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1. WO2020140819 - IMAGE DETECTION METHOD AND DEVICE

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说明书

发明名称 0001   0002   0003   0004   0005   0006   0007   0008   0009   0010   0011   0012   0013   0014   0015   0016   0017   0018   0019   0020   0021   0022   0023   0024   0025   0026   0027   0028   0029   0030   0031   0032   0033   0034   0035   0036   0037   0038   0039   0040   0041   0042   0043   0044   0045   0046   0047   0048   0049   0050   0051   0052   0053   0054   0055   0056   0057   0058   0059   0060   0061   0062   0063   0064   0065   0066   0067   0068   0069   0070   0071   0072   0073   0074   0075   0076   0077   0078   0079   0080   0081   0082   0083   0084   0085   0086   0087   0088   0089   0090   0091   0092   0093   0094   0095   0096   0097   0098   0099   0100   0101   0102   0103   0104   0105   0106   0107   0108   0109   0110   0111   0112   0113   0114   0115   0116   0117   0118   0119   0120   0121   0122   0123   0124   0125   0126   0127   0128   0129   0130   0131   0132   0133   0134   0135   0136   0137   0138   0139   0140   0141   0142   0143   0144   0145   0146   0147   0148   0149   0150   0151   0152   0153   0154   0155   0156   0157   0158   0159   0160   0161   0162   0163   0164   0165   0166   0167  

权利要求书

1   2   3   4   5   6   7   8   9   10  

附图

1   2   3   4   5   6   7  

说明书

发明名称 : 一种检测图像的方法和设备

[0001]
本申请要求在2019年01月03日提交中国专利局、申请号为201910005736.0、发明名称为“一种检测图像的方法和设备”的中国专利申请的优先权,其全部内容通过引用结合在本申请中。

技术领域

[0002]
本发明涉及图像处理领域,特别涉及一种检测图像的方法和设备。

背景技术

[0003]
随着科学技术的发展,二维条码越来越多的出现在我们生活中,比如扫描二维条码付款、扫描二维条码开锁、扫描二维条码加好友等。
[0004]
在扫描二维条码的过程,摄像头需要进行对焦操作,才能准确的识别到图像,进一步的识别出图像中包含的二维条码中的信息;
[0005]
在一个光线较暗且不稳定的环境中,在扫描二维码时,不进行对焦操作获取到的图像一定是模糊的图像,根本无法识别获取到的图像中的信息,此时用户需要触发摄像头进入对焦流程,进行对焦操作后摄像头可以获取到清晰的图像,进一步的才能识别到图像中的信息。
[0006]
综上,现有技术中在扫描二维条码时摄像头进行对焦且获取到清晰图像后,才能准确检测到图像中的二维条码。
[0007]
发明内容
[0008]
本发明提供一种检测图像的方法和设备,用以解决在扫描二维条码时摄像头进行对焦且获取到清晰图像后,才能准确检测到图像中的二维条码的问题。
[0009]
第一方面,本发明实施例提供一种检测图像的方法,该方法包括:
[0010]
对获取的图像进行预处理得到灰化图像;
[0011]
根据所述灰化图像的像素点对应的像素值确定所述灰化图像的明暗宽度流;
[0012]
将所述明暗宽度流与数据库中预设的二维条码对应的明暗宽度流进行匹配,若匹配成功则确定获取到的图像包括二维条码。
[0013]
上述方法,对获取到的图像进行预处理得到灰化图像,根据所述灰化图像的像素点对应的像素值确定灰化图像的明暗宽度流,将所述明暗宽度流与数据库中预设的二维条码的明暗宽度流进行匹配,在匹配成功后确定获取的图像中包括二维条码,在检测二维条码的过程时,确定获取到图像就可根据本地数据库中预设的二维条码的明暗宽度流与获取的图像的明暗宽度流进行匹配,准确的检测出获取到的图像中是否存在二维条码,不需要确定获取到的图像是否为进行对焦操作后获取的清晰图像,即本发明对未对焦获取的图像和/或模糊的图像仍能准确的检测出图像中是否存在二维条码。
[0014]
在某些实施例中,通过下列方式中的部分或全部方式获取图像:
[0015]
在对所述图像进行人脸识别的过程中对所述图像进行预处理得到灰化图像。
[0016]
在某些实施例中,所述对获取的图像进行预处理得到灰化图像,包括:
[0017]
在获取的图像中提取Y通道的数据;
[0018]
根据提取的Y通道的数据生成灰化图像。
[0019]
上述方法,给出预处理获取灰化图像的具体方案,准确的在获取到的图像中提取出灰化图像。
[0020]
在某些实施例中,所述根据所述灰化图像的像素点对应的像素值确定所述灰化图像的明暗宽度流之前,根据所述灰化图像的长宽比在所述灰化图像中抽取多个不同的像素点;
[0021]
根据抽取的像素点确定的图像作为缩小后的灰化图像。
[0022]
上述方法,将所述灰化图像缩小,在扫描所述灰化图像时,可以提高扫描的速率,进一步的提高检测图像的速率。
[0023]
在某些实施例中,所述根据所述灰化图像的像素点对应的像素值确定所述灰化图像的明暗宽度流时,根据两个相邻的像素点对应的像素值之间的灰化变化,确定所述灰化图像的明暗宽度流。
[0024]
上述方法,给出根据相邻的两个像素点对应的像素值之间的灰化变化,确定所述灰化图像的明暗宽度流吗,准确的确定出灰化图像的明暗宽度流,进一步根据所述明暗宽度流判断图像中是否存在二维条码时更加的准确。
[0025]
第二方面,本发明实施例提供一种检测图像的设备,该设备包括:至少一个处理器及至少一个存储器,其中,所述存储器存储有程序代码,当所述程序代码被所述处理器执行时,使得所述处理器执行下列过程:
[0026]
对获取的图像进行预处理得到灰化图像;
[0027]
根据所述灰化图像的像素点对应的像素值确定所述灰化图像的明暗宽度流;
[0028]
将所述明暗宽度流与数据库中预设的二维条码对应的明暗宽度流进行匹配,若匹配成功则确定获取到的图像包括二维条码。
[0029]
在某些实施例中,所述处理器具体用于:
[0030]
在对所述图像进行人脸识别的过程中对所述图像进行预处理得到灰化图像。
[0031]
在某些实施例中,所述处理器具体用于:
[0032]
在获取的图像中提取Y通道的数据;
[0033]
根据提取的Y通道的数据生成灰化图像。
[0034]
在某些实施例中,所述处理器还用于:
[0035]
根据所述灰化图像的长宽比在所述灰化图像中抽取多个不同的像素点;
[0036]
根据抽取的像素点确定的图像作为缩小后的灰化图像。
[0037]
在某些实施例中,所述处理器具体用于:
[0038]
根据两个相邻的像素点对应的像素值之间的灰化变化,确定所述灰化图像的明暗宽度流。

附图说明

[0039]
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简要介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域的普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0040]
图1为现有技术中扫描二维码的示意图;
[0041]
图2为本发明实施例提供的一种检测图像的方法流程图;
[0042]
图3为为本发明实施例提供的一种将灰化图像缩小的示意图;
[0043]
图4为本发明实施例提供的一种检测图像的整体方法流程图;
[0044]
图5为本发明实施例提供的一种检测图像的设备结构图;
[0045]
图6为本发明实施例提供的另一种检测图像的设备结构图;
[0046]
图7为本发明实施例提供的一种检测图像的终端结构图。

具体实施方式

[0047]
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部份实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本发明保护的范围。
[0048]
下面对文中出现的一些词语进行解释:
[0049]
1、本发明实施例中术语“和/或”,描述关联对象的关联关系,表示可以存在三种关系,例如,A和/或B,可以表示:单独存在A,同时存在A和B,单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
[0050]
2、本发明实施例中术语“终端”,是指手机、笔记本、平板电脑、POS机甚至包括车载电脑等电子设备。
[0051]
本发明实施例描述的应用场景是为了更加清楚的说明本发明实施例的技术方案,并不构成对于本发明实施例提供的技术方案的限定,本领域普通技术 人员可知,随着新应用场景的出现,本发明实施例提供的技术方案对于类似的技术问题,同样适用。其中,在本发明的描述中,除非另有说明,“多个”的含义是两个或两个以上。
[0052]
目前二维条码已经广泛用于日常生活中,比如超市付款时可以扫描二维条码,通过扫描二维条码在无人收货机买东西,扫描二维条码开锁,扫描二维条码获取视频等多种场景,二维条码给人们的生活带来了便利;但是在扫码过程中总会遇到各种困难,比如当前场景的光线较暗,此时在扫描二维条码时,摄像头获取到的图像比较模糊,无法准确的检测到图像中的二维条码,导致用户没有办法进行下一步操作;用户会触发摄像头进入对焦操作流程,在进入对焦操作且确定获取到清晰的图像后,才能识别图像中的二维条码中的信息,使用户根据二维条码的信息执行相应的操作。
[0053]
如图1所示,为现有技术中终端扫面二维码的示意图;以终端为手机进行举例,当确定需要扫描二维码时,将二维码放入扫码框即可进行扫描。
[0054]
对于上述场景,本发明实施例提出一种检测图像的方法,在检测获取到的图像中是否有二维条码时,对获取到的图像进行预处理得到灰化图像,根据所述灰化图像的像素点的像素值确定所述灰化图像的明暗宽度流;并将所述明暗宽度流与数据库中预设的二维条码对应的明暗宽度流进行匹配,根据匹配结果可以确定出获取到的图像中是否包括二维条码,此时只要确定获取到图像就能根据对获取的图像进行后得到的明暗宽度流与存储的二维条码的明暗宽度流进行匹配,准确的检测出获取到的图像中是否有二维条码。
[0055]
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述,显然,所描述的实施例仅是本发明一部份实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本发明保护的范围。
[0056]
如图2所示,为本发明提供的一种检测图像的方法流程图,具体包括如下步骤:
[0057]
步骤200,对获取的图像进行预处理得到灰化图像;
[0058]
步骤210,根据所述灰化图像的像素点对应的像素值确定所述灰化图像的明暗宽度流;
[0059]
步骤220,将所述明暗宽度流与数据库中预设的二维条码对应的明暗宽度流进行匹配,若匹配成功则确定获取到的图像包括二维条码。
[0060]
上述方案,对获取到的图像进行预处理得到灰化图像,根据所述灰化图像的像素点对应的像素值确定灰化图像的明暗宽度流,将所述明暗宽度流与数据库中预设的二维条码的明暗宽度流进行匹配,在匹配成功后确定获取的图像中包括二维条码,在检测二维条码的过程时只要确定获取到图像就可对获取的图像进行检测,获取到的图像可以是未进行对焦操作和/或模糊的图像,根据本地数据库中预设的二维条码的明暗宽度流与获取的图像的明暗宽度流进行匹配,准确的确定出获取到的图像中是否存在二维条码。
[0061]
其中,所述二维条码包括但不限于:堆叠式/行排式二维条码、矩阵式二维条码。
[0062]
在对获取的图像进行预处理时,可以对通过摄像头获取的图像进行预处理,或对本地数据库中的照片进行预处理,或对浏览网站时获取的图像进行预处理等,还可以对通过其他方式进行获取的图像进行预处理,在此不在赘述。
[0063]
对获取的图像进行预处理得到灰化图像,主要是将RGB(Red-Green-Blue,红-绿-蓝)彩色图,变成灰度图。
[0064]
具体的,以对通过摄像头获取图像进行预处理为例,对获取的图像进行预处理得到灰化图像时,在对所述图像进行人脸识别的过程中对所述图像进行预处理得到灰化图像。
[0065]
将检测获取到的图像中是否存在二维条码的过程设置在人脸识别的流程中,可以加快图像检测的速率;
[0066]
需要说明的是,在摄像头获取图像后,还可以进入预览流程、拍照流程等,因此可以在预览流程和/或拍照流程中多获取到的图像进行检测,但是会对现有 的摄像头功能造成一定的影响;
[0067]
比如,在所述预览流程中检测获取到的图像中是否包含二维条码时,由于在预览流程中加入了检测二维条码的算法,将对浏览过程造成卡顿的现象。
[0068]
因此,将检测获取到的图像中是否存在二维条码的过程设置在人脸识别流程中,保证不会对现在的摄像头的预览功能或拍照功能产生影响。
[0069]
在获取到图像后,对获取到的图像进行预处理,预处理的目的主要是为了得到获取到的图像的灰化图像,因为获取到的图像是YUV(明亮度-影像色彩-饱和度)三通道,此时从获取到的图像中提取Y通道的数据,并根据提取到的Y通道的数据生成灰化图像;
[0070]
需要说明的是,在对获取到的图像进行预处理时,在提取Y通道的数据时,还可以提取U通道和V通道的数据。
[0071]
在确定生成灰化图像后,使用zbar二维条码识别检测算法,逐行逐列的扫描所述灰化图像,确定所述灰化图像中的像素点与相邻的像素点之间的灰化变化,根据灰化变化确定所述灰化图像中每行每列的明暗宽度流;
[0072]
其中,明暗宽度流为表示图像中明暗变化规律的一组数组。
[0073]
比如,逐行逐列扫描所述灰化图像,得到所述灰化图像中每行的明暗宽度流为:
[0074]
10100110、10110010、10100010、10001010;
[0075]
将获取到的明暗宽度流与数据库中预设的二维条码的明暗宽度流进行匹配,确定所述灰化图像的明暗宽度流是否符合二维条码的特征,若匹配成功的话,说明灰化图像的明暗宽度流符合二维条码的特征,此时确定获取到的图像中存在二维条码。
[0076]
在获取到明暗宽度流后,将获取到的明暗宽度流与数据库中预设的二维条码的明暗宽度流进行匹配;若数据库中预设的二维条码的每行明暗宽度流有:
[0077]
二维条码1:1000、1100、1000、0010;
[0078]
二维条码2:0010、0101、0001、1100;
[0079]
二维条码3:1010、0011、0011、0101;
[0080]
将预设的二维码的第一行的明暗宽度流与扫描所述灰化图像得到的第一行的明暗宽度流进行对比,确定扫描的所述灰化图像得到的第一行明暗宽度流10100110中包含有二维条码1的第一行的明暗宽度流1000;
[0081]
进一步的,判断扫描所述灰化图像得到的第二行、第三行、第四行中与第一行明暗宽度流中包含有二维条码1的第一行的明暗宽度流的相同位置上的数组是否与所述二维条码1中第二行、第三行、第四行的数组分别对应;即所述灰化图像对应的第一行的明暗宽度流中与二维条码1的明暗宽度流对应的位置为数组的中间四位,此时判断灰化图像对应的第二行明暗宽度流数组的中间四位与二维条码1的第二行明暗宽度流数组是否一致,以此类推;在确定每行相同位置上与二维条码1的明暗宽度流一致户,确定获取到的图像中存在二维条码1。
[0082]
本发明还可以用于实时获取图像的场景,在对实时获取图像的检测是否存在二维条码时,对获取到的每一帧图像进行预处理得到灰化图像,并实时分析获取到的帧数据信息,逐行逐列的扫描每一帧图像,得到明暗宽度流,并将得到的明暗宽度流与数据库中预设的明暗宽度流进行匹配,根据匹配输出结果确定是否存在二维条码,具体的匹配输出结果可以存在下面两种方式;
[0083]
方式一:输出存在的二维条码的数量;
[0084]
具体的,若匹配失败,将会输出0,说明获取到的图像中没有二维条码;或若匹配成功,将会输出N,N表述存在的二维条码的数量,根据输出的数量可以确定获取到的图像中存在二维条码;
[0085]
方式二:输出是否匹配成功;
[0086]
具体的,若匹配成功,则输出是或成功;或若匹配失败,则输出否或失败。
[0087]
在实施中,根据匹配输出结果可以直接确定匹配是否成功,进一步的确定获取到的图像中是否存在二维条码。
[0088]
在检测出获取到的图像中存在二维条码后,根据当前的场景进行相应的操 作,不同的场景执行的操作相同或不同;
[0089]
比如确定当前的流程是二维条码扫描流程,则可以直接进入快速对焦流程。
[0090]
在本发明实施例中,所述根据所述灰化图像的像素点对应的像素值确定所述灰化图像的明暗宽度流之前,还可以将所述灰化图像缩小;
[0091]
在缩小所述灰化图像的过程中,在保证所述灰化图像的分辨率的前提下,尽可能的缩小所述灰化图像。
[0092]
在缩小所述灰化图像时,根据所述灰化图像的长宽比在所述灰化图像中抽取多个不同的像素点;
[0093]
根据抽取的像素点确定的图像作为缩小后的灰化图像。
[0094]
在根据所述灰化图像的长宽比在所述灰化图像中抽取多个不同的像素点时,通过下列方式进行抽取:
[0095]
方式一:先按照行数抽取,在按照列数抽取。
[0096]
以所述灰化图像的像素为1000*750为例,此时所述灰化图像的长宽比为4:3,假设在所述灰化图像的每行中抽取640个像素点;
[0097]
因为要求缩小后的灰化图像的长宽比与所述灰化图像的长宽比一致,因此在确定每行抽取的像素点个数后,根据每行抽取的像素点数量及所述灰化图像的长宽比确定每列抽取的像素点的数量为480,根据抽取的行像素点和抽取的列像素点确定的图像为缩小后的灰化图像,缩小后的恢复图像的像素为640*480。
[0098]
方式二:先按照列数抽取,在按照行数抽取。
[0099]
同方式一,以所述灰化图像的像素为1000*750为例,此时所述灰化图像的长宽比为4:3,假设在所述灰化图像的每列中抽取480个像素点;
[0100]
因为要求缩小后的灰化图像的长宽比与所述灰化图像的长宽比一致,根据每行抽取的像素点数量及所述灰化图像的长宽比确定每行抽取的像素点的数量为640,根据抽取的行像素点和抽取的列像素点确定的图像为缩小后的灰化 图像,缩小后的恢复图像的像素为640*480。
[0101]
方式三:行数和列数同时抽取。
[0102]
以所述灰化图像的像素为1000*750为例,在抽取像素点时确定缩小后的灰化图像的像素为640*480,此时行像素点和列像素点可以同时抽取,保证缩小后的灰化图像的像素为640*480即可。
[0103]
需要说明的是,在抽取像素点时,可以随机的抽取多个不同的像素点,保证根据抽取到的像素点组成的图像的长宽比与所述灰化图像的长宽比相同即可;也可以根据预设的抽取规律在所述灰色图像中抽取像素点,以抽取每行的像素点为例,预设每隔3个像素点抽取一个像素点,此时抽取是将抽取第一行中的第一个像素点、第四个像素点、第七个像素点,以此类推。
[0104]
具体的,如图3所示,为本发明实施例提供的一种将所述灰化图像缩小的示意图;
[0105]
图3中左侧为所述灰化图像,右侧为缩小后的灰化图像,两个图像的长宽比一致,其中a表示被选中的像素点。
[0106]
在抽取像素点时,根据所述像素点确定缩小后的灰化图像时,在保证图像的能够支持识别程序使用的条件下,根据所述灰化图像的长宽比,可以随意的将所述灰化图像缩小。
[0107]
将所述灰化图像缩小可以加快对图像的扫描速度,进一步的加快检测图像的速度。
[0108]
如图4所示,为本发明实施例提供的一种检测图像的整体方法流程图,以通过摄像头的人脸识别流获取图像进行举例,具体包括如下步骤:
[0109]
步骤400,打开摄像头获取图像;
[0110]
步骤410,提取人脸识别流数据帧;
[0111]
步骤420,对提取的人脸识别流数据帧对应的图像进行预处理得到灰化图像;
[0112]
只要是对人脸识别流数据帧对应的图像取YUV三通道中的Y通道数据;
[0113]
步骤430,将预处理得到的灰化图像缩小;
[0114]
步骤440,逐行逐列扫描缩小后的灰化图像,根据所述灰化图像中相邻的两个像素点的灰化变化规律确定所述缩小后的灰化图像中每行每列的明暗宽度流;
[0115]
步骤450,将所述明暗宽度流与数据库中预设的二维条码对应的明暗宽度流进行匹配,匹配成功后确定获取的图像中存在二维条码。
[0116]
基于同一发明构思,本发明实施例中还提供了一种检测图像的设备,由于该设备对应的是本发明实施例检测图像的方法对应的设备,并且该设备解决问题的原理与该方法相似,因此该设备的实施可以参见方法的实施,重复之处不再赘述。
[0117]
如图5所示,本发明实施例一种检测图像的设备,包括:至少一个处理器501及至少一个存储器501,其中,所述存储器502存储有程序代码,当所述程序代码被所述处理器501执行时,使得所述处理器501执行下列过程:
[0118]
对获取的图像进行预处理得到灰化图像;
[0119]
根据所述灰化图像的像素点对应的像素值确定所述灰化图像的明暗宽度流;
[0120]
将所述明暗宽度流与数据库中预设的二维条码对应的明暗宽度流进行匹配,若匹配成功则确定获取到的图像包括二维条码。
[0121]
可选的,所述处理器501具体用于:
[0122]
在对所述图像进行人脸识别的过程中对所述图像进行预处理得到灰化图像。
[0123]
可选的,所述处理器501具体用于:
[0124]
在获取的图像中提取Y通道的数据;
[0125]
根据提取的Y通道的数据生成灰化图像。
[0126]
可选的,所述处理器501还用于:
[0127]
根据所述灰化图像的长宽比在所述灰化图像中抽取多个不同的像素点;
[0128]
根据抽取的像素点确定的图像作为缩小后的灰化图像。
[0129]
可选的,所述处理器501具体用于:
[0130]
根据两个相邻的像素点对应的像素值之间的灰化变化,确定所述灰化图像的明暗宽度流。
[0131]
本发明实施例中还提供了另一种检测图像的设备,由于该设备对应的是本发明实施例检测图像的方法对应的设备,并且该设备解决问题的原理与该方法相似,因此该设备的实施可以参见方法的实施,重复之处不再赘述。
[0132]
如图6所示,为本发明实施例提供的另一种检测图像的设备,该设备包括:预处理模块600、确定模块610、匹配模块620;
[0133]
所述预处理模块600:用于对获取的图像进行预处理得到灰化图像;
[0134]
所述确定模块610:用于根据所述灰化图像的像素点对应的像素值确定所述灰化图像的明暗宽度流;
[0135]
所述匹配模块620:用于将所述明暗宽度流与数据库中预设的二维条码对应的明暗宽度流进行匹配,若匹配成功则确定获取到的图像包括二维条码。
[0136]
可选的,所述预处理模块600具体用于:
[0137]
在对所述图像进行人脸识别的过程中对所述图像进行预处理得到灰化图像。
[0138]
可选的,所述预处理模块600具体用于:
[0139]
在获取的图像中提取Y通道的数据;
[0140]
根据提取的Y通道的数据生成灰化图像。
[0141]
可选的,所述确定模块610还用于:
[0142]
根据所述灰化图像的长宽比在所述灰化图像中抽取多个不同的像素点;
[0143]
根据抽取的像素点确定的图像作为缩小后的灰化图像。
[0144]
可选的,所述确定模块610具体用于:
[0145]
根据两个相邻的像素点对应的像素值之间的灰化变化,确定所述灰化图像的明暗宽度流。
[0146]
如图7所示,本发明实施例给出一种检测图像的终端包括:电源700、处理器710、存储器720、输入单元730、显示单元740、摄像头750等部件。本领域技术人员可以理解,图7中示出的终端的结构并不构成对终端的限定,本申请实施例提供的终端可以包括比图示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者不同的部件布置。
[0147]
下面结合图7对所述终端的各个构成部件进行具体的介绍:
[0148]
所述存储器720可用于存储软件程序、二维条码对应的明暗宽度流、图库中的照片以及模块。
[0149]
所述处理器710通过运行存储在所述存储器720的软件程序以及模块,从而执行所述终端的各种功能应用以及数据处理,并且当处理器710执行存储器720中的程序代码后,可以实现本发明实施例图2中的部分或全部过程。
[0150]
可选的,所述存储器720可以主要包括存储程序区和存储数据区。其中,存储程序区可存储操作系统、各种应用程序(比如通信应用)以及人脸识别模块等;存储数据区可存储根据所述终端的使用所创建的数据(比如各种图片、视频文件等多媒体文件,以及人脸信息模板)等。
[0151]
此外,所述存储器720可以包括高速随机存取存储器,还可以包括非易失性存储器,例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
[0152]
所述输入单元730可用于接收用户输入的数字或字符信息,以及产生与所述终端的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。
[0153]
可选的,输入单元730可包括触控面板731以及其他输入终端732。
[0154]
其中,所述触控面板731,也称为触摸屏,可收集用户在其上或附近的触摸操作(比如用户使用手指、触笔等任何适合的物体或附件在所述触控面板631上或在所述触控面板731附近的操作),并根据预先设定的程式驱动相应的连接装置。可选的,所述触控面板731可以包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其中,触摸检测装置检测用户的触摸方位,并检测触摸操作带来的信号, 将信号传送给触摸控制器;触摸控制器从触摸检测装置上接收触摸信息,并将它转换成触点坐标,再送给所述处理器710,并能接收所述处理器710发来的命令并加以执行。此外,可以采用电阻式、电容式、红外线以及表面声波等多种类型实现所述触控面板731。
[0155]
可选的,所述其他输入终端732可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆等中的一种或多种。
[0156]
所述显示单元740可用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息以及所述终端的各种菜单。所述显示单元740即为所述终端的显示系统,用于呈现界面,实现人机交互。
[0157]
所述显示单元740可以包括屏幕741。可选的,所述屏幕741可以采用液晶显示屏(Liquid Crystal Display,LCD)、有机发光二极管(Organic Light-Emitting Diode,OLED)等形式来配置。
[0158]
进一步的,所述触控面板731可覆盖所述屏幕741,当所述触控面板731检测到在其上或附近的触摸操作后,传送给所述处理器710以确定触摸事件的类型,随后所述处理器710根据触摸事件的类型在所述屏幕741上提供相应的视觉输出。
[0159]
虽然在图7中,所述触控面板731与所述屏幕741是作为两个独立的部件来实现所述终端的输入和输入功能,但是在某些实施例中,可以将所述触控面板731与所述屏幕741集成而实现所述终端的输入和输出功能。
[0160]
所述处理器710是所述终端的控制中心,利用各种接口和线路连接各个部件,通过运行或执行存储在所述存储器720内的软件程序和/或模块,以及调用存储在所述存储器720内的数据,执行所述终端的各种功能和处理数据,从而实现基于所述终端的多种业务。
[0161]
可选的,所述处理器710可包括一个或多个处理器。可选的,所述处理器710可集成应用处理器和调制解调处理器,其中,应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等,调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的 是,上述调制解调处理器也可以不集成到所述处理器710中。
[0162]
所述摄像头750,用于实现所述终端的拍摄功能,拍摄图片或视频。所述摄像头750还可以用于实现终端的扫描功能,对扫描对象(二维条码/条形码)进行扫描。
[0163]
所述终端还包括用于给各个部件供电的电源700(比如电池)。可选的,所述电源700可以通过电源管理系统与所述处理器710逻辑相连,从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗等功能。
[0164]
需要说明的是,本发明实施例处理器710可以执行图5中处理器501的功能。
[0165]
本发明实施例还提供一种计算机可读非易失性存储介质,包括程序代码,当所述程序代码在计算终端上运行时,所述程序代码用于使所述计算终端执行上述本发明实施例检测图像的方法的步骤。
[0166]
以上参照示出根据本发明实施例的方法、装置(系统)和/或计算机程序产品的框图和/或流程图描述本发明。应理解,可以通过计算机程序指令来实现框图和/或流程图示图的一个块以及框图和/或流程图示图的块的组合。可以将这些计算机程序指令提供给通用计算机、专用计算机的处理器和/或其它可编程数据处理装置,以产生机器,使得经由计算机处理器和/或其它可编程数据处理装置执行的指令创建用于实现框图和/或流程图块中所指定的功能/动作的方法。
[0167]
相应地,还可以用硬件和/或软件(包括固件、驻留软件、微码等)来实施本发明。更进一步地,本发明可以采取计算机可使用或计算机可读存储介质上的计算机程序产品的形式,其具有在介质中实现的计算机可使用或计算机可读程序代码,以由指令执行系统来使用或结合指令执行系统而使用。在本发明上下文中,计算机可使用或计算机可读介质可以是任意介质,其可以包含、存储、通信、传输、或传送程序,以由指令执行系统、装置或设备使用,或结合指令执行系统、装置或设备使用。

权利要求书

[权利要求 1]
一种检测图像的方法,其特征在于,该方法包括: 对获取的图像进行预处理得到灰化图像; 根据所述灰化图像的像素点对应的像素值确定所述灰化图像的明暗宽度流; 将所述明暗宽度流与数据库中预设的二维条码对应的明暗宽度流进行匹配,若匹配成功则确定获取到的图像包括二维条码。
[权利要求 2]
如权利要求1所述的方法,其特征在于,对获取的图像进行预处理得到灰化图像,包括: 在对所述图像进行人脸识别的过程中对所述图像进行预处理得到灰化图像。
[权利要求 3]
如权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述对获取的图像进行预处理得到灰化图像,包括: 在获取的图像中提取Y通道的数据,所述Y通道是YUV三通道的Y明亮度通道; 根据提取的Y通道的数据生成灰化图像。
[权利要求 4]
如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述灰化图像的像素点对应的像素值确定所述灰化图像的明暗宽度流之前,还包括: 根据所述灰化图像的长宽比在所述灰化图像中抽取多个不同的像素点; 根据抽取的像素点确定的图像作为缩小后的灰化图像。
[权利要求 5]
如权利要求1~4任一所述的方法,其特征在于,所述根据所述灰化图像的像素点对应的像素值确定所述灰化图像的明暗宽度流,包括: 根据两个相邻的像素点对应的像素值之间的灰化变化,确定所述灰化图像的明暗宽度流,所述明暗宽度流为表示图像中明暗变化规律的一组数据。
[权利要求 6]
一种检测图像的设备,其特征在于,该设备包括:至少一个处理器及至少一个存储器,其中,所述存储器存储有程序代码,当所述程序代码被所述 处理器执行时,使得所述处理器执行下列过程: 对获取的图像进行预处理得到灰化图像; 根据所述灰化图像的像素点对应的像素值确定所述灰化图像的明暗宽度流; 将所述明暗宽度流与数据库中预设的二维条码对应的明暗宽度流进行匹配,若匹配成功则确定获取到的图像包括二维条码。
[权利要求 7]
如权利要求6所述的设备,其特征在于,所述处理器具体用于: 在对所述图像进行人脸识别的过程中对所述图像进行预处理得到灰化图像。
[权利要求 8]
如权利要求6或7所述的设备,其特征在于,所述处理器具体用于: 在获取的图像中提取Y通道的数据,所述Y通道是YUV三通道的Y明亮度通道; 根据提取的Y通道的数据生成灰化图像。
[权利要求 9]
如权利要求6所述的设备,其特征在于,所述处理器还用于: 根据所述灰化图像的长宽比在所述灰化图像中抽取多个不同的像素点; 根据抽取的像素点确定的图像作为缩小后的灰化图像。
[权利要求 10]
如权利要求6~9任一所述的设备,其特征在于,所述处理器具体用于: 根据两个相邻的像素点对应的像素值之间的灰化变化确定所述灰化图像的明暗宽度流,所述明暗宽度流为表示图像中明暗变化规律的一组数据。

附图

[ 图 1]  
[ 图 2]  
[ 图 3]  
[ 图 4]  
[ 图 5]  
[ 图 6]  
[ 图 7]