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基于掃描槍的字符二維條碼識(shí)別方法

文檔序號(hào):6517672閱讀:1028來源:國(guó)知局
基于掃描槍的字符二維條碼識(shí)別方法
【專利摘要】基于掃描槍的字符二維條碼識(shí)別方法,包括:從掃描槍獲取灰度圖;針對(duì)該灰度圖的實(shí)心圓定位符進(jìn)行定位;通過畸變校正和雙線性插值法提取字符區(qū)域;對(duì)字符區(qū)域進(jìn)行二值化處理及去噪;對(duì)字符區(qū)域進(jìn)行橫向和縱向直方圖歸一化,然后進(jìn)行二次平滑處理,最后通過波峰波谷來確定分割線,再對(duì)分割出來的字符再進(jìn)行細(xì)分割,精確獲取字符區(qū)域;最后對(duì)字符進(jìn)行歸一化處理,形成20*30大小的點(diǎn)陣,提取字符特征,通過特征匹配進(jìn)行識(shí)別。本發(fā)明的特點(diǎn)主要是基于掃描槍、在有限的內(nèi)存和時(shí)間限制下,實(shí)現(xiàn)了一種字符二維條碼的快速識(shí)別。
【專利說明】基于掃描槍的字符二維條碼識(shí)別方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種二維條碼識(shí)別方法,該方法是基于掃描槍的字符條碼識(shí)別。
【背景技術(shù)】
[0002]目前,移動(dòng)增值業(yè)務(wù)之一是通過發(fā)送彩信來傳輸圖形二維條碼(主要是DataMatrix和QR碼),這對(duì)用戶的移動(dòng)終端以及通訊網(wǎng)絡(luò)都有一定的要求,需要移動(dòng)終端設(shè)備支持圖形顯示,這在一定程度上限制了電子票的應(yīng)用。
[0003]針對(duì)這種情況,已有一些面向文本的二維條碼逐漸問世。但目前這些字符二維條碼還處于嘗試階段,識(shí)別技術(shù)也在不斷探索中。
[0004]目前,由于字符二維條碼還沒有統(tǒng)一的規(guī)范,現(xiàn)有的這些字符條碼的編碼字符集各不相同,并且條碼結(jié)構(gòu)也有所不同,具體的表現(xiàn)形式為條碼的符號(hào)化字符以及條碼定位符選擇各有差異。本發(fā)明是在傳統(tǒng)的圖形二維條碼編碼基礎(chǔ)上,提出了一種適合移動(dòng)端短信傳輸?shù)淖址S條碼,該字符二維條碼采用8種大寫英文字母以及三個(gè)圓形定位符組成類似圖形條碼的矩陣式字符二維條碼,條碼尺寸也設(shè)計(jì)為符合移動(dòng)終端接收的尺寸規(guī)格,這種字符二維條碼可以以文本的形式通過短信通道而非彩信通道傳輸?shù)接脩舻囊苿?dòng)終端,這種新型的字符二維條碼解決了傳統(tǒng)的圖形二維條碼與移動(dòng)終端不兼容的現(xiàn)象。字符二維條碼不同于借助彩信通道的圖形二維條碼,能夠覆蓋所有的手機(jī)用戶,避免使用盲區(qū)的存在。這種字符二維條碼對(duì)促進(jìn)移動(dòng)電子商務(wù)的快速發(fā)展具有重要作用。
[0005]字符二維條碼作為一種新型的條碼技術(shù),在條碼內(nèi)容的組成上與傳統(tǒng)的圖形二維條碼有本質(zhì)的區(qū)別,字符二維條碼由字符組成,圖形二維條碼由黑白點(diǎn)陣組成,故在傳輸后的識(shí)別問題上也有著不同的處理。隨著字符二維條碼技術(shù)的興起,對(duì)它的識(shí)別研究也就顯得尤為重要。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006]為了克服現(xiàn)有技術(shù)不能對(duì)從掃描槍上獲取的字符二維條碼圖像進(jìn)行處理、識(shí)別、以及解碼的缺點(diǎn),本發(fā)明提供一種基于掃描槍的字符二維條碼識(shí)別方法。
[0007]本發(fā)明解決的技術(shù)問題及其所采用的技術(shù)方案:
[0008]基于掃描槍的字符二維條碼識(shí)別方法,包括以下步驟:
[0009](I)從掃描槍中獲取844*644大小的灰度圖;
[0010](2)對(duì)字符二位碼的定位,定位符為實(shí)心圓,首先進(jìn)行十字法獲取圓心,找到所有疑似定位符的連通區(qū)域,進(jìn)行幾何篩選,再對(duì)獲取的連通區(qū)域通過形狀角進(jìn)一步篩選,排除字符連通域和其他背景連通域,然后通過圓形度篩選定位到實(shí)心圓形;
[0011](3)對(duì)字符二維條碼進(jìn)行畸變校正和雙線性插值法提取字符區(qū)域;
[0012](4)對(duì)字符區(qū)域的二值化處理;
[0013](5)對(duì)字符區(qū)域進(jìn)行去噪;
[0014](6)對(duì)字符區(qū)域進(jìn)行橫向和縱向直方圖歸一化,然后進(jìn)行二次平滑處理,最后通過波峰波谷來確定分割線,分割出來的字符再進(jìn)行細(xì)分割,精確獲取字符區(qū)域;
[0015](7)對(duì)字符進(jìn)行歸一化成20*30,提取字符特征,通過特征匹配識(shí)別;
[0016](8)將算法封裝成插件,通過編譯生成MOCF文件寫入掃描槍,實(shí)現(xiàn)基于掃描
[0017]槍的字符二維條碼識(shí)別。
[0018]進(jìn)一步,步驟(2)中,先通過OTSU算法獲得閾值k,然后根據(jù)實(shí)際經(jīng)驗(yàn)調(diào)整為T,
【權(quán)利要求】
1.基于掃描槍的字符二維條碼識(shí)別方法,包括以下步驟: (1)從掃描槍中獲取844*644大小的灰度圖; (2)對(duì)字符二維條碼進(jìn)行定位,首先通過十字法獲取圓心,找到所有疑似定位符的連通區(qū)域,進(jìn)行幾何篩選,再對(duì)獲取的連通區(qū)域通過形狀角進(jìn)一步篩選,排除字符連通域和其他背景連通域,然后通過圓形度篩選定位到實(shí)心圓形; (3)對(duì)字符二維條碼進(jìn)行畸變校正和雙線性插值法提取字符區(qū)域; (4)對(duì)字符區(qū)域的二值化處理; (5)對(duì)字符區(qū)域進(jìn)行去噪; (6)對(duì)字符區(qū)域進(jìn)行橫向和縱向直方圖歸一化,然后進(jìn)行二次平滑處理,最后通過波峰波谷來確定分割線,分割出來的字符再進(jìn)行細(xì)分割,精確獲取字符區(qū)域; (7)對(duì)字符進(jìn)行歸一化成20*30大小的圖像,提取字符特征,通過特征匹配識(shí)別。
2.如權(quán)利要求1所述的基于掃描槍的字符二維條碼識(shí)別方法,其特征在于:在所述步(/c-30,/c>128驟(2)中,先通過OTSU算法獲得閾值k,然后根據(jù)實(shí)際經(jīng)驗(yàn)調(diào)整T值,r = U _45 k ^ p8再根據(jù)圓心的特性通過十字法獲取圓心,通過圓心獲得連通區(qū)域,根據(jù)幾何關(guān)系進(jìn)行篩選;對(duì)連通區(qū)域根據(jù)形狀角篩選去掉背景連通區(qū)域;再根據(jù)圓形度值定位實(shí)心圓,圓形度值為:An X S.「fl=一~jj_一 ;其中S為圓的面積,L為圓的周長(zhǎng),標(biāo)準(zhǔn)圓的圓形度值為I。當(dāng)圖形為圓時(shí),圓形度值具有最大值I?!?br> 3.如權(quán)利要求1所述的基于掃描槍的字符二維條碼識(shí)別方法,其特征在于:在所述步驟(3)中,根據(jù)幾何對(duì)稱原理可確定條碼區(qū)域的第四個(gè)頂點(diǎn)Dl的坐標(biāo),再通過控制點(diǎn)變換方法和雙線性插值法進(jìn)行畸變校正。
4.如權(quán)利要求1所述的基于掃描槍的字符二維條碼識(shí)別方法,其特征在于:在所述步驟(4 )中,通過OTSU算法獲得全局閾值,再進(jìn)行二值化處理。
5.如權(quán)利要求1所述的基于掃描槍的字符二維條碼識(shí)別方法,其特征在于:在所述步驟(5)中,對(duì)于二值化后的圖像,再進(jìn)行開運(yùn)算去噪。
6.如權(quán)利要求1所述的基于掃描槍的字符二維條碼識(shí)別方法,其特征在于:在所述步驟(6)中,對(duì)字符區(qū)域進(jìn)行橫向和縱向直方圖歸一化,歸一化到[0,100]之間,然后進(jìn)行二次平滑后,再通過波峰波谷進(jìn)行分割;然后根據(jù)分割線劃分為M*N個(gè)字符塊,M為橫線分割數(shù),N為縱線分割數(shù),最后對(duì)每個(gè)字符塊統(tǒng)計(jì)并計(jì)算字符點(diǎn)位置,即黑點(diǎn)位置,找出每個(gè)字符塊中左上點(diǎn)和右下點(diǎn)的坐標(biāo),細(xì)定位出每個(gè)字符的位置。 如權(quán)利要求1所述的基于掃描槍的字符二維條碼識(shí)別方法,其特征在于:在所述步驟(7)中,對(duì)分割出來的字符進(jìn)行歸一化,大小為20*30。從穿越特征、字符內(nèi)部距離特征和網(wǎng)格特征三方面進(jìn)行特征提取,字符條碼二值化后是白底黑字,穿越特征是統(tǒng)計(jì)行和列中字符的黑白像素變化次數(shù),內(nèi)部距離特征是從行和列的方向分別統(tǒng)計(jì)字符內(nèi)部的像素距離,字符的網(wǎng)格特征是將每個(gè)字符區(qū)域分成若干個(gè)子區(qū)域,分別統(tǒng)計(jì)每個(gè)子區(qū)域中的黑像素個(gè)數(shù);再通過特征匹配進(jìn)行識(shí)別。
【文檔編號(hào)】G06K9/00GK103593653SQ201310536024
【公開日】2014年2月19日 申請(qǐng)日期:2013年11月1日 優(yōu)先權(quán)日:2013年11月1日
【發(fā)明者】劉志, 姜帆, 葉勝程, 潘翔, 鄭河榮 申請(qǐng)人:浙江工業(yè)大學(xué)
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