一种QR码自动定位及定向方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局*CN103177251A*(12)发明专利申请(10)申请公布号(10)申请公布号CNCN103177251103177251A(43)申请公布日2013.06.26(21)申请号201310055340.X(22)申请日2013.02.21(71)申请人南京金东康信息系统有限公司地址210002江苏省南京市龙蟠中路168号54号楼712室(72)发明人谢培树(74)专利代理机构南京苏高专利商标事务所(普通合伙)32204代理人柏尚春(51)Int.Cl.G06K9/32(2006.01)G06K9/46(2006.01)权权利要求书2页利要求书2页说明书5页说明书5页附图4页附图4页(54)发明名称一种QR码自动定位及定向方法(57)摘要本发明公开一种QR码自动定位及定向方法，首先将输入图像转化成灰度图；用自适应阈值算法二值化灰度图，以消除噪音干扰；然后根据Sobel算子提取灰度图边缘；通过链码跟踪算法从边缘中提取轮廓序列；在对矩形轮廓进行过滤，从矩形轮廓序列中过滤寻像图像，判断图像中是否有QR码；最后对QR码符进行矫正和分割。本发明提供的方法能快速、准确、高鲁棒性地定位定向QR码，无需人工操作，就可以从图像中提取QR码，从而节省大量人力成本和时间。该方法可应用于工业信息化和自动化，具有广泛的应用前景。CN103177251ACN103725ACN103177251A权利要求书1/2页1.一种QR码自动定位及定向方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1.1，将输入图像转化成灰度图；步骤1.2，用自适应阈值算法二值化灰度图，以消除噪音干扰；假设输入图像尺寸为X×Y，src(x,y)为输入图像在坐标(x,y)处的像素值，dst(x,y)为输出图像在坐标(x,y)处的像素值，灰度图像素数值区间为[minValue,maxValue]，blockSize为正方形邻域的边长，offset为偏移；若正方形邻域中心为(x,y)，则T(x,y)为邻域像素均值；自适应阈值算法如下：参数blockSize位于区间[3,80]；参数offset位于区间[0,(blockSize/2)]；步骤1.3，用Sobel算子提取灰度图边缘；步骤1.4，通过链码跟踪算法从边缘中提取轮廓序列；步骤1.5，过滤矩形轮廓；步骤1.6，从矩形轮廓序列中过滤寻像图像；步骤1.7，若寻像图像序列数量不等于3，则判定图像无QR码并结束检测；否则，转至步骤1.8；步骤1.8，定向并矫正QR码符；步骤1.9，分割QR码。2.如权利要求1所述的QR码自动定位及定向方法，其特征在于，步骤1.5过滤矩形轮廓中，用以下步骤依次检测出矩形轮廓：步骤1.5.1，若轮廓序列中所有轮廓都已检测，则转至步骤1.6；否则，选择未检测轮廓；步骤1.5.2，如果轮廓不封闭，则用线段连接轮廓起点和终点以封闭轮廓；步骤1.5.3，计算轮廓面积绝对值|a1|；步骤1.5.4，用RotatingCalipers算法寻找包围轮廓的最小面积矩形，并计算矩形面积绝对值|a2|；步骤1.5.5，若|a1|<h1，则该轮廓并非是矩形，删除该轮廓并转至步骤1.5.1；否则，就继续检测；步骤1.5.6，若|a1/a2|<h2，则该轮廓并非是矩形，删除该轮廓并转至步骤1.5.1；否则，就继续检测；步骤1.5.7，计算矩形高宽比为b1/b2；若|(b1/b2)-1|>h3，则该轮廓并非是矩形，删除该轮廓并转至步骤1.5.1；否则，将轮廓放入矩形轮廓序列并转至步骤1.5.1。3.如权利要求1所述的QR码自动定位及定向方法，其特征在于，步骤1.6从矩形轮廓序列中过滤寻像图像中，通过以下步骤依次检测出寻像图像：步骤1.6.1，若所有矩形轮廓都已检测，则转至步骤1.7；否则，顺序选择未检测矩形轮廓c1，计算其中心点d1、角度e1、面积f1，令寻像参数g=1；步骤1.6.2，若未检测矩形轮廓c1后继所有矩形轮廓都已检测，则转至步骤1.6.3；否则，顺序选择未检测矩形轮廓c1的后继未检测矩形轮廓c2，后继未检测矩形轮廓c2计算其中心点d2、角度e2、面积f2，转至步骤1.6.4；2CN103177251A权利要求书2/2页步骤1.6.3，若寻像参数g等于3，则将未检测矩形轮廓c1放入寻像图像序列，转至步骤1.6.1；否则，转至步骤1.6.1；步骤1.6.4，若|d1-d2|>h4或|e1-e2|>h5，转至步骤1.6.2；否则，转至步骤1.6.5；步骤1.6.5，令g=g+1；若f1<f2，则将后继未检测矩形轮廓c2赋值给未检测矩形轮廓c1；步骤1.6.6，删除后继未检测矩形轮廓c2并转至步骤1.6.2。4.如权利要求1所述的QR码自动定位及定向方法，其特征在于，步骤1.8的矫正步骤如下：步骤1.8.