生成高识别率AI二维码的方法及计算机可读存储介质技术

一种生成高识别率AI二维码的方法，该方法通过输入需要AI美化的二维码内容或图片，生成初始黑白二维码，然后用户调整预设的图像处理模型，生成符合用户需求的AI美化后的二维码图像，对AI美化后的二维码图像进行机器解码识别，将不能被解码识别的AI美化后的二维码图像成为待处理AI二维码，通过对初始黑白二维码和待处理AI二维码进行相同格式的分块，将初始黑白二维码的部分分块替换到待处理AI二维码对应位置的分块中，再进行机器解码识别，解码识别通过后，对AI二维码的局部进行重绘，输出可识别的AI美化后的二维码。本发明专利技术的优点在于：既能够保证AI二维码的高识别率，又能够保证AI二维码的视觉效果，并且提升生码效率，提高用户的使用体验感。户的使用体验感。户的使用体验感。

【技术实现步骤摘要】
生成高识别率AI二维码的方法及计算机可读存储介质


[0001]本专利技术涉及二维码生成
，尤其涉及一种生成高识别率AI二维码的方法及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]随着互联网
的飞速发展，二维码已经成为商业和社交交流的重要工具，传统的二维码由单调的黑白编码模块组成，缺乏视觉美感，无法与二维码表示的信息或代表的品牌建立直观的联系。因此，为了美化二维码的视觉效果，将二维码与背景图像融合，生成带有背景图像的二维码。
[0003]经检索，目前与图像融合的艺术化二维码生成方法如专利号为CN201611062539.5(授权公告号为CN106778995B)的中国专利技术所示，该方法是通过结合图像视觉显著性与高斯约旦消元法，调整二维码码字，生成二维码与图像结合的二值艺术化二维码；建立二维码模块的扫描误差模型，设置预期的二维码模块扫描误差约束，局部调整二维码模块的灰度值，与输入图像的灰度化结果融合，生成灰度艺术化二维码；建立图像亮度调整方案，调整彩色原图的像素值，使其转化为灰度图后结果与灰度艺术化二维码一致，生成彩色艺术化二维码。现有技术中的二维码美化方法普遍是在黑白二维码形态上再叠加背景图层，基于背景图层与二维码黑色码点的对比色进行调整，通过调整颜色、叠图等方法修改对比色，该方法生成的普通美化二维码与背景图层的融合度不高，美化样式的局限性较大。
[0004]目前，AI（Artificial Intelligence，中文人工智能，简称AI）绘图应用在图像处理领域被广泛应用，如广告设计、产品设计和游戏设计等领域，AI绘图应用的原理是基于大量数据和深度学习算法，模拟人类绘图的过程，得到对应的图像结果，并且机器通过学习算法，使计算机生成具有多样性和创新性的图形元素，从而提高创作效率。利用AI绘图应用能够生成更具有艺术性、话题性的AI二维码，能更好的融合品牌形象、塑造更多的话题度，并且生成的AI二维码在品牌推广、文化艺术推广等方面具有更大的应用场景，因此，AI绘图应用的兴起给二维码的样式提供了更多的可能性，但是现有的利用AI绘图应用生成的AI二维码仍然存在一些问题：（1）生成的AI二维码的不可识别率高，在利用AI绘图应用重绘二维码的过程中会使用一些锐化和平滑化处理方式来改善图片质量，这会导致生成的AI二维码的边缘模糊，码点与背景的对比度小，从而导致生成的AI二维码无法被准确识别，并且AI绘图应用受限于生成算法、算法和参数组合，在重绘二维码的过程中出现错误的概率较大，从而导致生成的AI二维码质量不佳，同时由于AI绘图应用所采用的算法具有随机性，生成的AI二维码不可识别率较高。
[0005]（2）AI二维码的生成效率低，当利用AI绘图应用生成的AI二维码无法识别时，需要将生成的AI二维码整体重绘，生产效率较低。
[0006]因此，利用AI绘图应用生成的AI二维码虽然能够提高二维码与背景图像的融合度，但是由于AI绘图应用所采用的算法具有随机性，在利用AI绘图应用重绘二维码的过程
中出现错误的概率较大，导致生成的AI二维码可识别率较低，并且利用AI绘图应用生码的效率较低，为此需要进一步的改进。

技术实现思路

[0007]本专利技术所要解决的技术问题是针对上述现有技术现状而提供一种生成高识别率AI二维码的方法。
[0008]本专利技术解决上述技术问题所采用的技术方案为：该生成高识别率AI二维码的方法，其特征在于包括如下步骤：步骤一、用户输入需要AI美化的二维码内容或二维码图片，通过二维码生码技术或二维码解码及转码技术，将需要AI美化的二维码内容或二维码图片生成初始黑白二维码；步骤二、用户在预设的图像处理模型中选择一个美化风格，输入关键词或上传预设图像，调整预设的图像处理模型的干预参数，将步骤一中的初始黑白二维码生成符合用户需求的AI美化后的二维码图像；步骤三、将步骤二中生成的AI美化后的二维码图像进行机器解码识别，如果能够被解码识别，则输出可识别的AI美化后的二维码；如果不能被解码识别，将不能被解码识别的AI美化后的二维码图像称为待处理AI二维码，然后进行步骤四；步骤四、对步骤一中生成的初始黑白二维码和步骤三中生成的待处理AI二维码进行相同格式的分区，使初始黑白二维码被分为N个分块，使待处理AI二维码也被分为N个分块 ，并保证待处理AI二维码中任意一个分块与初始黑白二维码对应位置的分块的大小和形状相同，N为正整数；步骤五、从初始黑白二维码中选取一个或者多个分块分别依次替换到待处理AI二维码中对应位置的分块中，得到可识别的中间AI二维码；步骤六、提取步骤五中得到的可识别的中间AI二维码中被替换的分块的码点颜色，同时提取待处理AI二维码的大小及形状，然后根据提取的可识别的中间AI二维码中被替换的分块码点颜色，以及待处理AI二维码的大小及形状，对步骤五中输出的可识别的中间二维码进行重绘，得到可识别的AI美化后的二维码，并输出可识别的AI美化后的二维码；或者将步骤五中输出的可识别的中间AI二维码直接输入预设的图像处理模型进行重新融合，得到可识别的AI美化后的二维码，输出可识别的AI美化后的二维码。
[0009]作为改进，所述步骤一中的解码及转码技术具体包括如下步骤：步骤1、输入用户输入的二维码图片；步骤2、对用户输入的二维码图片进行预处理；步骤3、识别用户输入的二维码图片中的定位模块和校准模块，判断该二维码图片中是否有定位模块和校准模块，如果没有定位模块和校准模块，则提示用户，用户输入的二维码图片无二维码图案；如果有定位模块和校准模块，则确定该二维码图片中二维码的位置和方向；步骤4、根据二维码编码规则，提取该二维码图片中的数据码字和校验码字；步骤5、根据二维码的纠错区域，对数据码字进行纠错操作，还原出原始数据；步骤6、将原始数据按照对应的生码规则生成由黑块和白块组成、记录数据信息的
图像；步骤7、打乱黑块和白块的分布，并从预设的八种掩码图案中选择一种掩码图案，进行黑块和白块的重新分布，生成初始黑白二维码；步骤8、输出初始黑白二维码。
[0010]进一步的改进，所述步骤二中的图像处理模型为潜在扩散模型。
[0011]进一步的改进，所述步骤二中的干预参数包括如下参数之一或任意组合：扩散系数、迭代次数、初始条件、相关性和噪声强度。
[0012]作为改进，所述步骤三中的解码技术具体包括如下步骤：步骤A、识别AI美化后的二维码图像的定位模块和校准模块，判断AI美化后的二维码图像中是否有定位模块和校准模块，如果没有定位模块和校准模块，则进行步骤四；如果有定位模块和校准模块，则确定AI美化后的二维码图像中二维码的边界和起始位置；步骤B、确定AI美化后的二维码图像中二维码的格式信息；步骤C、去除AI美化后的二维码图像中二维码的掩码信息；步骤D、确定AI美化后的二维码图像中二维码的生码规则和二维码的大小；步骤E、根据步骤D中确定的生码规则对AI美化后的二维码图像中二维码按照二维码的顺序开始解码，得到解码后的二维码数据内容；步骤F、输出步骤E得到的二维码数据内容。
[0013]进一步改进本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种生成高识别率AI二维码的方法，其特征在于包括如下步骤：步骤一、用户输入需要AI美化的二维码内容或二维码图片，通过二维码生码技术或二维码解码及转码技术，将需要AI美化的二维码内容或二维码图片生成初始黑白二维码；步骤二、用户在预设的图像处理模型中选择一个美化风格，输入关键词或上传预设图像，调整预设的图像处理模型的干预参数，将步骤一中的初始黑白二维码生成符合用户需求的AI美化后的二维码图像；步骤三、将步骤二中生成的AI美化后的二维码图像进行机器解码识别，如果能够被解码识别，则输出可识别的AI美化后的二维码；如果不能被解码识别，将不能被解码识别的AI美化后的二维码图像称为待处理AI二维码，然后进行步骤四；步骤四、对步骤一中生成的初始黑白二维码和步骤三中生成的待处理AI二维码进行相同格式的分区，使初始黑白二维码被分为N个分块，使待处理AI二维码也被分为N个分块 ，并保证待处理AI二维码中任意一个分块与初始黑白二维码对应位置的分块的大小和形状相同，N为正整数；步骤五、从初始黑白二维码中选取一个或者多个分块分别依次替换到待处理AI二维码中对应位置的分块中，得到可识别的中间AI二维码；步骤六、提取步骤五中得到的可识别的中间AI二维码中被替换的分块的码点颜色，同时提取待处理AI二维码的大小及形状，然后根据提取的可识别的中间AI二维码中被替换的分块码点颜色，以及待处理AI二维码的大小及形状，对步骤五中输出的可识别的中间二维码进行重绘，得到可识别的AI美化后的二维码，并输出可识别的AI美化后的二维码；或者将步骤五中输出的可识别的中间AI二维码直接输入预设的图像处理模型进行重新融合，得到可识别的AI美化后的二维码，输出可识别的AI美化后的二维码。2.根据权利要求1所述的生成高识别率AI二维码的方法，其特征在于：所述步骤一中的解码及转码技术具体包括如下步骤：步骤1、输入用户输入的二维码图片；步骤2、对用户输入的二维码图片进行预处理；步骤3、识别用户输入的二维码图片中的定位模块和校准模块，判断该二维码图片中是否有定位模块和校准模块，如果没有定位模块和校准模块，则提示用户，用户输入的二维码图片无二维码图案；如果有定位模块和校准模块，则确定该二维码图片中二维码的位置和方向；步骤4、根据二维码编码规则，提取该二维码图片中的数据码字和校验码字；步骤5、根据二维码的纠错区域，对数据码字进行纠错操作，还原出原始数据；步骤6、将原始数据按照对应的生码规则生成由黑块和白块组成、记录数据信息的图像；步骤7、打乱黑块和白块的分布，并从预设的八种掩码图案中选择一种掩码图案，进行黑块和白块的重新分布，生成初始黑白二维码；步骤8、输出初始黑白二维码。3.根据权利要求1所述的生成高识别率AI二维码的方法，其特征在于：所述步骤二中的图像处理模型为潜在扩散模型。4.根据权利要求1所述的生成高识别率AI二维码的方法，其特征在于：所述步骤二中的
干预参数包括如下参数之一或任意组合：扩散系数、迭代次数、初始条件、相关性和噪声强度。5.根据权利要求1所述的生成高识别率AI二维码的方法，其特征在于：所述步骤三中的机器解码识别技术具体包括如下步骤：步骤A、识别AI美化后的二维码图像的定位模块和校准模块，判断AI美化后的二维码图像中是否有定位模块和校准模块，如果没有定位模块和校准模块，则进行步骤四；如果有定位模块和校准模块，则确定AI美化后的二维码图像中二维码的边界和起始位置；步骤B、确定AI美化后的二维码图像中二维码的格式信息；步骤C、去除AI美化后的二维码图像中二维码的掩码信息；步骤D、确定AI美化后的二维码图像中二维码的生码规则和二维码的大小；步骤E、根据步骤D中确定的生码规则对AI美化后的二维码图像中二维码按照二维码的顺序开始解码，得到解码后的二维码数据内容；步骤F、输出步骤E得到的二维码数据内容。6.根据权利要求1所述的生成高识别率AI二维码的方法，其特征在于：所述步骤四中，先利用一条竖线分别将初始黑白二维码和待处理AI二维码都分为编码区和纠错编码区，然后通过三条横线分别将初始黑白二维码的编码区和纠错编码区纵向分为四块，相应地，待处理AI二维码的编码区和纠错编码区也通过三条相同位置的横线分别分为四块，此时初始黑白二维码的编码区被分为四个分块，初始黑白二维码的纠错编码区也被分为四个分块，整个初始黑白二维码被分为八个分块；同样的，待处理AI二维码的编码区也被分为四个分块，待处理AI二维码的纠错编码区也被分为四个分块，整个待处理AI二维码被分八个分块，并且初始黑白二维码的编码分块与待处理AI二维码对应位置的编码分块的大小和形状相同，初始黑白二维码的纠错编码分块与待处理AI二维码对应位置的纠错编码分块的大小和形状相同；所述步骤五的具体实现方案包括如下步骤：S1、从初始黑白二维码的四个编码分块中选取一个编码分块，并且从初始黑白二维码的四个纠错编码分块中选取一个纠错编码分块，分别替换到待处理AI二维码中对应位置的编码分块和纠错编码分块中，得到待识别的中间二维码；S2、对S1中得到的待识别的中间二维码进行机器解码检查，如果能够被解码识别，则输出可被解码识别的中间二维码，如果不能够被解码识别，则重复执行S1，且重复执行S1时，从初始黑白二维码中选取的编码分块和纠错编码分块所组成的分块组合与以往执行S1时选取的分块组合不相同；S3、重复S1和S2十六次后，如果得到的待识别的中间二维码均不能够被机器解码识别，则从初始黑白二维码的四个编码分块中选取一个编码分块，并且从初始黑白二维码的四个纠错编码分块中选取两个纠错编码分块，分别替换到待处理AI二维码中对应位置的编码分块和纠错编码分块中，得到待识别的中间二维码；S4、对S3中得到的待识别的中间二维码进行机器解码检查，如果能够被解码识别，则输出可被解码识别的中间二维码，如果不能够被解码识别，则重复执行S3，且重复执行S3时，从初始黑白二维码中选取的编码分块和纠错编码分块所组成的分块组合与以往执行S3时选取的分块组合不相同；
S5、重复S3和S4二十四次后，如果得到的待识别的中间二维码均不能够被机器解码识别，则从初始黑白二维码的四个编码分块中选取两个编码分块，并且从初始黑白二维码的四个纠错编码分块中选取两个纠错编码分块，分别替换到待处理AI二维码中对应位置的编码分块和纠错编码分块中，得到待识别的中间二维码；S6、对S5中得到的待识别的中间二维码进行机器解码检查...

【专利技术属性】
技术研发人员：汤婧怡，刘于标，蒋云晖，
申请(专利权)人：宁波邻家网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：