行在可编程工业相机内，外加一套光源即可完成扫描处理并将结 果传出，系统运行在自制的基于DSP的工业相机上极大的降低了成本。
[0019] 5、本发明能够处理低分辨率图像（320X240)，通过步骤三从整幅图像上截取二 维码区域图像，步骤三之后的所有步骤都是针对二维码区域图像处理，极大减少了运算量， 提高了工作效率。
【附图说明】
[0020] 下面结合附图和【具体实施方式】来详细说明本发明： 图1为一种基于二维码解码的快速定位识别的方法的流程图。
[0021] 图2为横向纵向搜寻二维码边界示意图。
[0022] 图3为二维码坐标系转换示意图。
[0023] 图4为二维码分别向X、Y坐标方向投影的示意图。
[0024] 图5为获取二维码黑白方块重心坐标示意图。
[0025] 图6为Ml至M10以及N1至N10在xoy坐标系下的坐标图。
【具体实施方式】
[0026] 为了使本发明技术实现的措施、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结 合具体图示，进一步阐述本发明。
[0027] 图1为一种基于二维码解码的快速定位识别的方法的流程图。
[0028] 如图1所示，一种基于二维码解码的快速定位识别的方法，包括如下步骤： 步骤一，对工业相机取得的整幅图像做中值滤波处理，减少干扰噪点的影响度； 步骤二，对图像分别做横向和纵向扫描，判断当前图像是否存在二维码，若存在，则 取得二维码在图像中的区域坐标，执行步骤三，若不存在，则结束本次操作，具体操作步骤 为： 图2为横向纵向搜寻二维码边界示意图，如图2所示，特制的二维码周围有规则的分布 四条狭长边界，每条扫描线穿过二维码区域必然会符合一个条件，以横向扫描为例，首先穿 过黑色边界AB，其次穿过中间的条码区，最后穿过另一条黑色边界⑶；A、B、C、D四个点在 整条扫描线中属于和相邻点对比灰度值变化最大的一类点，|AB|和|⑶|的长度相近或 相等，而且在整条扫描线中A、B点率先出现，C、D点最后出现，竖向扫描与横向扫描原则相 同；根据此二维码特征原则，可以判断出图像分别做横向和纵向扫描时，扫描完毕后通过判 断符合特征的扫描线数量来确认当前图像中有无二维码存在；若存在，则取得二维码在图 像中的坐标位置，即保存A点和D点的坐标，用于确认二维码在整幅图像中的位置； 步骤三，从整幅图像中截取二维码图像； 步骤四，将二维码图像做自适应二值化处理； 步骤五，以白色像素点为背景，将所有能够通过相邻黑色像素点依次连接在一起的黑 色像素点归为一个连通域； 步骤六，过滤所有的连通域，筛选出4个边界，具体步骤为： 首先，在系统调试阶段取得4个边界各自黑色像素点的数量，计算得出每个边界黑色 像素点数量的平均值为pixCount，进而设置4个边界黑色像素点的数量阈值为pixCount ; 然后统计每个连通域的像素点数量，并依次与pixCount对比，保留像素点数量与pixCount 相近的连通域； 进一步地，在系统调试阶段取得4个边界各自的特征值，计算得出每个边界特征值的 平均值为k，进而设置4个边界的特征值阈值为k，对保留下来的连通域做奇异值分解运算 SVD，将剩余连通域各自的特征值依次与k值对比，即可筛选出最接近二维码四个边界的连 通域； 最后，在系统调试阶段取得4个边界各自的重心X、Y坐标，4个重心能够组成一个正方 形，取得该正方形的边长为shortLen和对角线长度为longLen ;计算筛选出的连通域的重 心X、Y坐标，如果一个连通域的重心能够与其它3个连通域的重心一起组成一个四边形，将 该四边形的边长与对角线长度分别与shortLen值、longLen值对比，若均为相近值，则表明 4个边界被筛选出来；否则筛选下一个连通域，直至全部筛选完成； 二维码图像包括4个边界在内的连通域个数大于等于5个，经过筛选仅保留代表边界 的4个连通域； 步骤七，将二维码图像从基于图像的坐标系转换到基于二维码的坐标系，具体步骤 为： 图3为二维码坐标系转换示意图，如图3所示，首先，建立基于图像的坐标系X0Y，设平 行的2条边界在基于图像的坐标系内的重心坐标分别为（XO, Y0)、（XI，Y1); 进一步地，计算二维码相对于X0Y坐标系的偏转角度，具体公式为： angle=atan2 (Y1-Y0, X1-X0)，angle 表示二维码偏转角度； 进一步地，在靠近二维码边界区域选择2个边界的交点〇 (oxl，oyl)，此时〇点的坐标是 基于图像坐标系X0Y下，通过公式转换〇点的坐标； ox=oxlXcos(angle)-oylXsin(angle)； oy=oxlXsin(angle)+oylXcos(angle)； 进一步地，通过以下公式转换二维码区域所有像素点的坐标，建设以〇为原点，基于二 维码的坐标系xoy，x、y与X、Y的关系为： x=XX cos (angle) - YX sin (angle)-〇x ； y=XX sin (angle) + YX cos (angle)-〇y ； 步骤八，二维码分别在新坐标系下沿着x轴和y轴进行投影，获得二维码的方向性以及 取得是二维码实边界的长度、实边交叉坐标、黑白块的宽度，具体步骤为： 图4为二维码分别向X、Y坐标方向投影的示意图，如图4所示，首先，在基于二维码xoy 坐标系下，将不包含4个边界的二维码区域图像分别向x、y方向做投影，投影柱最高的部 分是二维码的实边部分，进而判断出二维码的方向性，即二维码的左边界和下边界均为实 边界，依此规则判断二维码的上、下、左、右4个方向； 进一步地，利用投影结果取得xoy坐标系下二维码实边界长度len(图4)和黑白块的 宽度wid (图4)以及实边界交点坐标P0 (图5); 步骤九，获取二维码所有黑、白方块的重心坐标，具体步骤为： 图5为获取二维码黑白方块重心坐标示意图，如图5所示，首先，根据步骤八中求出的 二维码实边界长度len (图4)和黑白块的宽度wid (图4)以及实边界交点坐标P0 (图5)， 依次推断正方形其余三点的坐标； 若P0点坐标为（px，py)，则其它三点的坐标为， PI (px, (py+len-wid)), P2 ((px+len-wid), (py+len-wid)), P3 ((px+len-wid), py)； 进一步地，二维码的大小为len/wid，那么图5中的M系列点和N系列点的坐标为： Ml ((px+widX 1), (py+len-wid)),...... M10 ((px+widX 10)，（py+len-wid)),得出 M 系 列的点y坐标相同，x坐标依次加wid, N1 ((px+len-wid), (py-widX 1)),...... N10 ((px+len-wid)，（py-widX 10)),得出 N 系 列的点x坐标相同，y坐标依次减wid ; 进一步地，连接做出2条扫描线，即一条线穿过点P1和点P2,另一条线穿过点P2和点 P3，每条扫描线均穿过虚边界的黑方块和白方块，确定每个方块的重心坐标； 进一步地，校验取得的方块重心坐标是否有效，统计扫描线上的黑、白方块信息，确定M 系列点和N系列点的灰度值，若为255则该点所在的方块为白色方块，若为0则该点所在的 方块为黑色方块，查看M系列和N系列点各自所在方块是否是黑白间隔排列，因为DM码一 个独特特征是虚边界黑白方块依次间隔排列，若符合则表明二维码虚边界每个黑、白方块 重心坐标获取成功，即M系列点和N系列点均为有效点，否则失败退出； 进一步地，将2条扫描线上的所有黑、白方块重心坐标进行交叉组合，得到整个二维码 所有黑、白方块的重心坐标； 图6为Ml至M10以及N1至N10在xoy坐标系下的坐标图，如图6所示，Ml (xl，y0)， N10(xll，yl0)，线JN10与线JM1的交点为J，则点J的坐标为（xl，yl0)，同理，点P的坐标 为（x2, y5)，点G的坐标为（xlO, yl)。从图6可看出二维码虚边界方块重心点Ml至M10、点 N10至N1，分别包含了二维码信息方块的所有x坐标和y坐标，如图所示横坐标xl至xlO， 纵坐标yl至yl〇组成100个坐标点，点J、P、G即为其中的三个点，此100个点是二维码所 有信息方块（已扣除DM码实边界和虚边界）的重心点。
[0029] 通过虚边界黑白方块重心点的x、y坐标交叉组合，则得到二维码所有黑白方块的 重心坐标。
[0030] 步骤十，判断黑、白方块的灰度值，进而获取整个二维码信息矩阵，具体步骤为： 通过步骤九中的重心点查找到对应的信息块，取得当前信息块的颜色值，设黑色二维 码信息块数值为1，白色为0,得出如下表的矩阵：