图像中二维码的检测和定位

2022-05-10 1006

版权

本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。

简介： 图像中二维码的检测和定位

二维码

二维条码/二维码（2-dimensional bar code）是用某种特定的几何图形按一定规律在平面（二维方向上）分布的黑白相间的图形记录数据符号信息的；在代码编制上巧妙地利用构成计算机内部逻辑基础的“0”、“1”比特流的概念，使用若干个与二进制相对应的几何形体来表示文字数值信息，通过图象输入设备或光电扫描设备自动识读以实现信息自动处理：它具有条码技术的一些共性：每种码制有其特定的字符集；每个字符占有一定的宽度；具有一定的校验功能等。同时还具有对不同行的信息自动识别功能、及处理图形旋转变化点。

QR-Code-Overview.jpeg

定位图案

Position Detection Pattern是定位图案，用于标记二维码的矩形大小。这三个定位图案有白边叫Separators for Postion Detection Patterns。之所以三个而不是四个意思就是三个就可以标识一个矩形了。
Timing Patterns也是用于定位的。原因是二维码有40种尺寸，尺寸过大了后需要有根标准线，不然扫描的时候可能会扫歪了。
Alignment Patterns 只有Version 2以上（包括Version2）的二维码需要这个东东，同样是为了定位用的。

通过查找定位图案，可以实现二维码扫描的检测和定位。

检测和定位的步骤

先对图片进行灰度处理：

image = image.getImage().convert2Gray().getProcessor();
ByteProcessor src = ((ByteProcessor)image);

再对图像做二值化处理：

Threshold t = new Threshold();
t.process(src, Threshold.THRESH_OTSU, Threshold.METHOD_THRESH_BINARY_INV, 20);

然后是对y、x方向进行形态学上的开操作

MorphOpen mOpen = new MorphOpen();
        byte[] data = new byte[width*height];
        System.arraycopy(src.getGray(), 0, data, 0, data.length);
        ByteProcessor copy = new ByteProcessor(data, width, height);
        mOpen.process(src, new Size(n1, n2)); // Y方向开操作
        src.getImage().resetBitmap();
        mOpen.process(copy, new Size(n2, n1)); // X方向开操作
        CV4JImage cv4JImage = new CV4JImage(width,height);
        ((ByteProcessor)cv4JImage.getProcessor()).putGray(copy.getGray());

所谓开操作是指先腐蚀后膨胀的操作。在之前的文章二值图像分析:案例实战(文本分离+硬币计数)曾经介绍过开操作的用途。

import com.cv4j.core.datamodel.ByteProcessor;
import com.cv4j.core.datamodel.Size;
public class MorphOpen {
    /**
     * in order to remove litter noise block, erode + dilate operator
     *
     * @param binary
     * @param structureElement
     */
    public void process(ByteProcessor binary, Size structureElement) {
        FastErode erode = new FastErode();
        FastDilate dilate = new FastDilate();
        erode.process(binary, structureElement, 1);
        dilate.process(binary, structureElement, 1);
    }
}

接下来是标记联通区域，找到二维码的三个特征区域，也就是定位图案。

// 联通组件查找连接区域
        ConnectedAreaLabel ccal = new ConnectedAreaLabel();
        ccal.setFilterNoise(true);
        List<Rect> rectList = new ArrayList<>();
        int[] labelMask = new int[width*height];
        ccal.process(src, labelMask, rectList, true);
        float w = 0;
        float h = 0;
        float rate = 0;
        List<Rect> qrRects = new ArrayList<>();
        for(Rect roi : rectList) {
            if (roi == null) continue;
            if((roi.width > width/4 || roi .width < 10) || (roi.height < 10 || roi.height > height/4))
                continue;
            if((roi.x < 10 || roi.x > width -10)|| (roi.y < 10 || roi.y > height-10))
                continue;
            w = roi.width;
            h = roi.height;
            rate = (float)Math.abs(w / h  - 1.0);
            if(rate < 0.05 && isRect(roi, labelMask, width, height,true)) {
                qrRects.add(roi);
            }
        }

最后，通过定位图案能够找到二维码所在的区域，如果找不到会返回空的矩形。否则返回一个Rect，它表示找到的二维码所在图像中的区域。

我们可以对该区域进行标识，下面是算法的具体使用，找到图像中的二维码之后，用红色的边框框起来。

CV4JImage cv4JImage = new CV4JImage(bitmap);
        QRCodeScanner qrCodeScanner = new QRCodeScanner();
        Rect rect = qrCodeScanner.findQRCodeBounding(cv4JImage.getProcessor(),1,6);
        Bitmap bm = bitmap.copy(Bitmap.Config.ARGB_8888, true);
        Canvas canvas = new Canvas(bm);
        Paint paint = new Paint();
        paint.setColor(Color.RED);
        paint.setStrokeWidth((float) 10.0);
        paint.setStyle(Paint.Style.STROKE);
        android.graphics.Rect androidRect = new android.graphics.Rect(rect.x-20,rect.y-20,rect.br().x+20,rect.br().y+20);
        canvas.drawRect(androidRect,paint);
        image.setImageBitmap(bm);