区域以及小于第四阈值的一个或多个窄宽度区域，粗宽度区域和窄宽度区域为黑条区域或白条区域；
[0038]基于粗宽度区域的宽度之和以及窄宽度区域的宽度之和，确定该分组所对应的宽窄比。
[0039]在一些实施例中，在基于粗宽度区域的宽度之和以及窄宽度区域的宽度之和，确定该分组所对应的宽窄比方面，确定模块具体用于：
[0040]根据粗宽度区域的宽度之和以及分组中粗宽度区域的个数，确定粗宽度区域的平均宽度；
[0041]根据窄宽度区域的宽度之和以及分组中窄宽度区域的个数，确定窄宽度区域的平均宽度；
[0042]计算粗宽度区域的平均宽度与窄宽度区域的平均宽度的比值，粗宽度区域的平均宽度与窄宽度区域的平均宽度的比值为该分组所对应的宽窄比。
[0043]在一些实施例中，在基于粗宽度区域的宽度之和以及窄宽度区域的宽度之和，确定该分组所对应的宽窄比，确定模块具体用于：
[0044]计算粗宽度区域的宽度之和与窄宽度区域的宽度之和的比值，粗宽度区域的宽度之和与窄宽度区域的宽度之和的比值为该分组所对应的宽窄比。
[0045]在一些实施例中，黑条区域或白条区域的宽度的获取过程包括：
[0046]对目标图像进行线扫描，得到逐行的像素数据；
[0047]根据逐行的像素数据，确定目标图像包括的每个黑条区域和每个白条区域的宽度。
[0048]在一些实施例中，在获取目标图像方面，获取模块具体用于：
[0049]获取待识别图像；
[0050]对待识别图像进行目标定位，得到定位图像；
[0051]截取定位图像预设长度范围的图像，得到目标图像。
[0052]第三方面，本申请实施例提供了一种计算机设备，计算机设备包括存储器以及处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述第一方面的一维码识别方法。
[0053]第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面的一维码识别方法。
[0054]第五方面，本申请实施提供了一种计算机程序产品，计算机程序产品包括计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述第本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种一维码识别方法，其特征在于，包括：获取目标图像，所述目标图像包括多个黑条区域和多个白条区域；将所述目标图像划分为多个分组，所述多个分组中的每个分组均包括预设数量的黑条区域或白条区域；针对任一分组，基于所述分组中所述黑条区域或所述白条区域的宽度，确定所述分组所对应的宽窄比；当多个所述宽窄比符合预设条件时，确定所述目标图像包含交叉二五码。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述当多个所述宽窄比符合预设条件时，确定所述目标图像包含交叉二五码，包括：确定多个所述宽窄比中的最大宽窄比和最小宽窄比；当所述最大宽窄比与所述最小宽窄比的比值小于第一阈值，以及所述多个所述宽窄比中的每个宽窄比均大于第二阈值且小于第三阈值时，确定所述目标图像包含交叉二五码。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述分组中所述黑条区域或所述白条区域的宽度，确定所述分组所对应的宽窄比，包括：基于所述分组中所述黑条区域或所述白条区域的宽度，确定大于或等于第四阈值的一个或多个粗宽度区域以及小于所述第四阈值的一个或多个窄宽度区域，所述粗宽度区域和所述窄宽度区域为所述黑条区域或所述白条区域；基于所述粗宽度区域的宽度之和以及所述窄宽度区域的宽度之和，确定所述分组所对应的宽窄比。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述粗宽度区域的宽度之和以及所述窄宽度区域的宽度之和，确定所述分组所对应的宽窄比，包括：根据所述粗宽度区域的宽度之和以及所述分组中所述粗宽度区域的个数，确定所述粗宽度区域的平均宽度；根据所述窄宽度区域的宽度之和以及所述分组中所述窄宽度区域的个数，确定所述窄宽度区域的平均宽度；计算所述粗宽度区域的平均宽度与所述窄宽度区域的平均宽度的比值，所述粗宽度区域的平均宽度与所述窄宽度区域的...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵泽林，刘枢，吕江波，沈小勇，
申请(专利权)人：深圳思谋信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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