CN110969043A - 基于关键点检测的二维码检测***及检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于关键点检测的二维码检测***,包括:图像输入模块,用于输入待检测的二维码图像;图像处理模块,用于对所述二维码图像进行图像处理,得到符合关键点检测要求的待检测图像;二维码检测模块,用于根据预设的姿态估计算法,对所述待检测图像进行二维码区域检测,得到所述待检测图像上的二维码区域;二维码识别模块,用于对检测得到的各所述二维码区域进行二维码识别并输出所识别到的内容,本发明提供的基于关键点检测的二维码检测***可自动识别输入的二维码图像中的多个二维码区域,并同时对多个二维码区域进行内容识别,并且具有较高的识别速度和识别准确率。本发明还提供了一种基于关键点检测的二维码检测方法。
Description
技术领域
本发明涉及二维码识别检测技术领域,具体涉及一种基于关键点检测的二维码检测***及检测方法。
背景技术
现有技术中的二维码检测***对二维码的检测方式是一对一检测,也就是一次仅能够对一个二维码进行检测。现有的二维码检测方法对单个二维码图像进行检测时检测精度较高,但如果需要同时对多个二维码进行识别检测时,一对一的二维码检测方式显然无法满足同时对多个二维码进行检测的需求。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于关键点检测的二维码检测***,以解决上述技术问题。
为达此目的,本发明采用以下技术方案:
提供一种基于关键点检测的二维码检测***,包括:
图像输入模块,用于输入待检测的二维码图像;
图像处理模块,连接所述图像输入模块,用于对所述二维码图像进行图像处理,得到符合关键点检测要求的待检测图像;
二维码检测模块,连接所述图像处理模块,用于根据预设的姿态估计算法,对所述待检测图像进行二维码区域检测,得到所述待检测图像上的二维码区域;
二维码识别模块,连接所述二维码检测模块,用于对检测得到的各所述二维码区域进行二维码识别并输出所识别到的内容。
作为本发明的一种优选方案,所述图像处理模块中包括:
图像缩放单元,用于将所述二维码图像缩放到预设的图像宽度或图像高度;
图像填充单元,连接所述图像缩放单元,用于对经缩放后的所述二维码图像进行图像填充,使得经缩放后的所述二维码图像的图像宽度和图像高度相等,最终得到所述待检测图像。
作为本发明的一种优选方案,预设的所述图像宽度或所述图像高度对应的尺寸为1024像素。
作为本发明的一种优选方案,所述姿态估计算法为Lightweight OpenPose。
本发明还提供了一种基于关键点检测的二维码检测方法,通过应用所述二维码检测***实现,包括如下步骤:
步骤S1,所述二维码检测***获取待检测的二维码图像;
步骤S2,所述二维码检测***对所述二维码图像进行图像处理,得到符合关键点检测要求的待检测图像;
步骤S3,所述二维码检测***根据预设的姿态估计算法对所述待检测图像进行二维码区域检测,得到所述待检测图像上的疑似二维码区域;
步骤S4,所述二维码检测***对检测到的各所述二维码区域进行二维码识别,并输出所识别到的内容。
作为本发明的一种优选方案,所述步骤S2中,所述二维码检测***对所述二维码图像进行图像处理的过程包括如下步骤:
步骤S21,所述二维码检测***将所述二维码图像缩放到预设的图像宽度或图像高度;
步骤S22,所述二维码检测***对经缩放后的所述二维码图像进行图像填充,使得经缩放后的所述二维码图像的图像宽度和图像高度尺寸相等,最终得到所述待检测图像。
作为本发明的一种优选方案,预设的所述图像宽度或所述图像高度对应的尺寸为1024像素。
作为本发明的一种优选方案,步骤S3中,所述二维码检测***通过预设的姿态估计算法对所述待检测图像进行二维码区域关检测,应用姿态估计算法检测得到所述二维码区域的过程具体包括如下步骤:
步骤S31,通过预设的姿态估计模型识别得到所述待检测图像上的对应每个所述二维码区域的至少三个关键点;
步骤S32,确定一个所述关键点作为起始定位点,按顺时针方向对各所述关键点依序进行定位标注,标注得到各所述关键点分别对应的定位点;
步骤S33,以各所述定位点为特征点,并基于各所述特征点间的部分亲和域,检测得到所述待检测图像上的各所述二维码区域。
作为本发明的一种优选方案,所述步骤S31中,所述关键点的数量至少为4个。
作为本发明的一种优选方案,所述姿态估计算法为Lightweight OpenPose。
本发明提供的基于关键点检测的二维码检测***可自动识别输入的二维码图像中的多个二维码区域,并同时对多个二维码区域进行内容识别,并且具有较高的识别速度和识别准确率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对本发明实施例中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地,下面所描述的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明一实施例所述的基于关键点检测的二维码检测***的结构示意图;
图2是本发明一实施例所述的基于关键点检测的二维码检测***中的图像处理模块的内部结构示意图;
图3是本发明一实施例所述的基于关键点检测的二维码检测方法的步骤图;
图4是本发明一实施例所述的基于关键点检测的二维码检测方法中的步骤S2的具体步骤图;
图5是本发明一实施例所述的基于关键点检测的二维码检测方法中的步骤S3的具体步骤图;
图6是本发明一实施例所述的基于关键点检测的二维码检测***的对二维码区域进行定位的原理框图。
具体实施方式
下面结合附图并通过具体实施方式来进一步说明本发明的技术方案。
其中,附图仅用于示例性说明,表示的仅是示意图,而非实物图,不能理解为对本专利的限制;为了更好地说明本发明的实施例,附图某些部件会有省略、放大或缩小,并不代表实际产品的尺寸;对本领域技术人员来说,附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。
本发明实施例的附图中相同或相似的标号对应相同或相似的部件;在本发明的描述中,需要理解的是,若出现术语“上”、“下”、“左”、“右”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明,不能理解为对本专利的限制,对于本领域的普通技术人员而言,可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。
在本发明的描述中,除非另有明确的规定和限定,若出现术语“连接”等指示部件之间的连接关系,该术语应做广义理解,例如,可以是固定连接,也可以是可拆卸连接,或成一体;可以是机械连接,也可以是电连接;可以是直接相连,也可以通过中间媒介间接相连,可以是两个部件内部的连通或两个部件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言,可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
请参照图1,本发明实施例提供的基于关键点检测的二维码检测***,用于对二维码图像进行识别检测,包括:
图像输入模块1,用于输入待检测的二维码图像;
图像处理模块2,连接图像输入模块1,用于对二维码图像进行图像处理,得到符合关键点检测要求的待检测图像;
二维码检测模块3,连接图像处理模块2,用于根据预设的姿态估计算法,对待检测图像进行二维码区域关键点检测;
二维码识别模块4,连接二维码检测模块3,用于对检测得到的各二维码区域进行二维码识别并输出所述识别到的内容。
请参照图2,图像处理模块2中包括:
图像缩放单元21,用于将二维码图像缩放到预设的图像宽度或图像高度;
图像填充单元22,连接图像缩放单元21,用于对经缩放后的二维码图像进行图像填充,使得经缩放后的二维码图像的图像宽度和图像高度相等,最终得到待检测图像。
优选地,预设的图像宽度或图像高度对应的尺寸为1024像素。
具体而言,本实施例提供的基于关键点检测的二维码检测***处理待检测的二维码图像的过程如下:
二维码检测***首先将二维码图像的图像宽度或图像高度缩放到预设的图像宽度或图像高度尺寸,比如当二维码图像的原始宽度大于原始高度时,***在保持图像宽高比不变的前提下,将图像宽度缩放到1024像素。
然后,***对二维码图像进行图像填充,使得所输入的二维码图像的尺寸符合后续的关键点检测要求。图像填充过程具体为,比如当二维码图像的原始宽度大于原始高度时,***在将图像缩放到1024像素后,对二维码图像在图像高度方向上进行上下像素填充(像素值填充为0),使得最终填充后得到的待检测图像的图像宽度和图像高度均为1024像素。当原始图像宽度小于原始图像高度时,***对二维码图像在图像宽度方向上对图像进行左右像素填充(像素值填充为0),使得最终填充后的图像宽度和图像高度的尺寸均为1024像素。
上述技术方案中,本实施例提供的二维码检测***优选采用LightweightOpenPose(多人目标关键点检测网络)姿态估计算法对待检测图像进行关键点检测,并最终检测得到二维码区域。
请参照图3,本发明还提供一种基于关键点检测的二维码检测方法,通过应用上述的二维码检测***实现,具体包括如下步骤:
步骤S1,二维码检测***获取待检测的二维码图像;
步骤S2,二维码检测***对二维码图像进行图像处理,得到符合关键点检测要求的待检测图像;
步骤S3,二维码检测***根据预设的姿态估计算法对待检测图像进行二维码区域检测,得到待检测图像上的二维码区域;
步骤S4,二维码检测***对检测到的各二维码区域进行二维码识别,并输出所识别到的内容。
请参照图4,二维码检测***对二维码图像进行图像处理的过程包括如下步骤:
步骤S21,二维码检测***将二维码图像缩放到预设的图像宽度或图像高度;
步骤S22,二维码检测***对经缩放后的二维码图像进行图像填充,使得经缩放后的二维码图像的图像宽度和图像高度尺寸相等,最终得到待检测图像。
于本实施例的一种优选方案中,步骤S21中,预设的图像宽度或图像高度对应的尺寸为1024像素。
请参照图5,二维码检测***通过预设的姿态估计算法对待检测图像进行二维码区域检测,应用姿态估计算法检测得到二维码区域的过程具体包括如下步骤:
步骤S31,通过预设的姿态估计模型识别得到待检测图像上的对应每个疑似二维码区域的至少三个关键点;
步骤S32,确定一个关键点作为起始定位点,按顺时针方向对各关键点依序进行定位标注,标注得到各关键点分别对应的定位点;
步骤S33,以各定位点为特征点,并基于各特征点间的部分亲和域,检测得到待检测图像上的各二维码区域。
具体而言,请参照图6,首先通过预设的姿态估计模型识别得到待检测图像上的疑似二维码区域。然后***对每个疑似二维码区域进行关键点识别,识别得到对应每个疑似二维码区域的至少3个关键点(比如图6中的标号为1、2、3的3个关键点)。然后***确定一个关键点作为起始定位点,比如以标号为1的关键点作为起始定位点,并按顺时针方向对各关键点依序进行定位标注,标注得到各关键点对应的定位点,如图6中的标号为2的关键点即为第二定位点,标号为3的关键点即为第三定位点,标号为1的关键点即为第一定位点。最后,***以这3个定位点作为姿态估计算法检测二维码区域所需的3个特征点,并基于这3个特征点间的部分亲和域PAFs(相当于各特征点与点之间的连线),最终检测得到待检测图像中的各二维码区域。
***通过3个关键点检测的二维码区域的形状与目前大多二维码的方形形状有些许差别,可能导致所检测的二维码区域存在识别困难的情况,所以,为了提高对二维码区域的识别准确率,请参照图6,更优选地,***预先识别到的关键点数量至少为4个,***最后基于4个特征点间的部分亲和域PAFs,最终检测得到待检测图像中的各二维码区域。
***采用的姿态估计算法优选为Lightweight OpenPose(多人目标关键点检测网络)。
综上,本发明提供的基于关键点检测的二维码检测***可自动识别输入的二维码图像中的多个二维码区域,并同时对多个二维码区域进行内容识别,并且具有较高的识别速度和识别准确率。
需要声明的是,上述具体实施方式仅仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员应该明白,还可以对本发明做各种修改、等同替换、变化等等。但是,这些变换只要未背离本发明的精神,都应在本发明的保护范围之内。另外,本申请说明书和权利要求书所使用的一些术语并不是限制,仅仅是为了便于描述。
需要声明的是,上述具体实施方式仅仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员应该明白,还可以对本发明做各种修改、等同替换、变化等等。但是,这些变换只要未背离本发明的精神,都应在本发明的保护范围之内。另外,本申请说明书和权利要求书所使用的一些术语并不是限制,仅仅是为了便于描述。
Claims (10)
1.一种基于关键点检测的二维码检测***,其特征在于,包括:
图像输入模块,用于输入待检测的二维码图像;
图像处理模块,连接所述图像输入模块,用于对所述二维码图像进行图像处理,得到符合关键点检测要求的待检测图像;
二维码检测模块,连接所述图像处理模块,用于根据预设的姿态估计算法,对所述待检测图像进行二维码区域检测,得到所述待检测图像上的二维码区域;
二维码识别模块,连接所述二维码检测模块,用于对检测得到的各所述二维码区域进行二维码识别并输出所识别到的内容。
2.如权利要求1所述的基于关键点检测的二维码检测***,其特征在于,所述图像处理模块中包括:
图像缩放单元,用于将所述二维码图像缩放到预设的图像宽度或图像高度;
图像填充单元,连接所述图像缩放单元,用于对经缩放后的所述二维码图像进行图像填充,使得经缩放后的所述二维码图像的图像宽度和图像高度相等,最终得到所述待检测图像。
3.如权利要求2所述的基于关键点检测的二维码检测***,其特征在于,预设的所述图像宽度或所述图像高度对应的尺寸为1024像素。
4.如权利要求1所述的基于关键点检测的二维码检测***,其特征在于,所述姿态估计算法为Lightweight OpenPose。
5.一种基于关键点检测的二维码检测方法,通过应用如权1-4任意一项的所述二维码检测***实现,其特征在于,包括如下步骤:
步骤S1,所述二维码检测***获取待检测的二维码图像;
步骤S2,所述二维码检测***对所述二维码图像进行图像处理,得到符合关键点检测要求的待检测图像;
步骤S3,所述二维码检测***根据预设的姿态估计算法对所述待检测图像进行二维码区域检测,得到所述待检测图像上的疑似二维码区域;
步骤S4,所述二维码检测***对检测到的各所述二维码区域进行二维码识别,并输出所识别到的内容。
6.如权利要求5所述的二维码检测方法,其特征在于,所述步骤S2中,所述二维码检测***对所述二维码图像进行图像处理的过程包括如下步骤:
步骤S21,所述二维码检测***将所述二维码图像缩放到预设的图像宽度或图像高度;
步骤S22,所述二维码检测***对经缩放后的所述二维码图像进行图像填充,使得经缩放后的所述二维码图像的图像宽度和图像高度尺寸相等,最终得到所述待检测图像。
7.如权利要求6所述的二维码检测方法,其特征在于,预设的所述图像宽度或所述图像高度对应的尺寸为1024像素。
8.如权利要求5所述的二维码检测方法,其特征在于,步骤S3中,所述二维码检测***通过预设的姿态估计算法对所述待检测图像进行二维码区域关检测,应用姿态估计算法检测得到所述二维码区域的过程具体包括如下步骤:
步骤S31,通过预设的姿态估计模型识别得到所述待检测图像上的对应每个所述二维码区域的至少三个关键点;
步骤S32,确定一个所述关键点作为起始定位点,按顺时针方向对各所述关键点依序进行定位标注,标注得到各所述关键点分别对应的定位点;
步骤S33,以各所述定位点为特征点,并基于各所述特征点间的部分亲和域,检测得到所述待检测图像上的各所述二维码区域。
9.如权利要求8所述的二维码检测方法,其特征在于,所述步骤S31中,所述关键点的数量至少为4个。
10.如权利要求8所述的二维码检测方法,其特征在于,所述姿态估计算法为Lightweight OpenPose。
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