[发明专利]一种服装的快速响应矩阵二维码识别方法

说明书

技术领域

本发明公开了一种服装的快速响应矩阵二维码识别方法，特别是涉及一种服装的快速响应矩阵二维码偏移校正的二维码识别方法。

背景技术

现代人穿衣讲求时尚、个性，服装产业特别是时装厂家也要走大规模、小批量的产品生产路线，仓库的出入货种类及出货频率也会不断加大，服装进、入库以及盘点工作如果仍沿袭着传统的人工开票、人工点货方式，其效率及准确性都得不到保证，财务部门可能会收到错误的单据，管理部门也不能及时和准确地获得所需的库存数据。

条码技术是目前最方便、实用的数据输入手段之一，在我国有着广阔的发展和应用前景。但是，传统的一维条码只能标识“物品”，而不能描述“物品”，使得条码在各行业中的使用受到了很大限制。而二维条码的出现很好的解决了一维码所不能解决的问题。在国外，它就有“移动数据库”（Portable data file）的称号。其具有信息密度高、信息容量大、抗干扰能力强、纠错能力强的优点。而这些优点能够很好地解决由于一维码容量有限，而不能描述产品的问题。

QR Code（快速响应矩阵二维码，简称QR码）是一种常见的二维码，它只能通过图像识别的方式进行识读，而图像识别方式易受外面因素影响，如光线不均，过暗，会造成CCD摄像头拍摄的图像会有噪声。此外，由于在获取QR Code图像数据时，可能会因为放置位置不一样，得到QR Code图像有偏移，无法顺利定位QR Code寻像图形位置，直接建立采样网格。所以解决噪声污染、光照不均、QR Code偏移是许多应用中无法避免的问题。

发明内容

鉴于上述问题，本发明所要解决的技术问题是提供一种服装的快速响应矩阵二维码偏移校正的二维码识别方法。

为解决上述技术问题，本发明是通过以下技术方案实现的：

本发明的一种服装的快速响应矩阵二维码识别方法，包括以下步骤：

a）CCD摄像头采集服装原料上贴的快速响应矩阵二维码图像；

b）将所采集的待识别快速响应矩阵二维码的彩色图像转换为256色灰度图像，并用快速中值滤波法滤去上述灰度图像的背景噪声点；

c）采用最大类间方差法找到最佳的分割阈值，该算法的原理是，当被阈值分开的前景和背景两个像素群方差的加权和达到最小时，该阈值即为最佳的分割阈值；

d）根据最佳的分割阈值，将上述灰度图像的每一个像素的灰度值与阈值相比较，若大于阈值，则赋值1，若小于阈值，则赋值0，得到二值化图像；

e）采用Sobel边缘检测算子对二值化图像做边缘提取，两个具有不同灰度值的相邻区域之间总存在灰度边缘，灰度边缘是灰度值不连续的结果，这种不连续通常可利用求导数方便地检测到；

e1）Sobel边缘检测算子是一种梯度算子，它使用两个模板，一个是水平的，另一个是垂直的，两个都是3*3模版，每一个模板逼近一个偏导数，分别用水平模板和垂直模板对图像进行卷积，得到两个矩阵，它们分别表示图像在相同位置处的两个偏导数；

e2）把这两个矩阵对应位置的两个数的最大值作为给点的输出，得到二维码图像的边缘；

f）采用自适应的基于直方图投影裁剪法分离出快速响应矩阵二维码的两块侧边区域；

f1）对边缘提取后的图像进行水平方向即X轴方向的投影，统计X=i直线上灰度值为255的像素点的个数，存入数组xProjection[i]中。从i=0开始从左往右扫描，若条件(xProjection[i]==0)&&(xProjection[i+1]>0)&&(xProjection[i+2]>1)为真，则认为找到快速响应矩阵二维码的一个顶点的横坐标，定义该点为A点，得到x_A=i+1。然后从上往下扫描直线X=x_A，找到第一个灰度值为255的像素点，该点的纵坐标为A的纵坐标，即得到A点的坐标为若条件(xProjection[i]>1)&&(xProjection[i+1]>0)&&(xProjection[i+2]==0)为真，则认为找到快速响应矩阵二维码的另一个顶点的横坐标，定义该点为C点，得到x_C=i+1。然后从下往上扫描直线X=x_C，找到第一个灰度值为255的像素点，该点的纵坐标为C的纵坐标，即得到C点坐标为