[发明专利]一种二维条形码区域定位及类型判断的方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种二维条形码区域定位及类型判断的方法，属于计算机视觉中条形码识读技术领域。

背景技术

能够在水平和垂直方向的二维空间存储信息的条码，称为二维码。二维码中可直接存储英文、中文、数字、符号、图形等信息，可由识读设备直接读取，无需数据库支持。目前，已有多种二维条码的编码方式。二维码存储信息的方式为：在一个矩形空间内通过黑、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，用模块的出现表示二进制“1”，模块的不出现表示二进制”0”，模块的排列组合确定了矩阵式二维码所代表的意义。

已有定位二维码区域的方法包括：

1.通过搜索全图寻找相应的二维码区域定位图像来确定二维码区域。如QR Code二维码中的定位图像由位于二维码四个角中三个角上的三个相同的定位图形构成。每一个图形的模块序列为黑色-白色-黑色-黑色-黑色-白色-黑色次序构成，各个序列宽度的比例为1∶1∶3∶1∶1。当需要定位二维码区域时，对全图进行搜索，寻找黑白序列宽度为1∶1∶3∶1∶1的位置即为二维码的定位图像所处的位置，进而定位二维码区域。

2.分别向二值化后的二维码图像的X轴、Y轴投影，得到二维码区域的中心点；以中心点为起点，向上、下、左、右四个方向进行扫描，得到二维码区域的四个最外点；以任意个最外点为起点，顺时针或逆时针，得到一个新的最外点；重复上述过程，得到精确定位的二维码区域。

上述已有算法不仅运算速度较慢，而且只能够识别单一类型的二维条形码。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种能够同时完成二维条形码区域定位及类型判断的方法，简化已有的二条形码识读程序、提高其识读速度及识读兼容性。

本发明提供的方法包含如下步骤：

1)将所采集到的待识别的二维码的彩色位图转化为256级灰度位图；

2)将灰度位图分为m×n个子区域，分别根据每个子区域的像素灰度值求取一个阈值，作为该子区域的阈值。

3)将灰度位图的每一个像素与该像素所处子区域的阈值相比较，若大于该阈值则将该像素赋值“0”，反之则赋值“1”，得到二值化的图像。

4)对二值化后的图像进行连通区域标记，为每个不同的连通区域内的像素标记好不同的值。

5)分别判断每个连通区域的形状特征，并与已有二维码的定位图形的形状特征进行比较。若某个连通区域的形状特征与某种二维码的定位图形的形状特征一致，即可判断出该二维码的类型并完成二维码区域的定位。

上述步骤2中，m、n可根据实际应用中图像的像素数及计算机的运算速度选择，一般以每个子区域为40×40个像素为好。上述步骤4中，连通区域标记可以选择目前已知的4连通区域标记法、8连通区域标记法、或采用先进行边缘提取、再进行轮廓跟踪、最后为轮廓内部标记的连通区标记法。上述步骤5中的形状特征判断，可根据实际二维条形码的定位图形的形状灵活选择。

由于采用了连通区域标记法，将二维条形码二值化后的图像进行了分割，条形码的定位图形可以被从背景中分割出来，因此只需对标记后的图像中每个图形的形状特征与已有的二维条形码定位图形进行比较，即可判断出二维条形码的类型，同时也对二维条形码的区域进行了定位，进而根据二维条形码的类型和区域选择适合的译码程序完成二维条形码的识读。并且，由于采用了分区自动阈值二值化的方法，本发明的方法能够在识读对象处于非常不均衡的光照强度条件下准确识读二维条形码。

附图说明

下面结合附图介绍本发明的一个实施例：

图1为二值化后的QR Code二维码的图像。

图2为进行连通区标记后的QR Code二维码定位图形的标记结果。

具体实施方式

在本实施例中，彩色位图转化为256级灰度位图的公式为：

灰度＝0.29×红色分量+0.61×绿色分量+0.10×蓝色分量

在本实施例中，采集到的图像为320×240像素，将图像分为8×6个子区域进行二值化，每个子区域二值化的阈值为该子区域全部像素灰度的平均值。

图1为二值化后的QR Code二维码的图像，对该二值图像进行4连通区域标记后，可以为不同的连通区域赋予不同的值，如图2所示，QR Code二维码的定位图形，外侧框形部分像素已被标记为k，内部方形部分被标记为i，其余部分的连通区域亦被标记为不同值。