一种二维码颜色识别方法、系统、装置与存储介质与流程

1.本技术涉及二维码识别技术领域，尤其是一种二维码颜色识别方法、系统、装置与存储介质。


背景技术：

2.现有技术中，目前手机种类繁多，由于不同手机屏幕的材质、色温和亮度等各不相同，图像传感器抓取的二维码图像颜色会和实际的二维码颜色存在一些偏差。比如在手机护眼模式下，绿色的二维码会出现偏黄的情况，此时图像信号处理器(image signal processor,isp)的白平衡已经难以还原出二维码真实的颜色，从而影响电子哨兵对二维码颜色的判断，导致二维码的颜色判断准确度下降。因此，亟需一种新的二维码颜色识别方法。


技术实现要素：

3.本技术的目的在于至少一定程度上解决现有技术中存在的技术问题之一。
4.为此，本技术实施例的一个目的在于提供一种二维码颜色识别方法、系统、装置与存储介质，该方法可以提高二维码颜色识别的准确度。
5.为了达到上述技术目的，本技术实施例所采取的技术方案包括：一种二维码颜色识别方法，包括以下步骤：
6.获取二维码的原始图像；对所述原始图像进行腐蚀和膨胀，得到第一亮区域以及第一暗区域；根据所述第一暗区域，确定第一白平衡系数以及第二白平衡系数；通过所述第一白平衡系数以及所述第二白平衡系数，对所述第一亮区域对应的所述原始图像的红色分量均值、绿色分量均值以及蓝色分量均值进行校准，得到红色真实像素值、绿色真实像素值以及蓝色真实像素值；根据所述红色真实像素值、所述绿色真实像素值以及所述蓝色真实像素值对二维码进行分类。
7.另外，根据本发明中上述实施例的一种二维码颜色识别的方法，还可以有以下附加的技术特征：
8.进一步地，本技术实施例中，所述根据所述第一暗区域，确定第一白平衡系数以及第二白平衡系数这一步骤，具体包括：计算第一暗区域对应原图的红色原始分量、蓝色原始分量以及绿色原始分量的均值；根据所述蓝色原始分量以及所述绿色原始分量，确定第一白平衡系数；根据所述红色原始分量以及所述绿色原始分量，确定第二白平衡系数。
9.进一步地，本技术实施例中，所述通过所述第一白平衡系数以及所述第二白平衡系数，对所述第一亮区域对应的所述原始图像的三原色的红色分量均值、绿色分量均值以及蓝色分量均值进行校准，得到红色真实像素值、绿色真实像素值以及蓝色真实像素值这一步骤，具体包括：计算第一亮区域对应原图的所述红色分量均值、所述绿色分量均值以及所述蓝色分量均值；通过所述第一白平衡系数对所述蓝色分量均值进行校准，确定蓝色真实像素值；通过所述第二白平衡系数对所述红色分量均值进行校准，确定红色真实像素值；
以所述绿色分量均值作为所述绿色真实像素值。
10.进一步地，本技术实施例中，所述根据所述红色真实像素值、所述绿色真实像素值以及所述蓝色真实像素值对二维码进行分类这一步骤，具体包括：根据所述红色真实像素值、所述绿色真实像素值以及所述蓝色真实像素值，确定输入的二维码为有效二维码；所述有效二维码需满足以下条件：max＝g且dist≥t
d and max≥tm，或者max＝r且dist≥t
d and max≥tm，或者dist
gb
≤α1·
dist且dist≥t
d and max≥tm；其中，g为绿色真实像素值，b为蓝色真实像素值，r为红色真实像素值，max表示bgr中的最大值，dist表示bgr中最大值和最小值的差值的绝对值，dist
gb
表示g和b的差值的绝对值，α1和α2为条件系数，td和tm为条件阈值。根据所述红色真实像素值、所述绿色真实像素值以及所述蓝色真实像素值对所述有效二维码进行分类。
11.进一步地，本技术实施例中，所述根据所述红色真实像素值、所述绿色真实像素值以及所述蓝色真实像素值对所述有效二维码进行分类这一步骤，具体包括：
12.若所述红色真实像素值以及绿色真实值满足第一条件或者第二条件，则确定所述二维码为黄色二维码；其中所述第一条件为g》mid and r《mid，所述第二条件为r》mid且dist
gb
》α2·
dist；若所述红色真实值、所述绿色真实像素值以及所述蓝色真实像素值满足第三条件，则确定所述二维码为红色二维码，其中所述第三条件为r》mid且dist
gb
≤α2·
dist；若所述红色真实值、所述绿色真实像素值以及所述蓝色真实像素值满足第四条件，则确定所述二维码为绿色二维码其中所述第四条件为r≤mid且g》mid；其中，dist表示bgr中最大值和最小值的差值的绝对值，dist
gb
表示g和b的差值的绝对值，g为绿色真实像素值，r为红色真实像素值，b为蓝色真实像素值，mid表示bgr中最大值和最小值的中位数。
13.进一步地，本技术实施例中，所述根据所述蓝色原始分量以及所述绿色原始分量，确定第一白平衡系数这一步骤，具体包括：对所述绿色原始分量与所述蓝色原始分量作比值运算；确定所述绿色原始分量与所述蓝色原始分量的比值为第一白平衡系数。
14.进一步地，本技术实施例中，所述通过所述第一白平衡系数对所述蓝色分量均值进行校准，确定蓝色真实像素值这一步骤，具体包括：对所述第一白平衡系数与所述蓝色分量均值作乘法运算；以所述第一白平衡系数与所述蓝色分量均值的乘积作为蓝色真实像素值。
15.另一方面，本技术实施例还提供一种二维码颜色识别系统，包括：
16.获取单元，用于获取二维码的原始图像；
17.第一处理单元，用于对所述原始图像进行腐蚀和膨胀，得到第一亮区域以及第一暗区域；
18.第二处理单元，用于通过所述第一白平衡系数以及所述第二白平衡系数，对所述第一亮区域对应的所述原始图像的红色分量均值、绿色分量均值以及蓝色分量均值进行校准，得到红色真实像素值、绿色真实像素值以及蓝色真实像素值；
19.分类单元，用于根据所述红色真实像素值、所述绿色真实像素值以及所述蓝色真实像素值对二维码进行分类。
20.另一方面，本技术还提供一种二维码颜色识别装置，包括：
21.至少一个处理器；
22.至少一个存储器，用于存储至少一个程序；
23.当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现如发明内容中任一项所述一种二维码颜色识别方法。
24.此外，本技术还提供一种存储介质，其中存储有处理器可执行的指令，所述处理器可执行的指令在由处理器执行时用于执行如上述任一项所述一种二维码颜色识别方法。
25.本技术的优点和有益效果将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本技术的实践了解到：
26.本技术可以对原始的二维码图像进行腐蚀和膨胀，先确定亮区域以及暗区域；根据暗区域，确定第一白平衡系数以及第二白平衡系数；通过所述第一白平衡系数以及所述第二白平衡系数，对亮区域对应的原始图像的红色分量均值、绿色分量均值以及蓝色分量均值进行校准，可以得到红色真实像素值、绿色真实像素值以及蓝色真实像素值；最后根据红色真实像素值、绿色真实像素值以及蓝色真实像素值对二维码进行分类，本技术通过区分暗亮两区域，在校准时只对亮区域对应的原图的像素值进行校准，可以提高二维码颜色识别的准确度。
附图说明
27.图1为本发明中一种具体实施例中一种二维码颜色识别方法的步骤示意图；
28.图2为本发明中一种具体实施例中颜色识别的算法流程图；
29.图3为本发明中一种具体实施例中一种二维码颜色识别系统的结构示意图；
30.图4为本发明中一种具体实施例中一种二维码颜色识别装置的结构示意图。
具体实施方式
31.下面结合附图详细描述本发明的实施例对本发明实施例中的二维码颜色识别方法、系统、装置和存储介质的原理和过程作以下说明。
32.参照图1，本发明一种二维码颜色识别方法，包括以下步骤：
33.s1、获取二维码的原始图像。
34.在本实施例中，原始图像是将抓取的二维码原始图像通过isp做全局白平衡,然后对二维码图像做自适应阈值分割并定位提取二维码区域图像得到的二维码图像，该二维码图像可以是一个或者是多个。本实施例可以通过拍摄设备或者是其他的图像获取设备进行获取，然后通过图像获取设备与处理器建立有线或者无线连接，将图像传输至处理器。其中有线连接方式可以包括移动设备与上位机之间的连接，还可以包括上位机与上位机之间的连接以及其他现在已知或将来开发的设备与上位机的有线连接；而上述无线连接方式可以包括但不限于3g/4g/5g连接、wifi连接、蓝牙连接、wimax连接、zigbee连接、uwb(ultra wide band)连接以及其他现在已知或将来开发的无线连接方式。处理器可以是上位机、单片机以及其他现有的或者将来开发的具有数据处理能力的处理器。
35.s2、对所述原始图像进行腐蚀和膨胀，得到第一亮区域以及第一暗区域。
36.在本实施例中，第一亮区域是指形态学处理后的图像的亮区域，第一暗区域可以指形态学处理后的图像的暗区域。本实施例可以对原始图像进行腐蚀和膨胀等形态学的处理方式，得到亮区域以及暗区域，统计暗区域对应的原图区域的红绿蓝三个像素分量的均值，并对其进行数据处理，可以得到两个不同的白平衡系数，统计亮区域对应的原图区域的
红绿蓝三个像素分量的均值，结合两个不同的白平衡系数可以对二维码的红绿蓝三个像素进行校准。
37.s3、根据所述第一暗区域，确定第一白平衡系数以及第二白平衡系数。
38.在本实施例中，第一白平衡系数与第二白平衡系数是两个不同意义的的参数，第一白平衡系数可以表征蓝色像素值与绿色像素值的关系，而第二白平衡系数可以表征绿色像素值与红色像素值之间的关系。而第一白平衡系数与第二白平衡系数可以相等也可以不同。本实施例确定暗区域后，可以计算暗区域范围内对应的原图的红绿蓝三个分量的均值，通过公式以及三个分量的均值可以计算出两个不同的白平衡系数。
39.s4、通过所述第一白平衡系数以及所述第二白平衡系数，对所述第一亮区域对应的所述原始图像的红色分量均值、绿色分量均值以及蓝色分量均值进行校准，得到红色真实像素值、绿色真实像素值以及蓝色真实像素值；
40.在本实施例中，第一亮区域中，可以包括多个像素值，每个像素对应三个不同的红色分量均值、绿色分量均值以及蓝色分量均值，可以通过第一白平衡系数以及第二白平衡系数对亮区域内的所有的像素点进行校准，可以得到每个像素点对应的红色真实像素值、绿色真实像素值以及蓝色真实像素值。
41.s5、根据所述红色真实像素值、所述绿色真实像素值以及所述蓝色真实像素值，对二维码进行分类。
42.在本步骤中，二维码的颜色分类需要根据红色真实像素值、绿色真实像素值以及蓝色真实像素值和具体的分类公式，分类公式可以确定每个像素是哪一种颜色，由于二维码的颜色一般是整体呈现一个颜色，本实施例可以通过红色真实像素值、绿色真实像素值以及蓝色真实像素值，对二维码进行颜色的分类，最终确定二维码的颜色。
43.进一步地，在本技术的一些实施例中，根据所述第一暗区域，确定第一白平衡系数以及第二白平衡系数这一步骤，具体可以包括：
44.s201、计算第一暗区域对应原图的红色原始分量、蓝色原始分量以及绿色原始分量的均值；
45.s202、根据所述蓝色原始分量以及所述绿色原始分量，确定第一白平衡系数；
46.s203、根据所述红色原始分量以及所述绿色原始分量，确定第二白平衡系数。
47.在本实施例中，通过先计算暗区域所包括的范围内的所有像素的红、绿、蓝三种像素分量的均值，本实施例可以得到一个红色原始分量、一个绿色原始分量以及一个蓝色原始分量。通过蓝色原始分量以及绿色原始分量和特定的算法，本实施例可以得到第一个白平衡系数。通过红色原始分量以及绿色原始分量，本实施例可以得到第二个白平衡系数。
48.进一步地，在本技术的一些实施例中，通过所述第一白平衡系数以及所述第二白平衡系数，对所述第一亮区域对应的所述原始图像的三原色的红色分量均值、绿色分量均值以及蓝色分量均值进行校准，得到红色真实像素值、绿色真实像素值以及蓝色真实像素值这一步骤，具体可以包括：
49.s301、计算第一亮区域对应原图的所述红色分量均值、所述绿色分量均值以及所述蓝色分量均值；
50.s302、通过所述第一白平衡系数对所述蓝色分量均值进行校准，确定蓝色真实像素值；
51.s303、通过所述第二白平衡系数对所述红色分量均值进行校准，确定红色真实像素值；
52.s304、以所述绿色分量均值作为所述绿色真实像素值。
53.在本实施例中，通过第一白平衡系数以及第二白平衡系数，本实施例可以对红色分量均值、绿色分量均值以及蓝色分量均值进行校准，得到蓝色真实像素值、绿色真实像素值以及红色真实像素值。其中对于蓝色真实像素值，本实施例可以通过蓝色分量均值以及第一白平衡系数进行校准，对于红色真实像素值，本实施例可以通过红色分量均值以及第二白平衡系数进行校准，而由于绿色分量均值对应的白平衡系数是1，则校准后的绿色真实像素值与校准前的绿色分量均值相同。
54.进一步地，在本技术的一些实施例中，根据所述红色真实像素值、所述绿色真实像素值以及所述蓝色真实像素值对二维码进行分类这一步骤，具体包括：
55.s401、根据所述红色真实像素值、所述绿色真实像素值以及所述蓝色真实像素值，确定输入的二维码为有效二维码；
56.s402根据所述红色真实像素值、所述绿色真实像素值以及所述蓝色真实像素值对所述有效二维码进行分类。
57.在本实施例中，需要先确定获取的二维码图像是否为有效图像，其中有效二维码需满足以下条件：max＝g且dist≥t
d and max≥tm，或者max＝r且dist≥t
d and max≥tm，或者dist
gb
≤α1·
dist且dist≥t
d and max≥tm；在上述条件中，g为绿色真实像素值，b为蓝色真实像素值，r为红色真实像素值，max表示bgr中的最大值，dist表示bgr中最大值和最小值的差值的绝对值，dist
gb
表示g和b的差值的绝对值，α1和α2为条件系数，td和tm为条件阈值。需要说明的是α1、α2、td和tm的具体数值在此不作限制，有关人员可以根据具体需要进行相应的调整。
58.进一步地，在本技术的一些实施例中，根据所述红色真实像素值、所述绿色真实像素值以及所述蓝色真实像素值对所述有效二维码进行分类这一步骤，具体可以包括：
59.s501、若所述红色真实像素值以及绿色真实值满足第一条件或者第二条件，则确定所述二维码为黄色二维码；其中所述第一条件为g》mid and r《mid，所述第二条件为r》mid且dist
gb
》α2·
dist；
60.s502、若所述红色真实值、所述绿色真实像素值以及所述蓝色真实像素值满足第三条件，则确定所述二维码为红色二维码，其中所述第三条件为r》mid且dist
gb
≤α2·
dist；
61.s503、若所述红色真实值、所述绿色真实像素值以及所述蓝色真实像素值满足第四条件，则确定所述二维码为绿色二维码其中所述第四条件为r≤mid且g》mid；
62.在本实施例中，确定有效二维码后，当有效二维满的红色真实像素值、蓝色真实像素值以及绿色真实像素值满足设置的第一条件g》mid and r《mid和第二条件r》mid且dist
gb
》α2·
dist时，可以确定二维码的颜色为黄色。当有效二维满的红色真实像素值、蓝色真实像素值以及绿色真实像素值满足设置的第三条件r》mid且dist
gb
≤α2·
dist时，可以确定二维码的颜色为红色。当红色真实值、绿色真实像素值以及蓝色真实像素值满足第四条件r≤mid且g》mid时，则确定所述二维码为绿色二维码。在上述第一条件、第二条件、第三条件以及第四条件中，dist表示bgr中最大值和最小值的差值的绝对值，dist
gb
表示g和b的差值的绝对值，g为绿色真实像素值，r为红色真实像素值，b为蓝色真实像素值，mid表示bgr中最大
值和最小值的中位数。
63.进一步地，在本技术的一些实施例中，根据所述蓝色原始分量以及所述绿色原始分量，确定第一白平衡系数这一步骤，具体可以包括：
64.s601、对所述绿色原始分量与所述蓝色原始分量作比值运算；
65.s602、确定所述绿色原始分量与所述蓝色原始分量的比值为第一白平衡系数。
66.在本实施例中，比值运算是以绿色原始分量作为被除数、蓝色原始分量作为除数，然后两者作除法运算，最后得到的商值可以作为第一白平衡系数。需要说明的是，同样地，可以通过以绿色原始分量作为被除数、红色原始分量作为除数，最后得到的商值可以作为第二白平衡系数。本实施例的计算方式可以根据下述公式进行，所述公式为
67.b
gain
＝mean(g
dark
)/mean(b
dark
)(1)
68.r
gain
＝mean(g
dark
)/mean(r
dark
)(2)
69.在上述公式(1)以及(2)中，mean为均值统计，r
dark
为暗区域的红色原始分量、g
dark
为暗区域的绿色原始分量和b
dark
为暗区域的蓝色原始分量。
70.进一步地，在本技术的一些实施例中，通过所述第一白平衡系数对所述蓝色分量均值进行校准，确定蓝色真实像素值这一步骤，具体可以包括：
71.s701、对所述第一白平衡系数与所述蓝色分量均值作乘法运算；
72.s702、以所述第一白平衡系数与所述蓝色分量均值的乘积作为蓝色真实像素值.
73.在本实施例中，本实施例可以对第一白平衡系数与所述蓝色分量均值作乘法运算，得到的积作为校准后的蓝色真实像素值。而对于红色真实像素值，本实施例可以第二白平衡系数与红色分量均值作乘法运算，最后得到红色真实像素值。而对于绿色真实像素值，其对应的白平衡系数为1，因此绿色真实像素值与绿色分量均值相同。
74.下面结合具体实施例对本技术的二维码颜色识别方法进行说明
75.步骤一、获取一帧二维码原始图像，将抓取的二维码原始图像通过isp做全局白平衡,然后对二维码图像做自适应阈值分割并定位提取二维码区域图像；
76.步骤二、在对提取的二维码区域图像做腐蚀和膨胀等形态学运算，以获取局部白平衡系数和白平衡校准后的bgr三原色像素值，包括：
77.步骤3-1、对阈值分割后的二维码区域图像分别做腐蚀和膨胀操作，可获取腐蚀后的亮区域和膨胀后的暗区域；
78.步骤3-2、根据暗区域的范围统计对应原图的bgr三个分量的均值，从而可得到白平衡系数b
gain
和r
gain
如下：
79.b
gain
＝mean(g
dark
)/mean(b
dark
)
80.r
gain
＝mean(g
dark
)/mean(r
dark
)
81.其中，上述公式中mean为均值统计，r
dark
、g
dark
和b
dark
为暗区域像素值。
82.步骤3-3根据亮区域的范围统计对应原图的bgr三个分量的均值，使用白平衡系数对bgr进行白平衡校准，可得到真实的bgr三原色像素值如下：
83.b＝b
gain
·
mean(b
light
)
84.g＝mean(g
light
)
85.r＝r
gain
·
mean(r
light
)
86.其中，上述公式中r
light
、g
light
和b
light
为亮区域像素值。
87.步骤四、使用颜色分类方法对局部白平衡校准后的bgr像素值分类，以获取颜色分类的结果。
88.具体地，分类方法定义了四种分类结果，分别为color_red、color_yellow、color_green和color_error，前三类分别表示红、黄、蓝，最后一类表示输入的码不属于红黄蓝中的任意一种。二维码颜色分类方法定义了六个分类条件，包括：
89.条件1：max＝b and dist
gb
》α1·
dist；
90.条件2：dist《t
d or max《tm；
91.条件3：g》mid and r《mid；
92.条件4：r》mid；
93.条件5：dist
gb
》α2·
dist；
94.条件6：g》mid；
95.条件1至条件6中，max表示bgr中的最大值，dist表示bgr中最大值和最小值的差值的绝对值，dist
gb
表示g和b的差值的绝对值，α1和α2为条件系数，td和tm为条件阈值，mid表示bgr中最大值和最小值的中位数。
96.参照图2，分类算法包括：
97.若满足条件1，则返回color_error，即输入图像无效，否则进入条件2；
98.若满足条件2，则返回color_error，否则进入条件3；
99.若满足条件3，则返回color_yellow，二维码为黄码，否则进入条件4；
100.若满足条件4，则进入条件5；
101.若满足条件5，则返回color_yellow，二维码为黄码，否则返回color_red，二维码为红码；
102.若不满足条件4，则进入条件6；
103.若满足条件6，则返回color_green，二维码为绿码，否则返回color_error，即输入图像无效。
104.综上所述，本技术易于实现，本技术可以根据局部白平衡校准获得二维码实际的bgr三原色像素值，可以保证bgr三原色像素值的同时，根据二维码颜色分类方法的计算判断以得到最终的二维码颜色分类结果。本发明可以改善不同手机屏幕对二维码带来的偏色问题，可以提高电子哨兵对二维码颜色识别的准确性。
105.此外、参照图3，与图1的方法相对应，本技术的实施例中还提供一种二维码颜色识别系统，包括：
106.获取单元101、第一处理单元102、第二处理单元103、第三处理单元104以及分类单元105，其中获取单元101可以用于获取二维码的原始图像；第一处理单元102可以用于对所述原始图像进行腐蚀和膨胀，得到第一亮区域以及第一暗区域；第二处理单元103可以用于根据所述第一暗区域，确定第一白平衡系数以及第二白平衡系数；第三处理单元104可以用于通过所述第一白平衡系数以及所述第二白平衡系数，对所述第一亮区域对应的所述原始图像的红色分量均值、绿色分量均值以及蓝色分量均值进行校准，得到红色真实像素值、绿色真实像素值以及蓝色真实像素值；分类单元105可以用于根据所述红色真实像素值、所述绿色真实像素值以及所述蓝色真实像素值对二维码进行分类。
107.在本技术的一些实施例中，获取单元101、第一处理单元102、第二处理单元103、第
三处理单元104以及分类单元105均可以设置于同一个上位机中，通过上位机内部的模块获取获取二维码的原始图像，然后通过上位机后续的处理器对获取得到的二维码的原始图像进行处理。在本技术的另外一些实施例中，获取模块101也可以是与上位机连接的任意的模块，通过与上位机的有线或者无线连接，将获取数据传输至上位机，通过上位机内部的模块进行数据的处理。此外，在一些实施例中，第一处理单元102、第二处理单元103、第三处理单元104以及分类单元105也是同理，具体的装置连接方式和装置的设置不作限制。
108.上述的二维码颜色识别方法实施例中的内容均适用于本二维码颜色识别系统实施例中，本二维码颜色识别系统实施例所具体实现的功能与上述的二维码颜色识别方法实施例相同，并且达到的有益效果与上述的二维码颜色识别方法实施例所达到的有益效果也相同。
109.与图1的方法相对应，本技术实施例还提供了一种二维码颜色识别装置，其具体结构可参照图4，包括：
110.至少一个处理器；
111.至少一个存储器，用于存储至少一个程序；
112.当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现所述的二维码颜色识别方法。
113.上述方法实施例中的内容均适用于本装置实施例中，本装置实施例所具体实现的功能与上述方法实施例相同，并且达到的有益效果与上述方法实施例所达到的有益效果也相同。
114.与图1的方法相对应，本技术实施例还提供了一种存储介质，其中存储有处理器可执行的指令，所述处理器可执行的指令在由处理器执行时用于执行所述的二维码颜色识别方法。
115.上述的二维码颜色识别方法实施例中的内容均适用于本存储介质实施例中，本存储介质实施例所具体实现的功能与上述的二维码颜色识别方法实施例相同，并且达到的有益效果与上述的二维码颜色识别方法实施例所达到的有益效果也相同。
116.在一些可选择的实施例中，在方框图中提到的功能/操作可以不按照操作示图提到的顺序发生。例如，取决于所涉及的功能/操作，连续示出的两个方框实际上可以被大体上同时地执行或所述方框有时能以相反顺序被执行。此外，在本技术的流程图中所呈现和描述的实施例以示例的方式被提供，目的在于提供对技术更全面的理解。所公开的方法不限于本文所呈现的操作和逻辑流程。可选择的实施例是可预期的，其中各种操作的顺序被改变以及其中被描述为较大操作的一部分的子操作被独立地执行。
117.此外，虽然在功能性模块的背景下描述了本技术，但应当理解的是，除非另有相反说明，功能和/或特征中的一个或多个可以被集成在单个物理装置和/或软件模块中，或者一个或多个功能和/或特征可以在单独的物理装置或软件模块中被实现。还可以理解的是，有关每个模块的实际实现的详细讨论对于理解本技术是不必要的。更确切地说，考虑到在本文中公开的装置中各种功能模块的属性、功能和内部关系的情况下，在工程师的常规技术内将会了解该模块的实际实现。因此，本领域技术人员运用普通技术就能够在无需过度试验的情况下实现在权利要求书中所阐明的本技术。还可以理解的是，所公开的特定概念仅仅是说明性的，并不意在限制本技术的范围，本技术的范围由所附权利要求书及其等同
方案的全部范围来决定。
118.所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干程序用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本技术各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
119.在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行程序的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供程序执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从程序执行系统、装置或设备取程序并执行程序的系统)使用，或结合这些程序执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供程序执行系统、装置或设备或结合这些程序执行系统、装置或设备而使用的装置。
120.计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(ram)，只读存储器(rom)，可擦除可编辑只读存储器(eprom或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(cdrom)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。
121.应当理解，本技术的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的程序执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(pga)，现场可编程门阵列(fpga)等。
122.在本说明书的上述描述中，参考术语“一个实施方式/实施例”、“另一实施方式/实施例”或“某些实施方式/实施例”等的描述意指结合实施方式或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本技术的至少一个实施方式或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施方式或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施方式或示例中以合适的方式结合。
123.尽管已经示出和描述了本技术的实施方式，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本技术的原理和宗旨的情况下可以对这些实施方式进行多种变化、修改、替换和变型，本技术的范围由权利要求及其等同物限定。
124.以上是对本技术的较佳实施进行了具体说明，但本技术并不限于所述实施例，熟悉本领域的技术人员在不违背本技术精神的前提下还可做作出种种的等同变形或替换，这些等同的变形或替换均包含在本技术权利要求所限定的范围内。

技术特征：
1.一种二维码颜色识别方法，其特征在于，包括以下步骤：获取二维码的原始图像；对所述原始图像进行腐蚀和膨胀，得到第一亮区域以及第一暗区域；根据所述第一暗区域，确定第一白平衡系数以及第二白平衡系数；通过所述第一白平衡系数以及所述第二白平衡系数，对所述第一亮区域对应的所述原始图像的红色分量均值、绿色分量均值以及蓝色分量均值进行校准，得到红色真实像素值、绿色真实像素值以及蓝色真实像素值；根据所述红色真实像素值、所述绿色真实像素值以及所述蓝色真实像素值，对二维码进行分类。2.根据权利要求1所述一种二维码颜色识别方法，其特征在于，所述根据所述第一暗区域，确定第一白平衡系数以及第二白平衡系数这一步骤，具体包括：计算第一暗区域对应原图的红色原始分量、蓝色原始分量以及绿色原始分量的均值；根据所述蓝色原始分量以及所述绿色原始分量，确定第一白平衡系数；根据所述红色原始分量以及所述绿色原始分量，确定第二白平衡系数。3.根据权利要求1所述一种二维码颜色识别方法，其特征在于，所述通过所述第一白平衡系数以及所述第二白平衡系数，对所述第一亮区域对应的所述原始图像的三原色的红色分量均值、绿色分量均值以及蓝色分量均值进行校准，得到红色真实像素值、绿色真实像素值以及蓝色真实像素值这一步骤，具体包括：计算第一亮区域对应原图的所述红色分量均值、所述绿色分量均值以及所述蓝色分量均值；通过所述第一白平衡系数对所述蓝色分量均值进行校准，确定蓝色真实像素值；通过所述第二白平衡系数对所述红色分量均值进行校准，确定红色真实像素值；以所述绿色分量均值作为所述绿色真实像素值。4.根据权利要求1所述一种二维码颜色识别方法，其特征在于，所述根据所述红色真实像素值、所述绿色真实像素值以及所述蓝色真实像素值对二维码进行分类这一步骤，具体包括：根据所述红色真实像素值、所述绿色真实像素值以及所述蓝色真实像素值，确定输入的二维码为有效二维码；所述有效二维码需满足以下条件：max＝g且dist≥t
d and max≥t
m
，或者max＝r且dist≥t
d and max≥t
m
，或者dist
gb
≤α1·
dist且dist≥t
d and max≥t
m
；其中，g为绿色真实像素值，b为蓝色真实像素值，r为红色真实像素值，max表示bgr中的最大值，dist表示bgr中最大值和最小值的差值的绝对值，dist
gb
表示g和b的差值的绝对值，α1和α2为条件系数，t
d
和t
m
为条件阈值。根据所述红色真实像素值、所述绿色真实像素值以及所述蓝色真实像素值对所述有效二维码进行分类。5.根据权利要求4所述一种二维码颜色识别方法，其特征在于，所述根据所述红色真实像素值、所述绿色真实像素值以及所述蓝色真实像素值对所述有效二维码进行分类这一步骤，具体包括：若所述红色真实像素值以及绿色真实值满足第一条件或者第二条件，则确定所述二维
码为黄色二维码；其中所述第一条件为g>mid and r<mid，所述第二条件为r>mid且dist
gb
>α2·
dist；若所述红色真实值、所述绿色真实像素值以及所述蓝色真实像素值满足第三条件，则确定所述二维码为红色二维码；其中所述第三条件为r>mid且dist
gb
≤α2·
dist；若所述红色真实值、所述绿色真实像素值以及所述蓝色真实像素值满足第四条件，则确定所述二维码为绿色二维码；其中所述第四条件为r≤mid且g>mid；其中，dist表示bgr中最大值和最小值的差值的绝对值，dist
gb
表示g和b的差值的绝对值，g为绿色真实像素值，r为红色真实像素值，b为蓝色真实像素值，mid表示bgr中最大值和最小值的中位数。6.根据权利要求2所述一种二维码颜色识别方法，其特征在于，所述根据所述蓝色原始分量以及所述绿色原始分量，确定第一白平衡系数这一步骤，具体包括：对所述绿色原始分量与所述蓝色原始分量作比值运算；确定所述绿色原始分量与所述蓝色原始分量的比值为第一白平衡系数。7.根据权利要求3所述一种二维码颜色识别方法，其特征在于，所述通过所述第一白平衡系数对所述蓝色分量均值进行校准，确定蓝色真实像素值这一步骤，具体包括：对所述第一白平衡系数与所述蓝色分量均值作乘法运算；以所述第一白平衡系数与所述蓝色分量均值的乘积作为蓝色真实像素值。8.一种二维码颜色识别系统，其特征在于，包括：获取单元，用于获取二维码的原始图像；第一处理单元，用于对所述原始图像进行腐蚀和膨胀，得到第一亮区域以及第一暗区域；第二处理单元，用于根据所述第一暗区域，确定第一白平衡系数以及第二白平衡系数；第三处理单元，用于通过所述第一白平衡系数以及所述第二白平衡系数，对所述第一亮区域对应的所述原始图像的红色分量均值、绿色分量均值以及蓝色分量均值进行校准，得到红色真实像素值、绿色真实像素值以及蓝色真实像素值；分类单元，用于根据所述红色真实像素值、所述绿色真实像素值以及所述蓝色真实像素值对二维码进行分类。9.一种二维码颜色识别装置，其特征在于包括：至少一个处理器；至少一个存储器，用于存储至少一个程序；当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现如权利要求1-7任一项所述一种二维码颜色识别方法。10.一种存储介质，其中存储有处理器可执行的指令，其特征在于，所述处理器可执行的指令在由处理器执行时用于执行如权利要求1-7任一项所述一种二维码颜色识别方法。

技术总结
本申请公开了一种二维码颜色识别方法、系统、装置和存储介质，其中方法包括以下步骤：获取二维码的原始图像；对所述原始图像进行腐蚀和膨胀，得到第一亮区域以及第一暗区域；根据所述第一暗区域，确定第一白平衡系数以及第二白平衡系数；通过所述第一白平衡系数以及所述第二白平衡系数，对所述第一亮区域对应的所述原始图像的红色分量均值、绿色分量均值以及蓝色分量均值进行校准，得到红色真实像素值、绿色真实像素值以及蓝色真实像素值；根据所述红色真实像素值、所述绿色真实像素值以及所述蓝色真实像素值，对二维码进行分类。本方法可以提高二维码颜色识别的准确度。本申请可广泛应用于二维码识别技术领域内。用于二维码识别技术领域内。用于二维码识别技术领域内。


技术研发人员：刘星
受保护的技术使用者：珠海亿智电子科技有限公司
技术研发日：2023.05.17
技术公布日：2023/9/5