【技术实现步骤摘要】
识别方法及装置
本说明书实施例涉及计算机
，特别涉及识别方法。本说明书一个或者多个实施例同时涉及识别装置，计算设备，以及计算机可读存储介质。
技术介绍
随着终端技术的发展，诸如智能手机、平板电脑等智能终端已经成为人们工作和生活必不可少的一部分。如今，二维码等识别码扫码识别已经广泛应用于各种使用场景，例如，用户通过扫描二维码进行支付、添加好友、获取资讯等。但是现有技术中，在进行扫码识别时，通常用户通过点击智能终端的“扫一扫”下发扫码识别指令后，智能终端会在显示屏幕中间显示一个较小的扫描框，需要用户不断的移动智能终端以使得将扫描框对准识别码，从而导致用户体验满意度较低，并且整个扫码识别过程耗时较长，识别效率差。因此，急需提供一种可以实现扫描方便、且识别效率高的识别方法。
技术实现思路
有鉴于此，本说明书施例提供了识别方法。本说明书一个或者多个实施例同时涉及识别装置，计算设备，以及计算机可读存储介质，以解决现有技术中存在的技术缺陷。根据本说明书实施例的第一方面，提供了一种识别方法，应用于识别终端，包括：确定用户在所述识别终端选择的第三方应用程序，且接收所述用户基于所述第三方应用程序生成的识别指令；基于所述识别指令获取所述识别终端的屏幕尺寸，且基于所述识别终端的屏幕尺寸确定所述识别终端的识别区域；获取并解析所述识别区域内的帧图像，在确定所述帧图像中包括预设图案的情况下，提取所述预设图案作为目标对象；以预设的识别标识符对所述目标对象进行标示，并对...
【技术保护点】
1.一种识别方法，应用于识别终端，包括：/n确定用户在所述识别终端选择的第三方应用程序，且接收所述用户基于所述第三方应用程序生成的识别指令；/n基于所述识别指令获取所述识别终端的屏幕尺寸，且基于所述识别终端的屏幕尺寸确定所述识别终端的识别区域；/n获取并解析所述识别区域内的帧图像，在确定所述帧图像中包括预设图案的情况下，提取所述预设图案作为目标对象；/n以预设的识别标识符对所述目标对象进行标示，并对所述目标对象进行识别以确定所述目标对象的识别结果。/n
【技术特征摘要】
1.一种识别方法，应用于识别终端，包括：
确定用户在所述识别终端选择的第三方应用程序，且接收所述用户基于所述第三方应用程序生成的识别指令；
基于所述识别指令获取所述识别终端的屏幕尺寸，且基于所述识别终端的屏幕尺寸确定所述识别终端的识别区域；
获取并解析所述识别区域内的帧图像，在确定所述帧图像中包括预设图案的情况下，提取所述预设图案作为目标对象；
以预设的识别标识符对所述目标对象进行标示，并对所述目标对象进行识别以确定所述目标对象的识别结果。
2.根据权利要求1所述的识别方法，所述以预设的识别标识符对所述目标对象进行标示包括：
以预设的识别标识符在所述目标对象内部预设位置对所述目标对象进行标示。
3.根据权利要求1所述的方法，所述识别终端的识别区域的宽度为所述识别终端的屏幕宽度的90％～100％，所述识别终端的识别区域的高度为所述识别终端的屏幕高度的80％～100％。
4.根据权利要求1所述的方法，所述对所述目标对象进行识别以确定所述目标对象的识别结果包括：
S1、基于第i种类型的第j个识别算法对所述帧图像中目标对象进行识别，其中，j∈[1，n]，且i和n均为正整数；
S2、判断识别是否成功，
若是，则确定所述帧图像中目标对象的识别结果，
若否，则判断j是否大于等于n，
若是，则将i自增1，且获取并解析所述识别区域内的下一帧图像以及继续执行步骤S1，
若否，则将j自增1，且获取并解析所述识别区域内的下一帧图像以及继续执行步骤S1。
5.根据权利要求4所述的识别方法，所述获取并解析所述识别区域内的帧图像之前，还包括：
预先确定第一帧图像中目标对象的类型，且增加与所述第一帧图像中目标对象的类型匹配的识别算法类型的权重。
6.根据权利要求5所述的识别方法，所述预先确定第一帧图像中目标对象的类型，且增加与所述第一帧图像中目标对象的类型匹配的识别算法类型的权重之后，还包括：
基于识别精度对每种类型的识别算法进行降序排序，以权重最高以及识别精度最高的第i种类型的第j个识别算法作为初始识别算法；
其中，所述第i种类型的识别算法的权重大于第i+1种类型的识别算法的权重，所述第j个识别算法的精度大于第j+1个识别算法的精度。
7.根据权利要求4所述的识别方法，所述获取并解析所述识别区域内的下一帧图像以及继续执行步骤S1包括：
根据预设获取规则获取并解析所述识别区域内的下一帧图像，且基于第i种类型的第j个识别算法对所述下一帧图像中目标对象进行识别，继续执行步骤S2，
其中，所述预设获取规则包括相邻两次获取的所述识别区域内的帧图像的大小不同。
8.根据权利要求4所述的识别方法，所述基于第i种类型的第j个识别算法对所述帧图像中目标对象进行识别之后，还包括：
在识别失败，且确定所述帧图像中目标对象包括预设特征的情况下，获取并解析所述识别区域内的下一帧图像，基于与所述预设特征对应的识别算法对所述下一帧图像中目标对象进行识别以及继续执行步骤S2。
9.根据权利要求4所述的识别方法，所述对所述目标对象进行识别以确定所述目标对象的识别结果之前，还包括：
基于预设二值化算法对所述目标对象二值化，且根据二值化结果确定识别所述帧图像中目标对象的第i种类型的第j个识别算法。
10.根据权利要求1-9任意一项所述的识别方法，所述目标对象包括二维码或条形码。
11.一种识别方法，应用于识别终端，包括：
确定用户在所述识别终端选择的第三方应用程序，且接收所述用户基于所述第三方应用程序生成的识别指令；
基于所述识别指令获取所述识别终端的屏幕尺寸，且基于所述识别终端的屏幕尺寸确定所述识别终端的识别区域；
在所述识别区域显示预设的识别动画，获取并解析所述识别区域内的帧图像，且在确定所述帧图像中包括预设图案的情况下，提取所述预设图案作为目标对象；
对所述目标对象进行识别以确定所述目标对象的识别结果。
12.根据权利要求11所述的识别方法，所述在所述识别区域显示预设的识别动画包括：
在所述识别区域的预设位置显示预设的识别动画。
13.根据权利要求12所述的识别方法，所述识别动画显示于所述识别终端的屏幕中上部，且所述识别动画的起始位置根据所述识别区域的顶部边界位置设置，所述识别动画的终止位置根据所述识别区域的底部边界位置设置。
14.根据权利要求11所述的方法，所述识别终端的识别区域的宽度为所述识别终端的屏幕宽度的90％～100％，所述识别终端的识别区域的高度为所述识别终端的屏幕高度的80％～100％。
15.根据权利要求11所述的方法，所述对所述目标对象进行识别以确定所述目标对象的识别结果包括：
S1、基于第i种类型的第j个识别算法对所述帧图像中目标对象进行识别，其中，j∈[1，n]，且i和n均为正整数；
S2、判断识别是否成功，
若是，则确定所述帧图像中目标对象的识别结果，
若否，则判断j是否大于等于n，
若是，则将i自增1，且获取并解析所述识别区域内的下一帧图像以及继续执行步骤S1，
若否，则将j自增1，且获取并解析所述识别区域内的下一帧图像以及继续执行步骤S1。
16.根据权利要求15所述的识别方法，所述获取并解析所述识别区域内的帧图像之前，还包括：
预先确定第一帧图像中目标对象的类型，且增加与所述第一帧图像中目标对象的类型匹配的识别算法类型的权重。
17.根据权利要求16所述的识别方法，所述预先确定第一帧图像中目标对象的类型，且增加与所述第一帧图像中目标对象的类型匹配的识别算法类型的权重之后，还包括：
基于识别精度对每种类型的识别算法进行降序排序，以权重最高以及识别精度最高的第i种类型的第j个识别算法作为初始识别算法；
其中，所述第i种类型的识别算法的权重大于第i+1种类型的识别算法的权重，所述第j个识别算法的精度大于第j+1个识别算法的精度。
18.根据权利要求15所述的识别方法，所述获取并解析所述识别区域内的下一帧图像以及继续执行步骤S1包括：
根据预设获取规则获取并解析所述识别区域内的下一帧图像，且基于第i种类型的第j个识别算法对所述下一帧图像中目标对象进行识别，继续执行步骤S2，
其中，所述预设获取规则包括相邻两次获取的所述识别区域内的帧图像的大小不同。
19.根据权利要求15所述的识别方法，所述基于第i种类型的第j个识别算法对所述帧图像中目标对象进行识别之后，还包括：
在识别失败，且确定所述帧图像中目标对象包括预设特征的情况下，获取并解析所述识别区域内的下一帧图像，基于与所述预设特征对应的识别算法对所述下一帧图像中目标对象进行识别以及继续执行步骤S2。
20.根据权利要求15所述的识别方法，所述对所述目标对象进行识别以确定所述目标对象的识别结果之前，还包括：
基于预设二值化算法对所述目标对象二值化，且根据二值化结果确定识别所述帧图像中目标对象的第i种类型的第j个识别算法。
21.根据权利要求11-20任意一项所述的识别方法，所述目标对象包括二维码或条形码。
22.一种识别方法，应用于识别终端，包括：
确定用户在所述识别终端选择的第三方应用程序，且接收所述用户基于所述第三方应用程序生成的识别指令；
基于所述识别指令获取所述识别终端的屏幕尺寸，且基于所述识别终端的屏幕尺寸确定所述识别终端的识别区域；
获取并解析所述识别区域内的帧图像，且在确定所述帧图像中包括预设图案的情况下，提取所述预设图案作为目标对象；
对所述目标对象进行识别以确定所述目标对象的识别结果，并以预设的识别标识符标示识别成功。
23.根据权利要求22所述的识别方法，所述以预设的识别标识符标示识别成功包括：
以预设的识别标识符在所述目标对象内部标示识别成功。
24.根据权利要求22所述的方法，所述识别终端的识别区域的宽度为所述识别终端的屏幕宽度的90％～100％，所述识别终端的识别区域的高度为所述识别终端的屏幕高度的80％～100％。
25.根据权利要求22所述的方法，所述对所述目标对象进行识别以确定所述目标对象的识别结果包括：
S1、基于第i种类型的第j个识别算法对所述帧图像中目标对象进行识别，其中，j∈[1，n]，且i和n均为正整数；
S2、判断识别是否成功，
若是，则确定所述帧图像中目标对象的识别结果，
若否，则判断j是否大于等于n，
若是，则将i自增1，且获取并解析所述识别区域内的下一帧图像以及继续执行步骤S1，
若否，则将j自增1，且获取并解析所述识别区域内的下一帧图像以及继续执行步骤S1。
26.根据权利要求25所述的识别方法，所述获取并解析所述识别区域内的帧图像之前，还包括：
预先确定第一帧图像中目标对象的类型，且增加与所述第一帧图像中目标对象的类型匹配的识别算法类型的权重。
27.根据权利要求25所述的识别方法，所述预先确定第一帧图像中目标对象的类型，且增加与所述第一帧图像中目标对象的类型匹配的识别算法类型的权重之后，还包括：
基于识别精度对每种类型的识别算法进行降序排序，以权重最高以及识别精度最高的第i种类型的第j个识别算法作为初始识别算法；
其中，所述第i种类型的识别算法的权重大于第i+1种类型的识别算法的权重，所述第j个识别算法的精度大于第j+1个识别算法的精度。
28.根据权利要求25所述的识别方法，所述获取并解析所述识别区域内的下一帧图像以及继续执行步骤S1包括：
根据预设获取规则获取并解析所述识别区域内的下一帧图像，且基于第i种类型的第j个识别算法对所述下一帧图像中目标对象进行识别，继续执行步骤S2，
其中，所述预设获取规则包括相邻两次获取的所述识别区域内的帧图像的大小不同。
29.根据权利要求25所述的识别方法，所述基于第i种类型的第j个识别算法对所述帧图像中目标对象进行识别之后，还包括：
在识别失败，且确定...
【专利技术属性】
技术研发人员：邹启晨，方视菁，李君，谷敏敏，李赵磊，杨磊磊，
申请(专利权)人：支付宝杭州信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33
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