一种二维码滤除方法、系统及装置

技术领域

本申请涉及二维码技术领域，尤其涉及一种二维码滤除方法、系统及装置。

背景技术

在二维码检测过程中，二维码会因客观原因导致码区模糊。为了在码区模糊的情况下能顺利识别二维码，可以从提高算法的鲁棒性上入手，在二维码码区上设置多个候选码区以供扫描。

候选码区数量较多的情况下，扫描设备在对二维码进行扫描时，需要对多个候选码区进行识别，导致识别时间过长，影响生产效率。

发明内容

本申请提供了一种二维码滤除方法、系统及装置，以解决因候选码区过多导致二维码识别时间过长影响生产效率的问题。

第一方面，本申请提供了一种二维码滤除方法，包括：

扫描目标二维码，得到所述目标二维码的候选码区；

根据所述候选码区的特征，对所述候选码区进行特征筛选，以滤除所述候选码区中的干扰码区；所述特征筛选包括梯度特征筛选、定位图形特征筛选和位置探测图形筛选；

根据所述特征筛选的结果，选取所述位置探测图形组成最终候选码区。

进一步的，对所述候选码区进行梯度特征筛选的步骤包括：

提取所述候选码区中的像素点；

计算所述像素点的梯度方向，以及统计所述梯度方向，得到若干个梯度主方向；

判断所述若干个梯度主方向是否正交，若所述若干个梯度主方向不正交，则判定所述码区为干扰码区。

进一步的，对所述候选码区进行定位图形特征筛选的步骤包括：

根据定位图形设计规则，在所述候选码区中筛选出定位图形区域；

对所述定位图形区域进行干扰检测，得到检测特征；所述检测特征包括所述定位图形区域的边缘点数量，以及所述定位图形区域的相邻边缘点的距离；

判断所述检测特征是否符合标准，若所述检测特征不符合标准，则判定所述候选码区为干扰码区。

进一步的，判断所述检测特征是否符合标准，若所述检测特征不符合标准，则判定所述候选码区为干扰码区的步骤包括：

获取所述定位图形区域的边缘点数量，以及任意两个边缘点的距离；

若所述边缘点数量小于边缘点阈值；

和/或，任意两个边缘点的距离大于第一边缘点距离阈值，则判定所述候选码区为干扰码区。

进一步的，判断所述检测特征是否符合标准，若所述检测特征不符合标准，则判定所述候选码区为干扰码区的步骤还包括：

若所述边缘点数量大于边缘点阈值，则获取所述相邻边缘点的举例；

当所述相邻边缘点的距离大于第二边缘点距离阈值，将所述相邻边缘点保存为像素段；所述像素段包括黑像素段和白像素段；

若所述像素段的方差，和/或,标准差符合标准，则判定所述候选码区为非干扰码区。

进一步的，对所述候选码区进行位置探测图形特征筛选的步骤包括：

根据所述位置探测图形的设计规则，在所述候选码区中筛选出所述位置探测图形；所述位置探测图形包括第一中心点；所述第一中心点为位置探测图形的中心对称点；

根据所述第一中心点，生成第二中心点；

若所述第一中心点，和/或，第二中心点不符合标准，则判定所述候选码区为干扰码区。

进一步的，根据第一中心点，生成第二中心点的步骤包括：

根据所述第一中心点，生成第一仿射矩形；

根据所述第一仿射矩形，生成第二仿射矩形，以及第二中心点。

进一步的，若所述第一中心点，和/或，第二中心点不符合标准，则判定所述候选码区为干扰码区的步骤包括：

分别判断所述第一中心点和所述第二中心点的有效性，以及分别记录所述第一中心点和所述第二中心点为无效中心点的数量；

将所述第一中心点的无效数量和所述第二中心点的无效数量求和，得到最终无效数量；

若所述最终无效数量大于阈值，则判定所述候选码区为干扰区。

第二方面，本申请提供了一种二维码滤除系统，包括：图像采集模块、图像处理模块和控制模块；

所述图像采集模块用于扫描目标二维码，得到目标二维码的候选码区；

所述图像处理模块用于根据所述候选码区的特征，对所述候选码区进行特征筛选，以滤除所述候选码区中的干扰码区；所述特征筛选包括梯度特征筛选、定位图形特征筛选和位置探测图形筛选；

所述控制模块用于根据所述特征筛选的结果，选取所述位置探测图形组成最终候选码区。

第三方面，本申请提供了一种二维码滤除装置，包括：

图像采集装置；

控制器，被配置为：

控制所述图像采集装置扫描目标二维码，得到所述目标二维码的候选码区；

根据所述候选码区的特征，对所述候选码区进行特征筛选，以滤除所述候选码区中的干扰码区；所述特征筛选包括梯度特征筛选、定位图形特征筛选和位置探测图形筛选；

根据所述特征筛选的结果，选取所述位置探测图形组成最终候选码区。

由上述技术可知，本申请提供了一种二维码滤除方法、系统及装置。在识别二维码的过程中，通过梯度特征筛选、定位图形特征筛选和位置探测图形筛选对二位码码区中多余的候选码区进行滤除。梯度特征筛选针对于对比度强、边缘丰富且边缘梯度主方向具有正交特性的候选码区进行筛选，以滤除因破损、歪曲导致不易识别的候选码区。定位图形特征筛选针对于二维码设计时的定位规则进行筛选，以滤除因模糊导致的定位图形出现偏差的候选码区。位置探测图形筛选用于筛选出组成最终候选码区的位置探测图形。

附图说明

为了更清楚地说明本申请的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例提供的二维码滤除方法步骤示意图；

图2为本申请实施例提供的二维码滤除实际应用示意图；

图3为本申请实施例提供的根据梯度特征筛选候选码区的步骤示意图；

图4为本申请实施例提供的根据定位图形特征筛选候选码区的步骤示意图；

图5为本申请实施例提供的根据定位图形的边缘点特征筛选候选码区的步骤示意图；

图6为本申请实施例提供的放置卡尺检测定位图形边缘点的示意图；

图7为本申请实施例提供的位置探测图形的示意图；

图8为本申请实施例提供的位置中心点分布示意图。

具体实施方式

下面将详细地对实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下实施例中描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。仅是与权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的系统和方法的示例。

二维码在生活应用以及生产应用中，会出现一些破损或者局部不清楚的情况。为了在二维码异常情况下也可以完成识别，可以从提升二维码识别算法的鲁棒性上入手。即在设计二维码时，在二维码码区内设置多个候选码区以供扫描，在扫描设备扫描时可以对多个候选码区进行扫描以获得有效的候选码区。但在实际应用中，由于设置了多个候选码区，扫描设备识别二维码时需要对多个候选码区进行处理，对多个候选码区同时识别耗时过长，影响使用体验、生产效率。因此需要在扫描二维码时过滤多余的候选码区，以提高识别效率。

鉴于上述问题，如图1所示，本申请提供了一种二维码滤除方法，

S101：扫描目标二维码，得到所述目标二维码的候选码区。

通过二维码扫描设备即可对目标二维码进行扫描，扫描时即可获得目标二维码的候选码区。二维码扫描设备可以为工厂生产线上用于获取产品信息的工业相机，也可以是快递驿站使用的手持扫描设备，也可以是类似于智能手机的移动终端设备。

在一些实施例中，用户在扫商家付款二维码时，将手机摄像头对准付款二维码。付款二维码中的有效候选码区通过摄像头被完全获取后，即提示完成扫描并显示付款二维码相关的信息。用户可根据显示的内容完成支付。

在付款二维码的完整码区图像被摄像头获取时，控制器解析有效候选码区，并根据有效候选码区解析出付款二维码对应的相关信息，进一步的在显示设备上显示。在另一种情况下，因为有候选码区的存在，因此付款二维码的完整码区图像不一定需要完全被摄像头获取，控制器在解析摄像头获取的码区图像时可以筛选出有效候选码区并识别出相关信息。

可见，在扫描目标二维码时只需保证控制器可以解析摄像头检测到的候选码区，即摄像头检测到的候选码区为有效码区，就可以获得目标二维码的相关信息。但在实际应用时，为了保证可以识别二维码还是会通过摄像头获取完整的目标二维码图像，并由控制器完成进一步的解析。因此，控制器会同时处理多个候选码区，耗费较多的时间，为了节省时间需要及时对候选码区进行滤除。

S102：根据所述候选码区的特征，对所述候选码区进行特征筛选，以滤除所述候选码区中的干扰码区。

所述特征筛选包括梯度特征筛选、定位图形筛选和位置探测图形筛选。

二维码通过黑白像素分布形成特定的几何图形，并按一定规律在平面上显示。可以存储汉字、数据和图片等信息。因此二维码的码区具有对比度强、边缘丰富、且边缘梯度主方向正交的特点。根据这一特点可以先采用梯度特征筛选的方式，对候选码区进行初步筛选。

梯度筛选可以筛选出明显异常的候选码区，但多个候选码区的设置是为了避免因二维码显示异常导致无法识别，因此通过梯度筛选可筛选的异常候选码区大多数情况下为少数，还需进一步的对候选码区进行筛选。

二维码中通常还存在定位图形，一类为水平方向的定位图形，另一类为垂直方向的定位图形。定位图形是由黑白两种像素相互交替的像素点组成。定位图形的设计涉及到组成最终候选码区的位置探测图形的大小，可以影响位置探测图形的长、宽等关键因素。因此相比于梯度筛选，定位图形特征筛选的滤除程度要更高一些。定位图形从其组成的边缘点、边缘点距离等方面均可以判断候选码区的有效性。

位置探测图形用于组成最终的候选码区，因此在经过梯度特征筛选和定位图形特征筛选的候选码区还需对位置探测图形进行检测，在位置探测图形有效的基础上，组成的最终候选码区才有效。

位置探测图形组成最终候选码区，国际标准中对于候选码区的长宽比例规定为1：1，因此可以先对候选码区的长宽比例进行计算，初步判断候选码区是否符合国际标准，在符合国际标准后，可以进一步的判断位置探测图形是否有效。具体可以通过对位置探测图形的黑白像素面积比进行判断。

S103：根据所述特征筛选的结果，选取所述位置探测图形组成最终候选码区。

在对位置探测图形进行有效判断后，即可确认由通过有效判断的位置图形组成最终候选码区，控制器对最终候选码区进行解析得到目标二维码的相关信息。

如图2所示，在一些实施例中，用户在洗衣机出现故障的情况下，扫描洗衣机上印刷的二维码以获得维修信息以及故障解决方案。用户通过手机摄像头获取完整的二维码，手机控制器获取摄像头传输的完整二维码图像，并通过梯度筛选—定位图形特征筛选—位置探测图形筛选获得最终候选码区，根据最终候选码区解析出故障解决方案，通过手机显示屏呈现给用户。

常规的控制器在解析完整二维码图像时，对多个候选码区进行解析处理。在解析后，还需对多个候选码区对应的解析结果进行准确度判断、匹配度比较等环节以获取最优的候选码区解析结果。而上述实施例中提供的内容，首先对候选码区进行筛选，以提升候选码区的质量，进而解析出结果，免去了对多个候选码区解析以及比较解析结果的过程，进而提高了二维码识别效率。

在上述实施例中，如图3所示，梯度特征筛选的步骤包括：

提取所述候选码区中的像素点。

候选码区由若干个黑白像素点组成，最终候选码区的像素组成一定是按照预设规律进行分布的。通过对黑白像素分布进行设置，进而实现对黑白像素段进行设置，因此每个像素的梯度的方向可以用于筛选黑白像素点是否按照预设规律设置。因此需要先提取候选码区中的所有像素点，并进行后续计算。

计算所述像素点的梯度方向，以及统计所述梯度方向，得到若干个梯度主方向。

判断所述若干个梯度主方向是否正交，若所述若干个梯度主方向不正交，则判定所述码区为干扰码区。

梯度方向和黑、白像素的分布密切相关，可以反应在某一特定方向上黑、白像素的分布情况。因此，通过统计候选码区中的2个梯度主方向，再判断主方向是否正交，可以有效的判断候选码区中的黑、白像素是否按照预设规律分布。在2个梯度主方向符合近似正交的条件时，则判定候选码区为有效候选码区，不符合近似正交的条件时则判定候选码区为干扰码区。

如图4和图5所示，在对候选码区进行梯度特征筛选后，还需对候选码区进行定位图形特征筛选，其步骤包括：

根据定位图形设计规则，在所述候选码区中筛选出定位图形区域；

对所述定位图形区域进行干扰检测，得到检测特征；所述检测特征包括所述定位图形区域的边缘点数量，以及所述定位图形区域的相邻边缘点的距离；

判断所述检测特征是否符合标准，若所述检测特征不符合标准，则判定所述候选码区为干扰码区。

定位图形区域对二维码的整体面积起到一定限定作用，同时对位置探测图形的长、宽以及面积也会有一定的限定作用。因此定位图形于位置探测图形存在交集部分，交集部分即为定位图形的边缘部分，边缘部分由若干个边缘点组成因此定位图形和位置图形的交集模块是定位图形的起始和终止位置，此外由于定位图形是由等间隔的黑白模块组成，因此对定位图形进行干扰检测，得到的检测特征即为边缘点的特征。

边缘点的数量会因二维码设计规则发生一些变化，因此对于边缘点数量不同的情况也需要采用不同的判定方法，边缘点的数量通常存在一个阈值，在边缘点数量小于边缘点阈值的情况下，判断所述检测特征是否符合标准。若所述检测特征不符合标准，则判定所述候选码区为干扰码区的步骤包括：

获取所述定位图形区域的边缘点数量，以及任意两个边缘点的距离；

若所述边缘点数量小于边缘点阈值；

和/或，任意两个边缘点的距离大于第一边缘点距离阈值，则判定所述候选码区为干扰码区。

如图6所示，在一些实施例中，控制器在候选码区的定位图形区域放置卡尺检测边缘点，用于检测边缘点的数量与边缘点之间的距离。通过检测边缘点获取边缘点数量后，控制器检测到边缘点数量低于边缘点阈值，判定当前候选码区为边缘点数量小的一种情形。并进一步选取第二边缘点阈值对边缘点数量进行判断，检测到当前候选码区的边缘点还小于第二边缘点阈值，则判定当前候选码区为干扰区。

在另一些实施例中，控制器检测到边缘点数量大于第二边缘点阈值，因此再对边缘点之间的长度进行判断。在获取任意两个边缘点之间的长度后，检测到任意两个边缘点的长度均符合标准，则判定当前候选码区有效。并进一步执行位置探测图形筛选。

在与上述实施例类似的情况中，边缘点数量还可能大于边缘点阈值，在边缘点数量大于边缘点阈值的情况下，判断所述检测特征是否符合标准，若所述检测特征不符合标准，则判定所述候选码区为干扰码区的步骤包括：

若所述边缘点数量大于边缘点阈值，则获取所述相邻边缘点的距离；

当所述相邻边缘点的距离大于第二边缘点距离阈值，将所述相邻边缘点保存为像素段；所述像素段包括黑像素段和白像素段；

若所述像素段的方差，和/或,标准差符合标准，则判定所述候选码区为非干扰码区。

在边缘点数量大于边缘点阈值时，对于边缘点之间的距离判定条件与上述实施例存在一些区别，需要逐个计算相邻边缘点的距离而不是对任意两个边缘点之间的距离进行判断。相邻边缘点之间的距离长度也可以设置一个阈值以方便控制器比较、判断。在本申请实施例中，相邻边缘点之间的距离长度阈值设置为1个像素点模块尺寸的1/2。在相邻边缘点之间的距离长度大于长度阈值时，控制器判定其所在像素段为有效像素段。以对黑、白像素段进行判定后，还需保存统计。对像素段的方差以及标准差进行计算以对候选码区进行优选。

在获取边缘点数量的基础上，还可以通过计算像素点模块数量对定位图形进行特征筛选。定位图形的长度除以像素点模块长度的均值应为像素点模块数量的理论值。当理论值与实际值相差较大时，则认为定位图形无效，相应的候选码区也为干扰区。

最终候选码区是由位置探测图形组成，因此最后还需对位置探测图形进行有效判断，最终候选码区需要由有效的位置探测图形组成才更有利于控制器的解析，并且根据最终候选码区获得的相关信息与真实信息之间的准确度、匹配度为最高。则对所述候选码区进行位置探测图形特征筛选的步骤包括：

根据所述位置探测图形的设计规则，在所述候选码区中筛选出所述位置探测图形；所述位置探测图形包括第一中心点；所述第一中心点为位置探测图形的中心对称点；

根据所述第一中心点，生成第二中心点；

若所述第一中心点，和/或，第二中心点不符合标准，则判定所述候选码区为干扰码区。

第一中心点为位置探测图形中的中心对称点，第二中心点为根据位置探测图形对应的仿射矩形生成的放射矩形的中心对称点。根据第一中心点，生成第二中心点的步骤包括：

根据所述第一中心点，生成第一仿射矩形；

根据所述第一仿射矩形，生成第二仿射矩形，以及第二中心点。

可以根据每个位置探测图形建立一个坐标系，因此通过第一中心点的坐标与像素点模块的尺寸可以计算得到位置探测图形对应的仿射矩形。如图7所示，二维码中的位置探测图形区域的长度比为1：1：3：1：1，因此对应的黑白像素面积比为33：16或16：33。根据坐标计算第一仿射矩形时，只需以模块尺寸的7倍作为位置探测图形的长度，即可计算第二仿射矩形的长度。

如图8所示，通过3个位置探测图形对应的3个第一仿射矩形还可以对第二仿射矩形的长、宽进行限制，进而计算出第二仿射矩形以及第二中心点。因此，第一仿射矩形可以理解为根据位置探测图形生成的矩形，通过第一仿射矩形的长、宽生成第二仿射矩形。即第二仿射矩形可以近似的理解为也对应一个位置探测图形，并且其中心对称点为第二中心点。

因第一中心点和第二中心点可以理解为各自对应位置探测图形，因此对位置探测图形的有效性判断即可表示第一中心点和第二中心点的有效判断结果。根据第一中心点和第二中心点的判断结果筛选候选码区的步骤包括：

分别判断所述第一中心点和所述第二中心点的有效性，以及分别记录所述第一中心点和所述第二中心点为无效中心点的数量；

将所述第一中心点的无效数量和所述第二中心点的无效数量求和，得到最终无效数量；

若所述最终无效数量大于阈值，则判定所述候选码区为干扰区。

在以位置探测图形以及第一中心点建立坐标系后，第二中心点的坐标可由3个位置探测图形中的3个中心点确认。判断第一中心点和第二中心点是否有效，即判断第一中心点和第二中心点对应的位置探测图形是否有效，通过其黑白像素面积比即可实现。

在一些实施例中，二维码以黑码为主，则根据位置探测图形的设计比例，其黑白像素模块数量应为33：16，理论面积比值为2.06。在实际检测中，可以根据理论面积比值制定阈值范围。因此控制器在检测每个位置探测图形的黑、白面积比值时，得到面积比值符合阈值范围，则判定位置探测图形有效，即第一中心点有效。

判断第二中心点是否有效的方式也为根据像素面积对位置探测图形进行有效性判断。在本实施例中，第二中心点所在的位置探测图形中的黑像素面积占比超过整个仿射矩形的0.85或低于整个仿射矩形的0.15，即判定位置探测图形无效，相应的第二中心点也无效。

在对像素面积进行判定时，不仅要考虑到单个位置探测图形是否有效，因最终候选码区需要3个位置探测图形组成，因此还要从整体考虑位置探测图形是否有效。即还需比较3个位置探测图形的黑白像素面积比值，其各自的面积比值差异较大的情况下，判定候选码区为干扰区，进行滤除。

此外，结合位置探测图形的设计规则以及每个位置探测图形的中心区域的像素分布情况也可以对位置探测图形的有效性进行判断。在一些实施例中，当位置探测图形中心区域的模块尺寸大于8个像素模块时，若白色像素面积小于0.7，则判定位置探测图形对应的第一中心点无效。在另一些实施例中，当位置探测图形中心区域的模块尺寸小于8个像素模块时，若白色像素面积占比小于0.6，则判定位置探测图形对应的第一中心点无效。

通过上述实施例中描述的判断第一中心点和第二中心点有效性的方式，可以得到当前候选码区中第一中心点和第二中心点无效的数量。在本申请实施例中，无效的第一中心点和第二中心点的数量超过2时，判定当前候选码区无效，进行滤除处理。

本申请还提供了一种二维码滤除系统，包括：图像采集模块、图像处理模块和控制模块；

所述图像采集模块用于扫描目标二维码，得到目标二维码的候选码区；

所述图像处理模块用于根据所述候选码区的特征，对所述候选码区进行特征筛选，以滤除所述候选码区中的干扰码区；所述特征筛选包括梯度特征筛选、定位图形特征筛选和位置探测图形筛选；

所述控制模块用于根据所述特征筛选的结果，选取所述位置探测图形组成最终候选码区。

本申请还提供了一种二维码滤除装置，包括：图像采集装置和控制器；

其中，控制器，被配置为：

控制所述图像采集装置扫描目标二维码，得到所述目标二维码的候选码区；

根据所述候选码区的特征，对所述候选码区进行特征筛选，以滤除所述候选码区中的干扰码区；所述特征筛选包括梯度特征筛选、定位图形特征筛选和位置探测图形筛选；

根据所述特征筛选的结果，选取所述位置探测图形组成最终候选码区。

由上述技术可知，本申请提供了一种二维码滤除方法、系统及装置。在识别二维码的过程中，通过梯度特征筛选、定位图形特征筛选和位置探测图形筛选对二维码区中多余的候选码区进行滤除。梯度特征筛选针对于对比度强、边缘丰富且边缘梯度主方向具有正交特性的候选码区进行筛选，以滤除因破损、歪曲导致不易识别的候选码区。定位图形特征筛选针对于二维码设计时的定位规则进行筛选，以滤除因模糊导致的定位图形出现偏差的候选码区。位置探测图形筛选用于筛选出组成最终候选码区的位置探测图形。

本申请提供的实施例之间的相似部分相互参见即可，以上提供的具体实施方式只是本申请总的构思下的几个示例，并不构成本申请保护范围的限定。对于本领域的技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下依据本申请方案所扩展出的任何其他实施方式都属于本申请的保护范围。