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CN105095822B - 一种汉信码特征图形检测方法及系统 - Google Patents

一种汉信码特征图形检测方法及系统 Download PDF

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CN105095822B
CN105095822B CN201510561307.3A CN201510561307A CN105095822B CN 105095822 B CN105095822 B CN 105095822B CN 201510561307 A CN201510561307 A CN 201510561307A CN 105095822 B CN105095822 B CN 105095822B
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image
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Fujian Landi Commercial Equipment Co Ltd
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Abstract

本发明提供了一种汉信码特征图形检测方法及系统,所述方法为:对接收到的二维码图像进行二值化;对二维码图像逐行逐列扫描寻找出汉信码所在区域的四个顶点;将所述的四个顶点两两连接起来形成汉信码所在区域的四条边界线及两条对角线;在两条对角线上分别寻找出起点为顶点且二值化数值为连续的1、0、1、0、1的数据组成的四条特征线段及每条特征线段的终点;根据所述的特征线段的起点和终点计算汉信码的位置探测图形的边界线及数据位宽度。所述方法防干扰能力强,且可快速地寻找和定位汉信码的位置探测图形。

Description

一种汉信码特征图形检测方法及系统
技术领域
本发明涉及二维码识别领域,特别涉及一种汉信码特征图形检测方法及系统。
背景技术
汉信码是我国“十五”国家重大科技的计划,是在深入研究二维条码信息编码、纠错编译码、码图结构的基础上,结合我国应用的实际需求开发的具有自主知识产权的二维条码新码制,其位置探测图形的检测是二维码解码步骤中的重要步骤之一,在二维码解码过程中,首先要进行位置探测图形的检测定位,之后才能进行二维码解码操作。
由于汉信码的位置探测图形没有旋转对称的特征,当出现一定旋转倾斜时,检测位置探测图形会遇到困难,因为在解码时,并不能事先知道倾斜角度,因此一般都通过逐行扫描来检测位置探测图形。如果二维码旋转角度较大,采用逐行扫描的办法通常会出现检测不到位置探测图形特征的情况,因为在行扫描的过程中比较难找到与汉信码的位置探测图形的特征比例(即黑、白、黑、白、黑的宽度比为3:1:1:1:1)相似度较高的比例数据,因此经逐行或者逐列的扫描后,会出现只能找到2个位置探测图形,有时甚至一个位置探测图形都没有的情况。
公开号为CN103177235A的中国发明专利公开了一种复杂背景下汉信码的识别装置及方法,先根据子区域特征对图像粗定位,再根据寻像图形扫描特征对图像精确定位,具体步骤为:(3a)将汉信码灰度图像分割为m×n个子区域;(3b)计算每个子区域的对比度;(3c)计算每个子区域的线性尺度特征;(3d)对子区域筛选合并;(3e)完成粗定位后,根据寻像图形扫描特征进行精确定位。虽然具有良好的抗干扰性和鲁棒性,能准确地识别条码,但是因为计算的数据量比较多,运用的算法比较多,因此汉信码的识别效率还有待提高,复杂度还有待降低。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是:提供一种防干扰能力强且快速的汉信码特征图形检测方法及系统。
为了解决上述技术问题,本发明采用的技术方案为:
一种汉信码特征图形检测方法,
对接收到的二维码图像进行二值化;
对二维码图像逐行逐列扫描寻找出汉信码所在区域的四个顶点;
将所述的四个顶点两两连接起来形成汉信码所在区域的四条边界线及两条对角线;
在两条对角线上分别寻找出起点为顶点且二值化数值为连续的1、0、1、0、1的数据组成的四条特征线段及每条特征线段的终点;
根据所述的特征线段的起点和终点计算汉信码的位置探测图形的边界线及数据位宽度。
本发明的有益效果在于:先通过逐行逐列扫描寻找出汉信码所在区域的四个顶点,通过汉信码的四个顶点来形成汉信码所在区域的四条边界线,然后形成汉信码所在区域的四条边界线和两条对角线,并在两条对角线上寻找出四条特征线段,所述四条特征线段即为汉信码的四个位置探测图形的对角线,最终计算出汉信码的位置探测图形的边界线及数据位宽度,即使汉信码所在区域旋转,也能快速准确的将汉信码的位置探测图形寻找出来,抗干扰能力强,检测效率高。
一种汉信码特征图形检测系统,包括二值化模块、第一寻找模块、形成模块、第二寻找模块、计算模块,
二值化模块,用于对接收到的二维码图像进行二值化;
第一寻找模块,用于对二维码图像逐行逐列扫描寻找出汉信码所在区域的四个顶点;
形成模块,用于将所述的四个顶点两两连接起来形成汉信码所在区域的四条边界线及两条对角线;
第二寻找模块,用于在两条对角线上分别寻找出起点为顶点且二值化数值为连续的1、0、1、0、1的数据组成的四条特征线段及每条特征线段的终点;
计算模块,用于根据所述的特征线段的起点和终点计算汉信码的位置探测图形的边界线及数据位宽度。
本发明的有益效果在于:先通过对二维码图像的逐行逐列扫描寻找出汉信码所在区域的四个顶点,然后通过四个顶点形成汉信码所在区域的四条边界线及两条对角线,然后以两条对角线的顶点为起点寻找四条特征线段,这四条特征线段对应的就是汉信码位置探测图形的对角线,不受汉信码所在区域是否旋转的影响,防干扰能力强,检测效率高。
附图说明
图1为本发明实施例一的汉信码特征图形检测方法的流程图;
图2为本发明实施例一的逐行逐列扫描寻找汉信码所在区域四个顶点的示意图;
图3为本发明实施例一的根据四个顶点形成汉信码所在区域的四条边界线及两条对角线的示意图;
图4为本发明实施例一的在两条对角线上寻找四条特征线段得到四个位置探测图形的示意图;
图5为本发明实施例二的汉信码特征图形检测方法的流程图;
图6为本发明实施例三的汉信码特征图形检测系统的系统框图;
图7为本发明实施例四的汉信码特征图形检测系统的系统框图。
标号说明:
1、二值化模块;2、第一寻找模块;3、形成模块;4、第二寻找模块;5、统计模块;6、分析模块;7、计算模块。
具体实施方式
为详细说明本发明的技术内容、所实现目的及效果,以下结合实施方式并配合附图予以说明。
本发明最关键的构思在于:先捕捉汉信码所在区域的四个顶点,然后在汉信码所在区域的两条对角线上寻找像素点为连续的1和连续的0的比例满足汉信码标准特征比例3:1:1:1:1或1:1:1:1:3的线段,寻找到的线段即为汉信码位置探测图形的对角线,不受汉信码旋转角度的影响,防干扰能力强,检测效率高。
本发明的具体实施方式为:
请参照图1至图5,一种汉信码特征图形检测方法,
对接收到的二维码图像进行二值化;
对二维码图像逐行逐列扫描寻找出汉信码所在区域的四个顶点;
将所述的四个顶点两两连接起来形成汉信码所在区域的四条边界线及两条对角线;
在两条对角线上分别寻找出起点为顶点且二值化数值为连续的1、0、1、0、1的数据组成的四条特征线段及每条特征线段的终点;
根据所述的特征线段的起点和终点计算汉信码的位置探测图形的边界线及数据位宽度。
进一步的,对接收到的二维码图像进行二值化,具体为:
采用最大类间方差法或者平均值法计算接收到的二维码图像的灰度阀值;
根据所述灰度阀值对接收到的二维码图像进行二值化。
由上述描述可知,采用最大类间方差法计算灰度阀值具有可减少背景色对前景色的影响的优点,防错分能力强;采用平均值法计算灰度阀值具有计算方法简便快速的优点,因此所述方法快速直接,误差小。
请参见图2,进一步的,对二维码图像逐行逐列扫描寻找出汉信码所在区域的四个顶点,具体为:
从上至下对二维码图像逐行扫描,起始的行数据中均为白点,当遇到一行数据中有黑点时,记录最左边的黑点为P1,最右边的黑点为P2;
从左到右对二维码图像逐列扫描,起始的列数据中均为白点,当遇到一列数据中有黑点时,记录最上的黑点为P3,最下的黑点为P4;
从下至上对二维码图像逐行扫描,起始的行数据中均为白点,当遇到一行数据中有黑点时,记录最左边的黑点为P5,最右边的黑点为P6;
从右到左对二维码图像逐列扫描,起始的列数据中均为白点,当遇到一列数据中有黑点时,记录最上的黑点为P7,最下的黑点为P8;
预设距离阀值,计算四组黑点P1和P2、P3和P4、P5和P6、P7和P8中任意一组的两个黑点的距离,并判断计算的距离是否小于距离阀值;
若计算的距离小于距离阀值,则取P1和P2之间的中点、P3和P4之间的中点、P5和P6之间的中点、P7和P8之间的中点为汉信码所在区域的四个顶点;
若计算的距离大于等于距离阀值,则取P1和P3之间的中点、P4和P5之间的中点、P6和P8之间的中点、P7和P2之间的中点为汉信码所在区域的四个顶点。
由上述描述可知,汉信码的四个顶点均为黑点,若汉信码所在区域有发生旋转,则逐行逐列扫描到的由全是白点的行或者列到遇到有黑点的行或者列时,该行或者列上的黑点理想状态下只有一个,实际上若汉信码图形顶点破损,则该行或者列上的黑点就不止一个,但是会是连续的黑点,取这些连续的黑点的中点且通过距离阀值来消除汉信码图形顶点破损对汉信码顶点寻找造成的影响;若汉信码所在区域未发生旋转,则该行或者列上的黑点会在汉信码所在区域宽度范围内断续存在,且改行或者列上的相距最远的两个黑点之间的距离远大于预设的距离阀值,此时汉信码所在区域的顶点由两条相交的行和列相交处的黑点决定,所述方法解码效率高,防干扰能力强,且误差小。
进一步的,还包括:
预设比例阀值,从特征线段的起点开始统计连续的1、0、1、0、1的个数组成特征比例;
分析所述特征比例与汉信码标准特征比例的相似度是否在比例阀值范围内,所述汉信码标准特征比例为3:1:1:1:1或1:1:1:1:3;
若所述特征比例与汉信码标准特征比例的相似度不在比例阀值范围内,则不对所述二维码图像进行解码。
由上述描述可知,在两条对角线上寻找到四个特征线段后,添加由四个特征线段统计得到的四个特征比例是否与汉信码标准特征比例3:1:1:1:1或1:1:1:1:3的相似度在比例阀值范围内,如果为汉信码,则四个特征比例中有三个特征比例与汉信码标准特征比例1:1:1:1:3相似,有一个特征比例与汉信码标准特征比例3:1:1:1:1相似,若四个特征比例满足这个条件,则接收到的二维码图像为包含汉信码的图像,可以对其进行后续的解码,否则不对所述二维码图像进行解码,所述方法合理,进一步确定所接收到的二维码图像为关于汉信码的图像,解码成功率高。
进一步的,分析所述特征比例与汉信码标准特征比例的相似度是否在比例阀值范围内,具体为:
将所述特征比例的起始数据转换为与汉信码标准特征比例起始数据相同的数据,并将特征比例的所有数据等比例转换得到转换后的特征比例;
计算转换后的特征比例中除起始数据外的其他数据与汉信码标准特征比例对应位上的数据的差值并取绝对值;
若每个位对应的绝对值均小于比例阀值,则所述的特征比例与汉信码标准特征比例的相似度小于行比例阀值。
由上述描述可知,通过将特征比例的起始数据转换为与汉信码标准特征比例相同的数据,并对特征比例除起始数据外的其他数据进行等比例转换,最后取特征比例与汉信码标准特征比例对应位上的数据的差值的绝对值与预设的比例阀值进行比较,相似度分析过程简便直接快速。
进一步的,还包括:
在四个特征比例中,若不满足有一个特征比例与汉信码标准特征比例3:1:1:1:1的相似度在比例阀值范围内,且三个特征比例与汉信码标准特征比例1:1:1:1:3的相似度在比例阀值范围内,则不对所述二维码图像进行解码。
由上述描述可知,如果满足上述条件,则接收到的二维码图像中包含汉信码,所述方法准确。
请参见图4,进一步的,根据所述的特征线段的起点和终点计算汉信码的位置探测图形的边界线,具体为:
计算与过所述特征线段起点的两条汉信码所在区域的边界线平行且穿过特征线段终点的两条直线;
过所述起点的两条汉信码所在区域的边界线与计算得到的两条直线所围成的正方形即为汉信码的位置探测图形的边界线。
由上述描述可知,根据特征线段的起点和终点,对汉信码所在区域的边界线平移来得到汉信码的位置探测图形的边界线,提高汉信码位置探测图形边界线的准确性。
进一步的,根据所述的特征线段的起点和终点计算汉信码的位置探测图形的数据位宽度,具体为:
根据所述的特征线段的起点和终点计算得到所述特征线段的长度d;
已知汉信码的位置探测图形的边界线上包含7个数据位,根据所述特征线段的长度d计算汉信码的位置探测图形的数据位宽度l,具体为:
由上述描述可知,通过特征线段的长度和得到位置探测图形的边界线的长度,一个位置探测图形上包含7个数据位,因此数据位宽等于位置探测图形的边界线的长度除以7得到,所述方法合理,计算简便快速。
请参照图1至图4,本发明的实施例一为:
对接收到的二维码图像进行二值化,具体为:
采用最大类间方差法计算接收到的二维码图像的灰度阀值;
根据所述灰度阀值对接收到的二维码图像进行二值化;
请参见图2,对二维码图像逐行逐列扫描寻找出汉信码所在区域的四个顶点,具体为:
从上至下对二维码图像逐行扫描,起始的行数据中均为白点,当遇到一行数据中有黑点时,记录最左边的黑点为P1,最右边的黑点为P2;
从左到右对二维码图像逐列扫描,起始的列数据中均为白点,当遇到一列数据中有黑点时,记录最上的黑点为P3,最下的黑点为P4;
从下至上对二维码图像逐行扫描,起始的行数据中均为白点,当遇到一行数据中有黑点时,记录最左边的黑点为P5,最右边的黑点为P6;
从右到左对二维码图像逐列扫描,起始的列数据中均为白点,当遇到一列数据中有黑点时,记录最上的黑点为P7,最下的黑点为P8;
预设距离阀值为4,计算四组黑点P1和P2、P3和P4、P5和P6、P7和P8中任意一组的两个黑点的距离,并判断计算的距离是否小于距离阀值;
从图2中可以看出,计算的距离小于距离阀值,则取P1和P2之间的中点、P3和P4之间的中点、P5和P6之间的中点、P7和P8之间的中点为汉信码所在区域的四个顶点;
只有当汉信码所在区域没有发生旋转时,计算的距离大于等于距离阀值,则取P1和P3之间的中点、P4和P5之间的中点、P6和P8之间的中点、P7和P2之间的中点为汉信码所在区域的四个顶点;
请参见图3,将所述的四个顶点两两连接起来形成汉信码所在区域的四条边界线及两条对角线;
在两条对角线上分别寻找出起点为顶点且二值化数值为连续的1、0、1、0、1的数据组成的四条特征线段及每条特征线段的终点;
请参见图4,根据所述的特征线段的起点和终点计算汉信码的位置探测图形的边界线,具体为:
计算与过所述特征线段起点的两条汉信码所在区域的边界线平行且穿过特征线段终点的两条直线;
过所述起点的两条汉信码所在区域的边界线与计算得到的两条直线所围成的正方形即为汉信码的位置探测图形的边界线;
根据所述的特征线段的起点和终点计算汉信码的位置探测图形的数据位宽度,具体为:
根据所述的特征线段的起点和终点计算得到所述特征线段的长度d;
已知汉信码的位置探测图形的边界线上包含7个数据位,根据所述特征线段的长度d计算汉信码的位置探测图形的数据位宽度l,具体为:
请参照图5,本发明的实施例二为:
对接收到的二维码图像进行二值化;
对二维码图像逐行逐列扫描寻找出汉信码所在区域的四个顶点;
将所述的四个顶点两两连接起来形成汉信码所在区域的四条边界线及两条对角线;
在两条对角线上分别寻找出起点为顶点且二值化数值为连续的1、0、1、0、1的数据组成的四条特征线段及每条特征线段的终点;
预设比例阀值,从特征线段的起点开始统计连续的1、0、1、0、1的个数组成特征比例;
分析所述特征比例与汉信码标准特征比例的相似度是否在比例阀值范围内,所述汉信码标准特征比例为3:1:1:1:1或1:1:1:1:3,具体为:
将所述特征比例的起始数据转换为与汉信码标准特征比例起始数据相同的数据,并将特征比例的所有数据等比例转换得到转换后的特征比例;
计算转换后的特征比例中除起始数据外的其他数据与汉信码标准特征比例对应位上的数据的差值并取绝对值;
若每个位对应的绝对值均小于比例阀值,则所述的特征比例与汉信码标准特征比例的相似度小于行比例阀值;
若所述特征比例与汉信码标准特征比例的相似度不在比例阀值范围内,则不对所述二维码图像进行解码;
在四个特征比例中,若不满足有一个特征比例与汉信码标准特征比例3:1:1:1:1的相似度在比例阀值范围内,且三个特征比例与汉信码标准特征比例1:1:1:1:3的相似度在比例阀值范围内,则不对所述二维码图像进行解码;
根据所述的特征线段的起点和终点计算汉信码的位置探测图形的边界线及数据位宽度。
请参见图6至图7,一种汉信码特征图形检测系统,包括二值化模块1、第一寻找模块2、形成模块3、第二寻找模块4、计算模块7,
二值化模块1,用于对接收到的二维码图像进行二值化;
第一寻找模块2,用于对二维码图像逐行逐列扫描寻找出汉信码所在区域的四个顶点;
形成模块3,用于将所述的四个顶点两两连接起来形成汉信码所在区域的四条边界线及两条对角线;
第二寻找模块4,用于在两条对角线上分别寻找出起点为顶点且二值化数值为连续的1、0、1、0、1的数据组成的四条特征线段及每条特征线段的终点;
计算模块7,用于根据所述的特征线段的起点和终点计算汉信码的位置探测图形的边界线及数据位宽度。
进一步的,还包括统计模块5、分析模块6,
统计模块5,用于从特征线段的起点开始统计连续的1、0、1、0、1的个数组成特征比例;
分析模块6,用于分析所述特征比例与汉信码标准特征比例的相似度是否在比例阀值范围内。
由上述描述可知,通过统计模块5和分析模块6对特征线段是否与汉信码标准特征比例相似进行判断,最终确定接收到的二维码图像是否包含汉信码,保证系统解码的准确性。
请参照图6,本发明的实施例三为:
一种汉信码特征图形检测系统,包括二值化模块1、第一寻找模块2、形成模块3、第二寻找模块4、计算模块7,
二值化模块1,用于对接收到的二维码图像进行二值化;
第一寻找模块2,用于对二维码图像逐行逐列扫描寻找出汉信码所在区域的四个顶点;
形成模块3,用于将所述的四个顶点两两连接起来形成汉信码所在区域的四条边界线及两条对角线;
第二寻找模块4,用于在两条对角线上分别寻找出起点为顶点且二值化数值为连续的1、0、1、0、1的数据组成的四条特征线段及每条特征线段的终点;
计算模块7,用于根据所述的特征线段的起点和终点计算汉信码的位置探测图形的边界线及数据位宽度。
请参照图7,本发明的实施例四为:
一种汉信码特征图形检测系统,包括二值化模块1、第一寻找模块2、形成模块3、第二寻找模块4、统计模块5、分析模块6、计算模块7,
二值化模块1,用于对接收到的二维码图像进行二值化;
第一寻找模块2,用于对二维码图像逐行逐列扫描寻找出汉信码所在区域的四个顶点;
形成模块3,用于将所述的四个顶点两两连接起来形成汉信码所在区域的四条边界线及两条对角线;
第二寻找模块4,用于在两条对角线上分别寻找出起点为顶点且二值化数值为连续的1、0、1、0、1的数据组成的四条特征线段及每条特征线段的终点;
统计模块5,用于从特征线段的起点开始统计连续的1、0、1、0、1的个数组成特征比例;
分析模块6,用于分析所述特征比例与汉信码标准特征比例的相似度是否在比例阀值范围内;
计算模块7,用于根据所述的特征线段的起点和终点计算汉信码的位置探测图形的边界线及数据位宽度。
综上所述,本发明提供的一种汉信码特征图形检测方法及系统,通过对接收到的二维码图像的逐行逐列扫描得到汉信码所在区域的四个顶点,四个顶点的选取不受汉信码所在区域是否旋转的影响,通过四个顶点确定出汉信码所在区域的四条边界线及两条对角线,并在对角线上寻找汉信码位置探测图形的对角线,所述方法充分利用了汉信码位置探测图形的特征,所述方法抗干扰性强,检测效率高、速度快。
以上所述仅为本发明的实施例,并非因此限制本发明的专利范围,凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等同变换,或直接或间接运用在相关的技术领域,均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (9)

1.一种汉信码特征图形检测方法,其特征在于,
对接收到的二维码图像进行二值化;
对二维码图像逐行逐列扫描寻找出汉信码所在区域的四个顶点;
将所述的四个顶点两两连接起来形成汉信码所在区域的四条边界线及两条对角线;
在两条对角线上分别寻找出起点为顶点且二值化数值为连续的1、0、1、0、1的数据组成的四条特征线段及每条特征线段的终点;
根据所述的特征线段的起点和终点计算汉信码的位置探测图形的边界线及数据位宽度;
其中,对二维码图像逐行逐列扫描寻找出汉信码所在区域的四个顶点,具体为:
从上至下对二维码图像逐行扫描,起始的行数据中均为白点,当遇到一行数据中有黑点时,记录最左边的黑点为P1,最右边的黑点为P2;
从左到右对二维码图像逐列扫描,起始的列数据中均为白点,当遇到一列数据中有黑点时,记录最上的黑点为P3,最下的黑点为P4;
从下至上对二维码图像逐行扫描,起始的行数据中均为白点,当遇到一行数据中有黑点时,记录最左边的黑点为P5,最右边的黑点为P6;
从右到左对二维码图像逐列扫描,起始的列数据中均为白点,当遇到一列数据中有黑点时,记录最上的黑点为P7,最下的黑点为P8;
预设距离阀值,计算四组黑点P1和P2、P3和P4、P5和P6、P7和P8中任意一组的两个黑点的距离,并判断计算的距离是否小于距离阀值;
若计算的距离小于距离阀值,则取P1和P2之间的中点、P3和P4之间的中点、P5和P6之间的中点、P7和P8之间的中点为汉信码所在区域的四个顶点;
若计算的距离大于等于距离阀值,则取P1和P3之间的中点、P4和P5之间的中点、P6和P8之间的中点、P7和P2之间的中点为汉信码所在区域的四个顶点。
2.根据权利要求1所述的汉信码特征图形检测方法,其特征在于,对接收到的二维码图像进行二值化,具体为:
采用最大类间方差法或者平均值法计算接收到的二维码图像的灰度阀值;
根据所述灰度阀值对接收到的二维码图像进行二值化。
3.根据权利要求1所述的汉信码特征图形检测方法,其特征在于,还包括:
预设比例阀值,从特征线段的起点开始统计连续的1、0、1、0、1的个数组成特征比例;
分析所述特征比例与汉信码标准特征比例的相似度是否在比例阀值范围内,所述汉信码标准特征比例为3:1:1:1:1或1:1:1:1:3;
若所述特征比例与汉信码标准特征比例的相似度不在比例阀值范围内,则不对所述二维码图像进行解码。
4.根据权利要求3所述的汉信码特征图形检测方法,其特征在于,分析所述特征比例与汉信码标准特征比例的相似度是否在比例阀值范围内,具体为:
将所述特征比例的起始数据转换为与汉信码标准特征比例起始数据相同的数据,并将特征比例的所有数据等比例转换得到转换后的特征比例;
计算转换后的特征比例中除起始数据外的其他数据与汉信码标准特征比例对应位上的数据的差值并取绝对值;
若每个位对应的绝对值均小于比例阀值,则所述的特征比例与汉信码标准特征比例的相似度小于行比例阀值。
5.根据权利要求4所述的汉信码特征图形检测方法,其特征在于,还包括:
在四个特征比例中,若不满足有一个特征比例与汉信码标准特征比例3:1:1:1:1的相似度在比例阀值范围内,且三个特征比例与汉信码标准特征比例1:1:1:1:3的相似度在比例阀值范围内,则不对所述二维码图像进行解码。
6.根据权利要求1所述的汉信码特征图形检测方法,其特征在于,根据所述的特征线段的起点和终点计算汉信码的位置探测图形的边界线,具体为:
计算与过所述特征线段起点的两条汉信码所在区域的边界线平行且穿过特征线段终点的两条直线;
过所述起点的两条汉信码所在区域的边界线与计算得到的两条直线所围成的正方形即为汉信码的位置探测图形的边界线。
7.根据权利要求1所述的汉信码特征图形检测方法,其特征在于,根据所述的特征线段的起点和终点计算汉信码的位置探测图形的数据位宽度,具体为:
根据所述的特征线段的起点和终点计算得到所述特征线段的长度d;
已知汉信码的位置探测图形的边界线上包含7个数据位,根据所述特征线段的长度d计算汉信码的位置探测图形的数据位宽度l,具体为:
8.一种汉信码特征图形检测系统,其特征在于,包括二值化模块、第一寻找模块、形成模块、第二寻找模块、计算模块,
二值化模块,用于对接收到的二维码图像进行二值化;
第一寻找模块,用于对二维码图像逐行逐列扫描寻找出汉信码所在区域的四个顶点;
形成模块,用于将所述的四个顶点两两连接起来形成汉信码所在区域的四条边界线及两条对角线;
第二寻找模块,用于在两条对角线上分别寻找出起点为顶点且二值化数值为连续的1、0、1、0、1的数据组成的四条特征线段及每条特征线段的终点;
计算模块,用于根据所述的特征线段的起点和终点计算汉信码的位置探测图形的边界线及数据位宽度;
其中,对二维码图像逐行逐列扫描寻找出汉信码所在区域的四个顶点,具体为:
从上至下对二维码图像逐行扫描,起始的行数据中均为白点,当遇到一行数据中有黑点时,记录最左边的黑点为P1,最右边的黑点为P2;
从左到右对二维码图像逐列扫描,起始的列数据中均为白点,当遇到一列数据中有黑点时,记录最上的黑点为P3,最下的黑点为P4;
从下至上对二维码图像逐行扫描,起始的行数据中均为白点,当遇到一行数据中有黑点时,记录最左边的黑点为P5,最右边的黑点为P6;
从右到左对二维码图像逐列扫描,起始的列数据中均为白点,当遇到一列数据中有黑点时,记录最上的黑点为P7,最下的黑点为P8;
预设距离阀值,计算四组黑点P1和P2、P3和P4、P5和P6、P7和P8中任意一组的两个黑点的距离,并判断计算的距离是否小于距离阀值;
若计算的距离小于距离阀值,则取P1和P2之间的中点、P3和P4之间的中点、P5和P6之间的中点、P7和P8之间的中点为汉信码所在区域的四个顶点;
若计算的距离大于等于距离阀值,则取P1和P3之间的中点、P4和P5之间的中点、P6和P8之间的中点、P7和P2之间的中点为汉信码所在区域的四个顶点。
9.根据权利要求8所述的汉信码特征图形检测系统,其特征在于,还包括统计模块、分析模块,
统计模块,用于从特征线段的起点开始统计连续的1、0、1、0、1的个数组成特征比例;
分析模块,用于分析所述特征比例与汉信码标准特征比例的相似度是否在比例阀值范围内。
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