基于多色光源比对的扫码方法及装置与流程

本发明涉及扫码识别相关，尤其涉及基于多色光源比对的扫码方法及装置。

背景技术：

1、随着智能设备的普及，通过扫码来获取信息的方式已经成为一种常见的信息获取方式。扫码是指通过使用手机、pc机等设备扫描条形码或二维码来获取码中所记载的信息。总体来说扫码获取信息凭借其便捷、安全以及多样化等特点，已经成为了现代生活中不可获取的方式之一。

2、现有的扫码方式往往是通过直接进行带有条码或二维码的图像的获取，再通过通用的图像识别算法对条码或二维码进行识别以获取其中所记载的信息，这种方式没有考虑到如果光源强度不足可能会导致获取的图像存在亮度低的问题，进而导致后续的识别收到影响。目前市场上也进行相应的改进，通过单色光源进行照射之后获取图片进行识别，这种方式能够在一定程度上解决亮度低的问题，但是所获取的图片仍然会存在不低频率的识别失败问题。

技术实现思路

1、本发明的目的是为了至少解决现有技术的不足之一，提供基于多色光源比对的扫码方法及装置。

2、为了实现上述目的，本发明采用以下的技术方案：

3、具体的，提出基于多色光源比对的扫码方法，包括以下：

4、通过预设定的多色光源进行分别照射并获取一共m张含码图像，保证每色光源照射下至少获取1张图像；

5、对m张含码图像进行图像比对并基于比对结果得到识别代表图像；

6、对所述识别代表图像进行第一预处理得到第一预处理后图像；

7、通过边缘检测算法对所述第一预处理后图像进行边缘提取得到边缘图像；

8、对所述边缘图像进行第二预处理得到第二预处理后图像；

9、对所述第二预处理后图像进行解码以获取码内所记载的信息。

10、进一步，具体的，对m张含码图像进行图像比对并基于比对结果得到识别代表图像，包括，

11、针对任意一张含码图像，计算其像素点的图码贡献率，其中图码贡献率的计算式如下，

12、

13、其中，定义第i张含码图像的图像矩阵为ri(i)，ri(i)的第li行第hi列的像素点的像素值为ri(i，li，hi)，相对应的devote(i，li，hi)为ri(i)的第li行第hi列的像素点的图码贡献率，max(i，li，hi)、avg(i，li，hi)以及min(i，li，hi)分别为ri(i，li，hi)的8邻域像素点中的最大值、平均值以及最小值；

14、基于图码贡献率标记出对应含码图像的图码贡献区域；

15、计算m张含码图像中所有像素点的像素平均值，以所有像素点的像素平均值共同构成基础图像；

16、将所有的图码贡献区域所对应的像素点位置替换基础图像中的相对应的像素点位置得到识别代表图像。

17、进一步，具体的，基于图码贡献率标记出对应含码图像的图码贡献区域，包括，

18、针对第一张含码图像也即i＝1，遍历第一张含码图像的图像矩阵r1(1)，从中挑选出图码贡献率数值大小排名前2的两个像素点，将这两个像素点相连接得到线段zxd(1)，于r1(1)再挑选出除线段zxd(1)以外的图码贡献率数值大小最大的像素点，将线段zxd(1)的两个端点分别与除线段zxd(1)以外的图码贡献率数值大小最大的像素点进行连接，则连接得到的区域即为第一张含码图像所对应的图码贡献区域；

19、针对除第一张含码图像以外的其他图像也即i＞1，则获取ri-1(i-1)的图码贡献区域的平均像素值avg(i-1)，遍历ri(i)，从中随机挑选出图码贡献率数值大小不低于avg(i-1)的两个像素点，将不低于avg(i-1)的这两个像素点进行连接得到线段zxd(i)，于ri(i)中再挑选出除线段zxd(i)外的图码贡献率数值大小最大的像素点，将线段zxd(i)的两个端点分别与除线段zxd(i)外的图码贡献率数值大小最大的像素点进行连接，则连接得到的区域即为当前含码图像所对应的图码贡献区域。

20、进一步，具体的，对所述识别代表图像进行第一预处理得到第一预处理后图像，包括，

21、对所述识别代表图像进行灰度化以及去噪处理得到第一预处理后图像，以提高后续识别的准确率。

22、进一步，具体的，采用基于canny算子的边缘检测算法对所述第一预处理后图像进行边缘提取得到边缘图像。

23、进一步，具体的，对所述边缘图像进行第二预处理得到第二预处理后图像，包括，

24、对所述边缘图像根据二维码所预设定的定位标记，确定二维码的位置和方向；

25、之后通过透视变换算法将二维码图像进行校正得到第二预处理后图像。

26、进一步，具体的，通过透视变换算法将二维码图像进行校正，包括，

27、通过角点检测算法找寻出二维码的角点位置，之后利用这些角点位置进行透视变换。

28、本发明还提出基于多色光源比对的扫码装置，包括：

29、数据获取模块，用于通过预设定的多色光源进行分别照射并获取一共m张含码图像，保证每色光源照射下至少获取1张图像；

30、识别代表图像构建模块，用于对m张含码图像进行图像比对并基于比对结果得到识别代表图像；

31、第一预处理模块，用于对所述识别代表图像进行第一预处理得到第一预处理后图像；

32、边缘检测模块，用于通过边缘检测算法对所述第一预处理后图像进行边缘提取得到边缘图像；

33、第二预处理模块，用于对所述边缘图像进行第二预处理得到第二预处理后图像；

34、解码模块，用于对所述第二预处理后图像进行解码以获取码内所记载的信息。

35、本发明的有益效果为：

36、本发明提出基于多色光源比对的扫码方法及装置，通过预设定的多色光源进行分别照射并获取一共m张含码图像，保证每色光源照射下至少获取1张图像，再从这m张含码图像中通过图像处理的方式取每张含码图像的图码贡献区域共同组成识别代表图像，能够尽可能地使最终得到的识别代表图像能够包含所有的图码信息，之后通过联合边缘检测以及二维码矫正的处理方法进行解码以获取码内所记载的信息，能够大幅提高图码的识别成功率与准确率。

技术特征：

1.基于多色光源比对的扫码方法，其特征在于，包括以下：

2.根据权利要求1所述的基于多色光源比对的扫码方法，其特征在于，具体的，对m张含码图像进行图像比对并基于比对结果得到识别代表图像，包括，

3.根据权利要求2所述的基于多色光源比对的扫码方法，其特征在于，具体的，基于图码贡献率标记出对应含码图像的图码贡献区域，包括，

4.根据权利要求1所述的基于多色光源比对的扫码方法，其特征在于，具体的，对所述识别代表图像进行第一预处理得到第一预处理后图像，包括，

5.根据权利要求1所述的基于多色光源比对的扫码方法，其特征在于，具体的，采用基于canny算子的边缘检测算法对所述第一预处理后图像进行边缘提取得到边缘图像。

6.根据权利要求1所述的基于多色光源比对的扫码方法，其特征在于，具体的，对所述边缘图像进行第二预处理得到第二预处理后图像，包括，

7.根据权利要求6所述的基于机器视觉的水产动物肉品新鲜度快速检测方法，其特征在于，具体的，通过透视变换算法将二维码图像进行校正，包括，

8.基于多色光源比对的扫码装置，其特征在于，包括：

技术总结本发明涉及基于多色光源比对的扫码方法及装置，包括以下：通过预设定的多色光源进行分别照射并获取一共m张含码图像，保证每色光源照射下至少获取1张图像；对m张含码图像进行图像比对并基于比对结果得到识别代表图像；对识别代表图像进行第一预处理得到第一预处理后图像；通过边缘检测算法对第一预处理后图像进行边缘提取得到边缘图像；对所述边缘图像进行第二预处理得到第二预处理后图像；对第二预处理后图像进行解码以获取码内所记载的信息。本发明能够尽可能地使最终得到的识别代表图像能够包含所有的图码信息，之后通过联合边缘检测以及二维码矫正的处理方法进行解码以获取码内所记载的信息，能够大幅提高图码的识别成功率与准确率。技术研发人员：程勇,禤荣基受保护的技术使用者：佛山鑫码电子科技有限公司技术研发日：技术公布日：2024/7/29