二维码识别方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种二维码识别方法、装置、电子设备及存储介质。其中，该方法包括：获取包含二维码的全屏图像，所述全屏图像是指占据电子设备的整个屏幕的图像；基于训练的二维码特征提取模型，提取所述全屏图像中的二维码特征点；基于提取的二维码特征点，对所述全屏图像进行二维码识别。本申请能够直接对全屏图像中的二维码进行识别，而不需要将二维码精确对准到扫码框内，操作简便，识别的效率更高。

【技术实现步骤摘要】
二维码识别方法、装置、电子设备及存储介质
本申请涉及计算机
，具体而言，涉及一种二维码识别方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
二维码技术是在一维条码技术的基础上发展起来的一门集信息编码、信息传递、图像处理、数据加密等技术于一体的综合性技术，已广泛应用于各种应用场景，如支付系统，网页跳转，物品信息，下载链接等。其中，二维码的结构可以包括：用于二维码定位的定位框、用于划分二维码网格的定位图形、用于表征二维码尺寸的版本信息、用于表征二维码的纠错级别的格式信息、以及校正图形和纠错码字等。在使用扫码设备扫描二维码中的信息时，为了保证对二维码的有效识别，用户需要一边看着扫码设备(如手机、平板等)的屏幕一边移动该扫码设备，以确保被扫描的二维码能进入扫码设备的屏幕显示的扫码框框定的范围，操作复杂，识别的效率较低。
技术实现思路
有鉴于此，本申请实施例的目的在于提供一种二维码识别方法、装置、电子设备及存储介质，能够直接对全屏图像中的二维码进行识别，操作简便，识别的效率更高。主要包括如下几个方面：第一方面，本申请实施例提供了一种二维码识别方法，所述方法包括：获取包含二维码的全屏图像，所述全屏图像是指占据电子设备的整个屏幕的图像；基于训练的二维码特征提取模型，提取所述全屏图像中的二维码特征点；基于提取的二维码特征点，对所述全屏图像进行二维码识别。在一种实施方式中，所述方法还包括：若对所述全屏图像进行二维码识别失败，则获取包含二维码的非全屏图像，所述非全屏图像包括方形图像和取景框图像；所述方形图像是指以屏幕界面中心为中心点，以电子设备的宽边为边长的正方形图像；所述取景框图像是指在所述电子设备屏幕上的取景框内的图像；基于所述非全屏图像进行二维码识别。在一些实施例中，按照如下步骤训练二维码特征提取模型：获取多个包含样本二维码的样本全屏图像；针对每个样本全屏图像，确定该样本全屏图像中样本二维码对应的样本二维码特征点；依次将每个样本全屏图像作为待训练的二维码特征提取模型的输入，将该样本全屏图像中样本二维码对应的样本二维码特征点作为待训练的二维码特征提取模型的输出，训练得到所述二维码特征提取模型。在另一种实施方式中，所述基于提取的二维码特征点，对所述全屏图像进行二维码识别，包括：基于提取的二维码特征点，从所述全屏图像中确定二维码图像区域；所述二维码图像区域为所述二维码对应的图像区域；对所述二维码图像区域依次进行第一二值化处理和二维码解码处理，识别得到所述二维码对应的二维码内容。在又一种实施方式中，在所述从所述全屏图像中确定二维码图像区域之后，所述对所述二维码图像区域依次进行第一二值化处理和二维码解码处理之前，还包括：判断所述二维码图像区域中是否存在所述二维码的版本信息；若否，则基于训练的二维码补位模型，对所述二维码图像区域进行补位处理。在一些实施例中，按照如下步骤训练二维码补位模型：获取多个样本二维码图像区域，以及与每个样本二维码图像区域对应的补位二维码图像区域；依次将每个样本二维码图像区域作为待训练的二维码补位模型的输入，将该样本二维码图像区域对应的补位二维码图像区域作为待训练的二维码补位模型的输出，训练得到所述二维码补位模型。在一些实施例中，所述全屏图像为多帧；所述非全屏图像为方形图像；按照如下步骤确定包含二维码的非全屏图像：按照预设抽样频率从所有帧全屏图像中抽取出部分帧全屏图像；针对部分帧全屏图像中的每帧全屏图像，以屏幕界面中心为中心点，以电子设备的宽边为边长的对该帧全屏图像进行截取，得到方形图像。在一些实施例中，所述全屏图像为多帧；所述非全屏图像为取景框图像；按照如下步骤确定包含二维码的非全屏图像：判断全屏图像的图像数量是否达到预设数量阈值；若是，则从所有帧全屏图像中随机抽取出部分帧全屏图像；针对部分帧全屏图像中的每帧全屏图像，按照所述电子设备屏幕上的取景框对该帧全屏图像进行截取，得到取景框图像。在再一种实施方式中，所述基于所述非全屏图像进行二维码识别，包括：确定所述非全屏图像中每个像素对应的二值化阈值；基于确定的二值化阈值对所述非全屏图像进行第二二值化处理，得到处理后的非全屏图像；对处理后的非全屏图像进行二维码解码处理，识别得到所述二维码对应的二维码内容。在再一种实施方式中，在所述基于所述非全屏图像进行二维码识别之前，还包括：判断所述非全屏图像中是否存在所述二维码的版本信息；若否，则基于训练的二维码补位模型，对所述非全屏图像进行补位处理。第二方面，本申请实施例还提供了一种二维码识别装置，所述装置包括：获取模块，用于获取包含二维码的全屏图像，所述全屏图像是指占据电子设备的整个屏幕的图像；提取模块，用于基于训练的二维码特征提取模型，提取所述全屏图像中的二维码特征点；第一识别模块，用于基于提取的二维码特征点，对所述全屏图像进行二维码识别。在一种实施方式中，所述装置还包括：第二识别模块，用于若对所述全屏图像进行二维码识别失败，则获取包含二维码的非全屏图像，所述非全屏图像包括方形图像和取景框图像；所述方形图像是指以屏幕界面中心为中心点，以电子设备的宽边为边长的正方形图像；所述取景框图像是指在所述电子设备屏幕上的取景框内的图像；基于所述非全屏图像进行二维码识别。在一些实施例中，所述装置还包括：第一模型训练模块，用于获取多个包含样本二维码的样本全屏图像；针对每个样本全屏图像，确定该样本全屏图像中样本二维码对应的样本二维码特征点；依次将每个样本全屏图像作为待训练的二维码特征提取模型的输入，将该样本全屏图像中样本二维码对应的样本二维码特征点作为待训练的二维码特征提取模型的输出，训练得到所述二维码特征提取模型。在一些实施例中，所述第一识别模块，具体用于：基于提取的二维码特征点，从所述全屏图像中确定二维码图像区域；所述二维码图像区域为所述二维码对应的图像区域；对所述二维码图像区域依次进行第一二值化处理和二维码解码处理，识别得到所述二维码对应的二维码内容。在一些实施例中，所述第一识别模块，具体用于：在所述从所述全屏图像中确定二维码图像区域之后，所述对所述二维码图像区域依次进行第一二值化处理和二维码解码处理之前，判断所述二维码图像区域中是否存在所述二维码的版本信息；若否，则基于训练的二维码补位模型，对所述二维码图像区域进行补位处理。在另一种实施方式中，第二模型训练模块，用于：获取多个样本二维码图像区域，以及与每个样本二维码图像区域对应的补位二维码图像区域；依次将每个样本二维码图像区域作为待训练的二维码补位模型的输入，将该样本二维码图像区域对应的补位二维码图像区域作为待训练的二维码补位模型的输出，训练得到所述二维码补位本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种二维码识别方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取包含二维码的全屏图像，所述全屏图像是指占据电子设备的整个屏幕的图像；/n基于训练的二维码特征提取模型，提取所述全屏图像中的二维码特征点；/n基于提取的二维码特征点，对所述全屏图像进行二维码识别。/n

【技术特征摘要】
1.一种二维码识别方法，其特征在于，所述方法包括：
获取包含二维码的全屏图像，所述全屏图像是指占据电子设备的整个屏幕的图像；
基于训练的二维码特征提取模型，提取所述全屏图像中的二维码特征点；
基于提取的二维码特征点，对所述全屏图像进行二维码识别。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
若对所述全屏图像进行二维码识别失败，则获取包含二维码的非全屏图像，所述非全屏图像包括方形图像和取景框图像；所述方形图像是指以屏幕界面中心为中心点，以电子设备的宽边为边长的正方形图像；所述取景框图像是指在所述电子设备屏幕上的取景框内的图像；
基于所述非全屏图像进行二维码识别。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，按照如下步骤训练二维码特征提取模型：
获取多个包含样本二维码的样本全屏图像；
针对每个样本全屏图像，确定该样本全屏图像中样本二维码对应的样本二维码特征点；
依次将每个样本全屏图像作为待训练的二维码特征提取模型的输入，将该样本全屏图像中样本二维码对应的样本二维码特征点作为待训练的二维码特征提取模型的输出，训练得到所述二维码特征提取模型。


4.根据权利要求1或3所述的方法，其特征在于，所述基于提取的二维码特征点，对所述全屏图像进行二维码识别，包括：
基于提取的二维码特征点，从所述全屏图像中确定二维码图像区域；所述二维码图像区域为所述二维码对应的图像区域；
对所述二维码图像区域依次进行第一二值化处理和二维码解码处理，识别得到所述二维码对应的二维码内容。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述从所述全屏图像中确定二维码图像区域之后，所述对所述二维码图像区域依次进行第一二值化处理和二维码解码处理之前，还包括：
判断所述二维码图像区域中是否存在所述二维码的版本信息；
若否，则基于训练的二维码补位模型，对所述二维码图像区域进行补位处理。


6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，按照如下步骤训练二维码补位模型：
获取多个样本二维码图像区域，以及与每个样本二维码图像区域对应的补位二维码图像区域；
依次将每个样本二维码图像区域作为待训练的二维码补位模型的输入，将该样本二维码图像区域对应的补位二维码图像区域作为待训练的二维码补位模型的输出，训练得到所述二维码补位模型。


7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述全屏图像为多帧；所述非全屏图像为方形图像；按照如下步骤确定包含二维码的非全屏图像：
按照预设抽样频率从所有帧全屏图像中抽取出部分帧全屏图像；
针对部分帧全屏图像中的每帧全屏图像，以屏幕界面中心为中心点，以电子设备的宽边为边长的对该帧全屏图像进行截取，得到方形图像。


8.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述全屏图像为多帧；所述非全屏图像为取景框图像；按照如下步骤确定包含二维码的非全屏图像：
判断全屏图像的图像数量是否达到预设数量阈值；
若是，则从所有帧全屏图像中随机抽取出部分帧全屏图像；
针对部分帧全屏图像中的每帧全屏图像，按照所述电子设备屏幕上的取景框对该帧全屏图像进行截取，得到取景框图像。


9.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述非全屏图像进行二维码识别，包括：
确定所述非全屏图像中每个像素对应的二值化阈值；
基于确定的二值化阈值对所述非全屏图像进行第二二值化处理，得到处理后的非全屏图像；
对处理后的非全屏图像进行二维码解码处理，识别得到所述二维码对应的二维码内容。


10.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述基于所述非全屏图像进行二维码识别之前，还包括：
判断所述非全屏图像中是否存在所述二维码的版本信息；
若否，则基于训练的二维码补位模型，对所述非全屏图像进行补位处理。


11.一种二维码识别装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，用于获取包含二维码的全屏图像，所述全屏图像是指占据电子设备的整个屏幕的图像；
提取模块，用于基于训练的二维码特征提取模型，提取所述全屏图像中的二维码特征点；
第一识别模块，用...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈兴，潘磊，丁超，温泉，
申请(专利权)人：北京骑胜科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11