[发明专利]一种条码检测方法及设备有效

专利信息
申请号: 201611115347.6 申请日: 2016-12-07
公开(公告)号: CN108171098B 公开(公告)日: 2021-01-22
发明(设计)人: 朱明凌;李俊柏;万其明;施行;武晓阳 申请(专利权)人: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
主分类号: G06K7/14 分类号: G06K7/14
代理公司: 北京柏杉松知识产权代理事务所(普通合伙) 11413 代理人: 马敬;项京
地址: 310051 浙*** 国省代码: 浙江;33
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摘要: 发明实施例提供了一种条码检测方法及设备,其中,条码检测方法包括:采集包括至少一个条码的条码图像;从条码图像中获取条码定位团块;对条码定位团块进行角度直方图统计,获得条码定位团块的直方图,其中,直方图为条码定位团块中所有像素点角度值的统计图;根据直方图中波峰的数量,确定条码的粘连情况及条码定位策略;针对不同的粘连情况,根据条码定位策略,确定条码定位团块中的条码定位信息。通过本方案可以实现准确检测邻近、粘连条码,并提高检测效率。
搜索关键词: 一种 条码 检测 方法 设备
【主权项】:
1.一种条码检测方法,其特征在于,应用于条码检测系统中的终端处理器,所述方法包括:

采集包括至少一个条码的条码图像;

从所述条码图像中获取条码定位团块;

对所述条码定位团块进行角度直方图统计,获得所述条码定位团块的直方图,其中,所述直方图为所述条码定位团块中所有像素点角度值的统计图;

根据所述直方图中波峰的数量,确定所述条码的粘连情况及条码定位策略;

针对不同的粘连情况,根据所述条码定位策略,确定所述条码定位团块中的条码定位信息。

2.根据权利要求1所述的条码检测方法,其特征在于,所述从所述条码图像中获取条码定位团块的步骤,包括:

提取所述条码图像的特征参数,其中,所述条码图像的特征参数包括:所述条码图像中条码的边缘点、所述条码图像中条码的边缘方向、所述边缘点的聚合程度及所述边缘方向的聚合程度;

根据所述特征参数,确定所述条码图像中条码的边缘区域;

分离所述边缘区域以外的区域与所述边缘区域以内的区域,确定所述边缘区域以内的区域为所述条码图像中条码所处的区域;

确定所述条码图像中条码所处的区域为条码定位团块。

3.根据权利要求1所述的条码检测方法,其特征在于,所述根据所述直方图中波峰的数量,确定所述条码的粘连情况及条码定位策略的步骤,包括:

在所述直方图中仅存在一个波峰时,确定所述条码的粘连情况为无粘连或水平临近粘连,并确定所述条码定位策略为宽度扫描策略;

在所述直方图中至少存在两个波峰时,确定所述条码的粘连情况为倾斜粘连,并确定所述条码定位策略为角度直方图峰值特性策略。

4.根据权利要求3所述的条码检测方法,其特征在于,针对所述无粘连或所述水平临近粘连的情况,所述根据所述条码定位策略,确定所述条码定位团块中的条码定位信息的步骤,包括:

获取并根据所述条码定位团块中条码的实际宽度方向与水平方向的夹角,旋转所述条码定位团块,以使所述条码定位团块中条码的实际宽度方向平行于水平方向;

按照预设行间隔对所述条码定位团块进行宽度扫描,获取所述条码的所有像素点的灰度值;

根据所述条码的所有像素点的灰度值,确定所述条码定位团块的边缘点;

按照预设行间隔对所述条码定位团块沿竖直方向从上到下依次进行宽度扫描,根据所述边缘点的数目,确定每一次扫描得到的宽度单元的数量,其中,所述宽度单元由任意相邻两个边缘点确定;

统计所述宽度单元的数量连续小于第一阈值的扫描次数;

在所述扫描次数到达第二阈值时,分割所述条码,并记录分割后的条码的个数;

获取所述分割后的条码所对应的条码定位团块的像素点,确定所述分割后的条码所对应的条码定位团块的像素点所处区域的质心为所述条码的坐标;

确定所述个数及所述坐标为所述条码定位团块中的条码定位信息。

5.根据权利要求4所述的条码检测方法,其特征在于,所述根据所述条码的所有像素点的灰度值,确定所述条码定位团块的边缘点的步骤,包括:

根据所述条码的所有像素点的灰度值,确定当前像素点的灰度值与第一相邻像素点的灰度值求差后的第一一阶导数,其中,所述第一相邻像素点为与所述当前像素点相邻的任一像素点;

根据所述条码的所有像素点的灰度值,确定当前像素点的灰度值与第二相邻像素点的灰度值求差后的第二一阶导数,其中,所述第二相邻像素点为与所述当前像素点相邻的除所述第一相邻像素点以外的任一像素点;

确定所述第一一阶导数与所述第二一阶导数之差为所述当前像素点的二阶导数;

根据所述第一一阶导数、所述第二一阶导数及所述二阶导数,获得所述条码定位团块的边缘点。

6.根据权利要求3所述的条码检测方法,其特征在于,针对所述倾斜粘连的情况,所述根据所述条码定位策略,确定所述条码定位团块中的条码定位信息的步骤,包括:

获取所述直方图中所有波谷对应的角度值,并确定所有波谷的角度值为分割阈值;

在所述直方图中仅存在一个波谷时,确定角度值小于所述分割阈值的条码为第一类条码、角度值大于所述分割阈值的条码为第二类条码;

统计所述第一类条码及所述第二类条码的总数量,并确定所述总数量为条码的个数;

确定所述第一类条码的角度值中的峰值为所述第一类条码与水平方向所成的角度、所述第二类条码的角度值中的峰值为所述第二类条码与水平方向所成的角度;

获取所述第一类条码所对应的条码定位团块的像素点及所述第二类条码所对应的条码定位团块的像素点,确定所述第一类条码所对应的条码定位团块的像素点所处区域的质心为所述第一类条码的坐标、所述第二类条码所对应的条码定位团块的像素点所处区域的质心为所述第二类条码的坐标;

确定所述个数、所述角度及所述坐标为所述条码定位团块中的条码定位信息。

7.根据权利要求3所述的条码检测方法,其特征在于,针对所述倾斜粘连的情况,所述根据所述条码定位策略,确定所述条码定位团块中的条码定位信息的步骤,还包括:

获取所述直方图中所有波谷对应的角度值,并确定所有波谷的角度值为分割阈值;

在所述直方图中存在至少两个波谷时,确定角度值小于所有分割阈值中最小的分割阈值的条码为第三类条码、角度值大于所有分割阈值中最大的分割阈值的条码为第四类条码、角度值大于第一分割阈值且小于第二分割阈值的条码为第五类条码,其中,所述第一分割阈值为所有分割阈值中的任一分割阈值,所述第二分割阈值为所有分割阈值中与所述第一分割阈值相邻的分割阈值;

统计所述第三类条码、所述第四类条码及所述第五类条码的总数量,并确定所述总数量为条码的个数;

确定所述第三类条码的角度值中的峰值为所述第三类条码与水平方向所成的角度、所述第四类条码的角度值中的峰值为所述第四类条码与水平方向所成的角度、所述第五类条码的角度值中的峰值为所述第五类条码与水平方向所成的角度;

获取所述第三类条码所对应的条码定位团块的像素点、所述第四类条码所对应的条码定位团块的像素点及所述第五类条码所对应的条码定位团块的像素点,确定所述第三类条码所对应的条码定位团块的像素点所处区域的质心为所述第三类条码的坐标、所述第四类条码所对应的条码定位团块的像素点所处区域的质心为所述第四类条码的坐标、所述第五类条码所对应的条码定位团块的像素点所处区域的质心为所述第五类条码的坐标;

确定所述个数、所述角度及所述坐标为所述条码定位团块中的条码定位信息。

8.根据权利要求1至
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