[发明专利]环形码标识识别系统在审
申请号: | 201310556492.8 | 申请日: | 2013-11-11 |
公开(公告)号: | CN104636779A | 公开(公告)日: | 2015-05-20 |
发明(设计)人: | 覃政 | 申请(专利权)人: | 覃政 |
主分类号: | G06K19/06 | 分类号: | G06K19/06;G06K7/10 |
代理公司: | 北京律恒立业知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11416 | 代理人: | 顾珊 |
地址: | 100070 北京市丰台区*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 环形 标识 识别 系统 | ||
技术领域
本发明涉及一种环形码标识识别系统,可用于计算机视觉领域中对环境中大量标识进行快速识别。
背景技术
在计算机视觉领域,尤其是增强现实领域中,对环境中的标识的图像分析可以提供图像采集设备(如摄像机)的相对位置和相对姿态信息。
目前常采用一类光学标识,主动发出光线,通过闪烁进行标识识别,但这要求连续采集图像序列,且主动发光设备需消耗电力。
另有一种标识系统,标识采用的是二维图形(如二维码或其他图形),在图像处理时必须先找到图形边缘,然后再识别内部图案;当二维图形非正对摄像机时,图形需要旋转一定角度,还需要校正比例和二维透视畸变,需要进行大量的矩阵变换,导致识别算法更加复杂。因此,二维图形标识主要用于近距离,小数量的应用场合。
基于上述现有方案的不足之处,为了开发出可对大量标识进行快速识别的标识识别系统,本发明提出了环形码标识识别系统。
发明内容
本发明针对上述现有技术的不足之处,所要解决的技术问题是:对采样得到的图形仅通过顺序扫描即可识别出标识编码,而不需要矩阵变换,因而计算量很小,可在短时间内识别大量标识。
本发明主要通过以下技术方案实施。
一种环形码标识识别系统,包括标识系统和图像采集处理系统,标识系统包含很多标识,标识为环形码图形,由一系列同心圆环构成,圆环的宽度相同,内径由内向外呈等差数列变化,各层圆环的颜色和背景的颜色可任意选取,环形码被印刷在标志板上,或通过平面显示器显示出来;图像采集处理系统采集到含有环形码的图像,不论环形码在图像中的投影形状如何变化,只需沿同一方向顺序扫描整个图像数据,即可得到图像中所有环形码标识的颜色信息,通过查表得到标识的编号,从而进行大量标识的快速识别。
作为优选,各层圆环的颜色和背景的颜色可从从黑、白、红、绿、蓝、青、品、黄八种标准颜色中选取。关于八种标准色的RGB数值定义如下:黑(0,0,0)、白(255,255,255)、红(255,0,0)、绿(0,255,0)、蓝(0,0,255)、青(0,255,255)、品(255,0,255)、黄(255,255,0)。在图像处理时,考虑到光线和摄像机导致的色差,可将以上色彩的容忍度适当放宽。
作为优选,标识的最外环为识别环,背景和最外环的颜色不同,次外环和最外环的颜色也不同,从而有助于确定最外环的位置,通过确定进入段宽度和退出段的宽度,确定该环形码的透视畸变程度,然后对数据进行一维线性校正即可,从而提高了斜视环形码的识别成功率。
作为优选,为了防止偏心扫描的误判,在一定局部区域内,扫描得到的所有颜色编码中,只有优先级最高的标识可以被承认,其余都应被认为无效。优先级的定义有两个方面:第一,识别出的编码位数越多,优先级越高;第二,若识别出的编码位数一样,则编码的顺序变化次数越多,优先级越高。
作为优选,如果视野中有两个相同的环形码标识,则扫描结果存在疑问,可根据环形码大小进行距离的粗略判断,从而消除奇异解。
本发明的有益效果是。
1)只需按统一方向,对整个图像进行线性扫描,就能读取多有标识的颜色编码,大大降低了图像处理计算量。
2)当采集到的标识图像存在透视畸变时,进入段和退出段宽度将明显不同,此时只需要根据畸变系数对数据进行一维线性校正即可,计算量较小。
3)引入红、绿、蓝、青、品、黄六种标准色作为可选颜色,与其他方案只采用黑白两色相比,在更少的编码位里能获得更多的编码数量。
附图说明
图1是对多个黑白双色环形码的混合图像处理示意图。
图2是环形码的结构示意图。
图3是以1倍环宽d作为中心圆直径的环形码示意图。
图4是以1倍环宽d作为中心圆半径的环形码示意图。
图5是2进制4位编码的16种编码结果表格。
图6是对2进制环形码扫描得到的采样图形。
图7是过心扫描和偏心扫描的不同结果示意图。
图中示意元素及编号:背景1、最外环2,次外环3。
具体实施方式
下面通过实施例,结合附图,对本发明的技术方案进行进一步具体的说明:
图1描述了一个对包含5个黑白双色环形码的图像进行处理的情况,这些环形码的透视变形、斜视角度、长轴方向、长轴大小都不相同,但都可以通过水平方向的顺序扫描得到其中的颜色码信息,从根本上降低了图像处理的计算量,提高了识别速度。
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