一种识别定位点的方法

技术领域

本申请属于二维码识别的技术领域，尤其涉及一种识别定位点的方法。

背景技术

二维码(2-dimensional bar code)是一种采用特定的几何图形按一定规律在平面(二维方向上)分布的黑白相间的图形记录数据符号信息的技术。在代码编制上巧妙地利用构成计算机内部逻辑基础的“0”、“1”比特流的概念，使用若干个与二进制相对应的几何形体来表示文字数值信息，通过输入设备或光电识别设备自动识读以实现信息自动处理。

二维码中包括用于矫正二维码方向的定位点，即二维码中三个回字型方块。而二维码在实际应用场景中，由于二维码受到各种各样的因素影响，导致采集到的二维码中的部分定位点往往出现残缺以及模糊等现象。而现有的二维码识别技术，无法识别残缺或模糊的定位点，进而导致无法识别二维码中的信息。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例提供了一种识别定位点的方法，可以解决现有的二维码识别技术，无法识别残缺或模糊的定位点的技术问题。

本申请实施例的第一方面提供了一种识别定位点的方法，所述方法包括：

获取待识别的二维码图像中的真实定位点和疑似定位点；

以所述真实定位点为匹配模板，将所述疑似定位点与所述匹配模板进行匹配，得到满足预设匹配条件的疑似定位点；

将所述满足预设匹配条件的疑似定位点作为所述二维码图像中新的真实定位点。

本申请实施例的第二方面提供了一种识别设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面所述方法的步骤。

本申请实施例的第三方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面所述方法的步骤。

本申请实施例与现有技术相比存在的有益效果是：通过获取待识别的二维码图像中的真实定位点和疑似定位点；以所述真实定位点为匹配模板，将所述疑似定位点与所述匹配模板进行匹配，得到满足预设匹配条件的疑似定位点；将所述满足预设匹配条件的疑似定位点作为所述二维码图像中新的真实定位点。上述方案，根据真实定位点匹配疑似定位点，以识别疑似定位点是否为真实定位点。实现了对残缺或模糊定位点的识别过程。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或相关技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，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它的附图。

图1示出了本申请提供的一种二维码的示意图；

图2示出了本申请提供的一种识别定位点的方法的示意性流程图；

图3示出了本申请提供的一种破损二维码示意图；

图4示出了本申请提供的一种二维码定位点示意图；

图5示出了本申请提供的一种识别定位点的方法的示意性流程图；

图6示出了本申请提供的一种定位点搜索方向的示意图；

图7示出了本申请提供的另一种识别定位点的方法的示意性流程图；

图8示出了本申请提供的另一种识别定位点的方法的示意性流程图；

图9示出了本申请提供的另一种识别定位点的方法的示意性流程图；

图10示出了本申请提供的一种识别定位点的方法的具体示意性流程图；

图11示出了本申请提供的菱形搜索法示意图；

图12示出了本申请提供的一种识别定位点的方法的具体示意性流程图；

图13示出了本申请提供的一种识别定位点的装置的示意图；

图14示出了本申请一实施例提供的一种识别设备的示意图。

具体实施方式

以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。

应当理解，当在本申请说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。

还应当理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。

如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。

另外，在本申请说明书和所附权利要求书的描述中，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

在本申请说明书中描述的参考“一个实施例”或“一些实施例”等意味着在本申请的一个或多个实施例中包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特点。由此，在本说明书中的不同之处出现的语句“在一个实施例中”、“在一些实施例中”、“在其他一些实施例中”、“在另外一些实施例中”等不是必然都参考相同的实施例，而是意味着“一个或多个但不是所有的实施例”，除非是以其他方式另外特别强调。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。

二维码(2-dimensional bar code)，是用某种特定的几何图形按一定规律在平面(二维方向上)分布的黑白相间的图形记录数据符号信息。常见的二维码包括分为堆叠式二维码、行排式二维条码和矩阵式二维条码。为了更好地解释本申请的技术方案，本申请以快速响应矩阵码(Quick Response Code，QR Code)为例对本申请进行解释说明。可以理解的是，本申请中的技术方案同样适用于其他类型的二维码，在此不做任何限定。

其中，QR码就是二维版本的条形码，比如超市的商品码，微信、支付宝使用的二维码，都是此类型的二维码。最初是为汽车工业物流中的流程优化而开发的，随着智能手机的普遍应用，QR码进入了移动领域。“QR”是“Quick Response”的缩写，它指的就是可以对隐藏在二维码中的数据实现快速读取。

在QR码中包括定位点、校正点以及数据区等图形区域。其中，定位点用于校正二维码方向，请参见图1，图1示出了本申请提供的一种二维码的示意图。如图1所示，图1中包括三个虚线框内的定位点1、定位点2以及定位点3，分别位于矩形二维码的三个角，即二维码中三个回字型方块。无论二维码向任何方向翻转，都能根据定位点1、定位点2以及定位点3校正二维码方向。而二维码在实际应用场景中，由于二维码受到各种各样的因素影响，导致采集到的二维码中的部分定位点往往出现残缺以及模糊等现象。而现有的二维码识别技术，无法识别残缺或模糊的定位点，进而导致无法识别二维码中的信息。需要说明的是，图1仅仅是起实例作用，对二维码的版本以及类型不做任何限定。

有鉴于此，本申请实施例提供了一种识别定位点的方法，可以解决上述技术问题。

请参见图2，图2示出了本申请提供的一种识别定位点的方法的示意性流程图。

如图2所示，该方法可以包括如下步骤：

步骤201，获取待识别的二维码图像中的真实定位点和疑似定位点。

识别设备通过摄像头采集待识别的二维码图像，二维码图像中包括真实定位点和疑似定位点。其中，二维码图像可以包括一个或两个真实定位点。获取待识别的二维码图像中的真实定位点和疑似定位点。

真实定位点是指完整可被直接识别的定位点，疑似定位点是指破损或模糊的定位点。请参见图3，图3示出了本申请提供的一种破损二维码示意图。如图3所示，定位点2为真实定位点，定位点1和定位点3为疑似定位点。需要说明的是，图3仅仅是起实例作用，对二维码的版本以及类型不做任何限定。

在二维码中每个定位点的形状一致，且定位点具有统一的黑白像素排布比例。请参见图4，图4示出了本申请提供的一种二维码定位点示意图。如图4所示，每个定位的像素在任何方向上都满足如下固定分布比例(黑：白：黑：白：黑的比例为：1：1：3：1：1)。其中，由于破损或模糊的定位点只能在部分方向上满足固定分布比例(黑：白：黑：白：黑的比例为：1：1：3：1：1)。故本申请利用此特性，在二维码图像中搜索真实定位点和疑似定位点。

需要强调的是，上述固定分布比例(黑：白：黑：白：黑的比例为：1：1：3：1：1)仅仅起实例作用，固定分布比例也可以是其他类型二维码对应的比例，可根据实际应用场景而定，在此不做任何限定。

具体地，步骤201，具体包括如下步骤。请参见图5，图5示出了本申请提供的一种识别定位点的方法的示意性流程图。

步骤2011，按照预设遍历方向遍历所述二维码图像的像素点，得到在所述预设遍历方向上黑色像素点和白色像素点的分布满足固定分布比例的疑似区域。

识别设备按照预设遍历方向遍历二维码图像，搜索二维码图像中符合固定分布比例的疑似区域。遍历的步长可以设置为一个像素或多个像素，根据实际应用场景而定。

作为本申请的一个实施例，预设遍历方向可以是单个或多个。其中，由于破损或模糊的定位点在不同方向上的破损程度不同，导致有些方向可以识别为疑似区域，而有些方向上却无法识别为疑似区域。以图3为例，图3中的定位点3在X轴方向上无法满足固定分布比例(破损较为严重)，而定位点3在Y轴方向上可以满足固定分布比例。为了避免遗漏破损定位点对应的疑似区域。故本申请可分别采用不同的遍历方向对二维码图像进行遍历，例如：以X轴方向遍历二维码图像后，再以Y轴方向遍历二维码图像，以得到在多个遍历方向上黑色像素点和白色像素点的分布满足固定分布比例的疑似区域。其中，预设遍历方向可根据实际应用场景而定，可以为X轴方向以及Y轴方向等等。

优选地，由于过多的预设遍历方向会导致计算量的增加，而过少的预设遍历方向会导致遗漏破损定位点对应的疑似区域。故本实施例采用两个预设遍历方向(X轴方向和Y轴方向)。

作为本申请的一个实施例，由于在二维码中定位点之间都存在一定的距离，故在定位点一定距离内不可能存在另一个定位点。故在多次遍历二维码图像过程中，若遍历到与当前疑似区域与历史疑似区域的位置相同，则直接剔除对应的当前疑似区域，避免重复计算。

步骤2012，若所述疑似区域在多个识别方向上黑色像素点和白色像素点的分布均满足所述固定分布比例，则将所述疑似区域作为所述真实定位点。

其中，所述识别方向包括但不限于预设遍历方向、第一识别方向、第二识别方向、第三识别方向以及第四识别方向。

请参见图6，图6示出了本申请提供的一种定位点搜索方向的示意图。如图6所示，定位点上多条白色线段代表不同搜索方向对应的线段。白色线段对应的序号表示其搜索的顺序。以预设遍历方向为X轴为例，当搜索到疑似区域后，以疑似区域中X轴方向上的线段61的中点为锚点，判断垂直于线段61且与线段61中点相交的第一识别方向上(对应于线段62)的疑似区域是否符合固定分布比例。再以线段62的中点为锚点，判断垂直于线段62且与线段62中点相交的第二识别方向上(对应于线段63)的疑似区域是否符合固定分布比例。再以线段63的中点为锚点，判断与线段63成45度夹角且与线段63中点相交的第三识别方向上(对应于线段64)的疑似区域是否符合固定分布比例。再以线段63的中点为锚点，判断与线段63成135度夹角且与线段63中点相交的第四识别方向上(对应于线段65)的疑似区域是否符合固定分布比例。其中，若预设遍历方向为多个，则按照不同的遍历方向依次执行上述流程。

若疑似区域在多个识别方向上黑色像素点和白色像素点均满足固定分布比例，则将所述疑似区域作为所述真实定位点。

可以理解的是，在每次搜索过程中采用的搜索方向包括预设遍历方向、第一识别方向、第二识别方向、第三识别方向以及第四识别方向，即在每次搜索过程中进行了五次不同方向上的搜索。本实施例对搜索次数以及搜索方向不做任何限定，在实际应用场景中，搜索次数可以更多或更少。

作为本申请的一个实施例，由于根据上述搜索逻辑，得到的真实定位点的数量可能为多个，且由于重影等因素影响，可能会出现相近的位置出现两个重复定位点。故若第一真实定位点与第二真实定位点之间的距离小于阈值，则可将第二真实定位点删除，保留第一真实定位点。或将第一真实定位点与第二真实定位点对应的坐标值求平均数，得到新坐标对应的定位点。将新坐标对应的定位点作为新的真实定位点，并将第一真实定位点与第二真实定位点删除。

步骤2013，若所述疑似区域在多个识别方向上黑色像素点和白色像素点的分布不都满足所述固定分布比例，则将其他疑似区域作为所述疑似定位点；所述其他疑似区域是指不都满足固定分布比例的疑似区域。

若疑似区域在多个识别方向上黑色像素点和白色像素点的分布不都满足固定分布比例，即疑似区域在多个识别方向上满足固定分布比例的次数可以是一次、两次或三次，则将所述疑似区域作为所述疑似定位点。

可以理解的是，疑似定位点可能是定位点，也可能是二维码中的其他区域(由于二维码中的都是由白色和黑色码元构成的图案，可能存在符合固定分布比例的非定位点区域)。故需对疑似定位点进行进一步的逻辑判断，区分疑似定位点是定位点，还是二维码中的其他区域。

可选地，在图5所示的实施例的基础上，在所述将其他疑似区域作为疑似定位点之前，还包括如下步骤，请参见图7，图7示出了本申请提供的另一种识别定位点的方法的示意性流程图。

步骤701，计算所述其他疑似区域与所述真实定位点之间的第一距离。

步骤702，若所述第一距离不小于第一阈值，则将所述其他疑似区域作为所述疑似定位点。

由于在二维码图像中定位点之间都存在一定的距离，故在真实定位点一定距离内不可能存在另一个定位点。可计算疑似区域与真实定位点之间的第一距离。若所述第一距离不小于第一阈值，则将其他疑似区域作为所述疑似定位点。若所述第一距离小于第一阈值，则将其他疑似区域删除，以减小计算量。

其中，第一阈值为预设的数值。以图1中的二维码为例，定位点1与定位点2之间的距离为固定值。故可将此固定值作为第一阈值。作为一种可选的实施例，也可以将固定值做简单的数学运算，例如将固定值乘以0.6等等，使得第一阈值可“容纳”一定的误差(由于在扫描二维码中可能存在形变或透视等情况，导致定位点之间的距离在固定值附近浮动，故设定一定的误差)。

可选地，在图7所示的实施例的基础上，在所述将其他疑似区域作为所述疑似定位点之前，还包括如下步骤，请参见图8，图8示出了本申请提供的另一种识别定位点的方法的示意性流程图。

步骤801，统计在按照所述预设遍历方向遍历的过程中，所述其他疑似区域内黑色像素点和白色像素点满足固定分布比例的第一次数。

由于定位点即使在破损的情况下，只要在预设遍历方向上满足固定分布比例，则在预设遍历方向上会多次满足固定分布比例。例如，定位点在第一预设方向的长度为50个像素，而破损位置对应的像素位于第一预设方向上第30个像素至第50个像素之间，若此时遍历步长为1个像素，则定位点在垂直第一预设方向上满足固定分布比例的次数为30次。而非定位点区域满足固定分布比例的次数较低。故可根据疑似区域内黑色像素点和白色像素点满足固定分布比例的次数，剔除非定位点的区域。故本实施例统计在按照所述预设遍历方向遍历的过程中其他疑似区域内黑色像素点和白色像素点满足固定分布比例的第一次数。以判断其他疑似区域是否为疑似定位点。

步骤802，若所述第一距离不小于第一阈值，且所述第一次数不小于预设次数，则将所述其他疑似区域作为所述疑似定位点。

在实施例中，通过两种判断条件(第一阈值以及预设次数)在多个疑似区域筛选疑似定位点，以提高筛选精度，进而减小了后续计算量。

可选地，在图8所示的实施例的基础上，在所述将其他疑似区域作为所述疑似定位点之前，还包括如下步骤，请参见图9，图9示出了本申请提供的另一种识别定位点的方法的示意性流程图。

步骤901，计算各所述其他疑似区域之间的第二距离。

由于在二维码中定位点之间都存在一定的距离，故在定位点一定距离内不可能存在另一个定位点。故在多次遍历二维码图像过程中，若遍历到与当前其他疑似区域与历史其他疑似区域的位置相同，则进行合并处理。合并处理如下：

首先，计算各其他疑似区域之间的第二距离。

步骤902，若所述第二距离小于所述第二阈值，将所述第二距离小于第二阈值对应的两个疑似区域合并，得到合并后的疑似区域。

合并的方法如下：将其中一个疑似区域与另一个疑似区域的坐标值求平均数，得到合并后的疑似区域。

作为本申请的一个实施例，计算其他疑似区域与真实定位点的第三距离，若第三距离小于所述阈值，则将对应的其他疑似区域剔除。

步骤903，将所述两个疑似区域对应的第一次数相加，得到所述合并后的疑似区域对应的第二次数。

由于第二距离小于第二阈值，表明两个疑似区域之间可能是重影或其他情况导致。故可将两者的次数相加，作为合并后的疑似区域对应的第二次数。

步骤904，若所述第二次数不小于所述预设次数，则将合并后的疑似区域作为所述疑似定位点。

在本实施例中，通过将位置相近的两个疑似区域合并，进而判断合并后的疑似区域是否为疑似定位点。避免由于重影或其他情况导致遗漏或重复识别疑似定位点，进而提高识别精度。

步骤202，以所述真实定位点为匹配模板，将所述疑似定位点与所述匹配模板进行匹配，得到满足预设匹配条件的疑似定位点。

根据预设尺寸在二维码图像中截取真实定位点作为匹配模板。其中，预设尺寸可根据不同二维码中定位点的大小而定。可以理解的是，若截取的匹配模板过小，则容易影响后续的匹配精度，若截取的匹配模板过大，则容易增大后续的匹配计算量。优选地，可根据定位点的长宽设定预设尺寸，以在达到最佳的匹配效果下，尽可能减小计算量。

在得到匹配模板后，将疑似定位点与匹配模板进行对比，得到匹配得分。并根据匹配得分，得到满足预设匹配条件的疑似定位点。其中，所述预设匹配条件包括模板匹配得分排名为预设名次，例如，若预设匹配条件为1，则选取匹配得分排名第一名的疑似定位点，若预设匹配条件为2，则选取匹配得分排名第一名和第二名的疑似定位点。其中，预设匹配条件可根据真实定位点的数量进行实时设定，例如：在识别前，如果真实定位点的数量为1，则预设匹配条件为2，若如果真实定位点的数量为2，则预设匹配条件为1。

作为本申请的一个实施例，真实定位点与预设匹配条件的总数量也可以超过三个。例如，真实定位点的数量为1，预设匹配条件可以为3(具体为第一定位点、第二定位点和第三定位点)。在后续解码二维码的过程中，将这三个定位点两两组合与真实定位点形成解码必须的三个定位点(即包括三种组合：①第一定位点、第二定位点和真实定位点，②第二定位点、第三定位点和真实定位点，③第一定位点、第三定位点和真实定位点)。依次将上述组合进行解码，直至解码成功。

其中，匹配疑似定位点与匹配模板的方法包括但不限于全搜索法、三步搜索法、四步搜索法以及菱形搜索法。

具体地，步骤202，具体包括如下步骤，请参见10，图10示出了本申请提供的一种识别定位点的方法的具体示意性流程图。

步骤2021，根据菱形搜索法，计算所述匹配模板与每个所述疑似定位点的模板匹配得分。

菱形搜索(也被称为钻石搜索)算法有大菱形和小菱形两种不同的匹配模板，大菱形有9个搜索点，小菱形只有5个搜索点。首先使用步长较大的大菱形搜索模板进行粗搜索，然后使用小菱形模板进行细搜索。

识别设备根据菱形搜索法，计算匹配模板在不同所述疑似定位点中的模板匹配得分。再根据模板匹配得分，得到满足预设匹配条件的疑似定位点。其中，每个疑似定位点中的模板匹配得分是此疑似定位点中不同位置对应的匹配得分中的最大值。

示例性地，请参见图11，图11示出了本申请提供的菱形搜索法示意图。如图11所示，在图11中每个黑色圆圈代表菱形搜索经过的不同位置。黑色圆圈中的数字代表第N次菱形搜索。而单个圆圈中的多个数字代表经过不同次菱形搜索的重复经过的位置，例如“1”代表第一次菱形搜索经过的圆圈，“2,3”代表第二次菱形搜索以及第三次菱形搜索经过的位置。如图11所示的菱形搜索过程如下：“以疑似定位点的中心为第一次菱形搜索的中心，进行第一次菱形搜索(大菱形搜索)。计算得出最大的匹配得分对应的点不位于菱形的中心，则以当前最大的匹配得分对应的点作为第二次菱形搜索的中心，进行第二次菱形搜索(大菱形搜索)。计算得出最大的匹配得分对应的点不位于菱形的中心，则以当前最大的匹配得分对应的点作为第三次菱形搜索，进行第三次菱形搜索(大菱形搜索)。计算得出最大的匹配得分对应的点位于第三次菱形搜索的中心，则以第三次菱形搜索的中心作为第四次菱形搜索的中心，进行第四次菱形搜索(小菱形搜索)，将第四次菱形搜索中当前最大的匹配得分作为疑似定位点对应的模板匹配得分。其中，在进行菱形搜索的过程中，若菱形搜索的次数达到预设次数，则将此前所有匹配得分中最大值作为疑似定位点对应的模板匹配得分”。

具体地，步骤2021，具体包括如下步骤，请参见12，图12示出了本申请提供的一种识别定位点的方法的具体示意性流程图。

步骤2021a，计算疑似定位点中以第一菱形分布的多个第一位置对应的第一匹配得分。

将匹配模板的中心置于疑似定位点中的每个第一位置，统计每个第一位置对应的第一匹配得分。匹配得分是指匹配模板的中心位于当前第一位置时，匹配模板与疑似定位点对应像素的像素值相等的像素数量。

具体地，步骤2021a，具体包括：统计所述匹配模板的中心位于所述第一位置时，所述匹配模板与所述疑似定位点对应像素的像素值相等的像素数量。将所述像素数量，作为所述第一位置对应的所述第一匹配得分。

步骤2021b，若最大的所述第一匹配得分对应的位置为所述第一菱形分布的中心，则将所述第一菱形分布的中心作为第二菱形分布的中心，并计算以第二菱形分布的多个第二位置对应的第二匹配得分，将最大的所述第二匹配得分作为疑似定位点对应的模板匹配得分；其中，所述第二菱形分布位于所述第一菱形分布之中。

为了更好地解释本实施例的技术方案，本实施例以第一菱形分布为大菱形分布和第二菱形分布为小菱形分布为例，对本实施例的技术方案进行解释说明。

即若在当前大菱形搜索中，最大的所述第一匹配得分对应的位置在大菱形分布中心，则以大菱形分布中心作为小菱形分布中心，进行小菱形搜索，并将小菱形分布中的最大匹配得分作为疑似定位点对应的模板匹配得分。

步骤2021c，若最大的所述第一匹配得分对应的位置不为所述第一菱形分布的中心，则将最大的所述第一匹配得分对应的位置作为新的第一菱形分布的中心，并返回执行步骤2021a以及后续步骤。

在每次大菱形搜索时，只要最大的匹配得分对应的位置不是大菱形分布中心，则执行步骤2021a以及后续步骤。直到找到最大的匹配得分对应的位置为大菱形中心的菱形分布。

具体地，所述计算以第二菱形分布的多个第二位置对应的第二匹配得分，包括：若所述第二位置与所述第一位置重合，则将重合的所述第一位置对应的第一匹配得分作为所述第二位置对应的第二匹配得分；若所述第二位置与所述第一位置不重合，则统计所述匹配模板的中心位于所述第二位置时，所述匹配模板与所述疑似定位点对应像素的像素值相等的像素数量；将所述像素数量，作为所述第二位置对应的所述第二匹配得分。

以图10为例，在第二次大菱形搜索中，存在六个位置与第一次大菱形搜索的位置重合，则将这六个位置在第一次大菱形搜索中的匹配得分直接作为第二次大菱形搜索中这六个位置的匹配得分，避免重复计算。

步骤2022，根据所述模板匹配得分，得到所述模板匹配得分满足预设匹配条件的疑似定位点；所述预设匹配条件包括模板匹配得分排名为预设名次。

识别设备根据匹配得分将疑似定位点进行排序，并选择满足预设匹配条件的疑似定位点。其中，预设匹配条件可以是匹配得分排名第一名的疑似定位点，也可以是匹配得分排名第一名和第二名的疑似定位点。

作为本申请的一个实施例，可将预设匹配条件的疑似定位点中模板匹配得分最大的位置，作为预设匹配条件的疑似定位点的中点，以更好得进行识别。

步骤203，将满足预设匹配条件的疑似定位点作为所述二维码图像中新的真实定位点。

当得到全部的真实定位点后，识别设备确认二维码版本以及校准点位置等信息，得到透视变换矩阵。根据透视变换矩阵，计算得到二维码图像的二进制序列。根据二维码序列进行解码，得到二维码包含的信息。其中，对于二维码图像中其他区域的破损而言，可通过传统的纠错机制复原，进而得到二维码包含的信息。

在本实施例中，通过获取待识别的二维码图像，所述二维码图像包括真实定位点和疑似定位点；以所述真实定位点为匹配模板，将所述疑似定位点与所述匹配模板进行匹配，得到满足预设匹配条件的疑似定位点；将所述满足预设匹配条件的疑似定位点作为所述二维码图像中新的真实定位点。上述方案，根据真实定位点匹配疑似定位点，以识别疑似定位点是否为真实定位点。实现了对残缺或模糊定位点的识别过程。

如图13本申请提供了一种识别定位点的装置13，请参见图13，图13示出了本申请提供的一种识别定位点的装置的示意图，如图13所示一种识别定位点的装置包括：

获取单元131，用于获取待识别的二维码图像中的真实定位点和疑似定位点。

匹配单元132，用于以所述真实定位点为匹配模板，将所述疑似定位点与所述匹配模板进行匹配，得到满足预设匹配条件的疑似定位点。

选择单元133，用于将所述满足预设匹配条件的疑似定位点作为所述二维码图像中新的真实定位点。

本申请提供的一种识别定位点的装置，通过获获取待识别的二维码图像中的真实定位点和疑似定位点；以所述真实定位点为匹配模板，将所述疑似定位点与所述匹配模板进行匹配，得到满足预设匹配条件的疑似定位点；将所述满足预设匹配条件的疑似定位点作为所述二维码图像中新的真实定位点。上述方案，根据真实定位点匹配疑似定位点，以识别疑似定位点是否为真实定位点。实现了对残缺或模糊定位点的识别过程。

应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。

图14示出了本申请一实施例提供的一种识别设备的示意图。如图14所示，该实施例的一种识别设备14包括：处理器140、存储器141以及存储在所述存储器141中并可在所述处理器140上运行的计算机程序142，例如一种识别定位点的获取程序。所述处理器140执行所述计算机程序142时实现上述各个一种识别定位点的方法实施例中的步骤，例如图2所示的步骤201至步骤203。或者，所述处理器140执行所述计算机程序142时实现上述各装置实施例中各单元的功能，例如图13所示单元131至133。

示例性的，所述计算机程序142可以被分割成一个或多个单元，所述一个或者多个单元被存储在所述存储器141中，并由所述处理器140执行，以完成本申请。所述一个或多个单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序142在所述一种识别设备14中的执行过程。例如，所述计算机程序142可以被分割成获取单元和计算单元各单元具体功能如下：

获取单元，用于获取待识别的二维码图像中的真实定位点和疑似定位点；

匹配单元，用于以所述真实定位点为匹配模板，将所述疑似定位点与所述匹配模板进行匹配，得到满足预设匹配条件的疑似定位点；

选择单元，用于将所述满足预设匹配条件的疑似定位点作为所述二维码图像中新的真实定位点。

所述一种识别设备14可以是移动终端、桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述一种识别设备可包括，但不仅限于，处理器140、存储器141。本领域技术人员可以理解，图14仅仅是一种识别设备14的示例，并不构成对一种识别设备14的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述一种识别设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备以及总线等。

所称处理器140可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

所述存储器141可以是所述一种识别设备14的内部存储单元，例如一种识别设备14的硬盘或内存。所述存储器141也可以是所述一种识别设备14的外部存储设备，例如所述一种识别设备14上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card，SMC)，安全数字(Secure Digital，SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器141还可以既包括所述一种识别设备14的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器141用于存储所述计算机程序以及所述一种识别设备所需的其他程序和数据。所述存储器141还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的识别设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的识别设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random AccessMemory，RAM)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。

以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之间。