autojs提高二维码识别率(一)-标记定位点

效果

上图中, 完整的标记点一共有4个,
在一起的3个标记点, 是红色;
顶部的单独标记点是蓝色

思路

每一个细节都有很多的步骤, 先说一个大致的思路

识别标记点思路

1-查找轮廓
注意, 我们要让轮廓包含最全的信息, 所以这里使用的是 Imgproc.RETR_TREE

Imgproc.findContours(binary, contours, hierarchy, Imgproc.RETR_TREE, Imgproc.CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point());

2-提取轮廓数据, 宽高, 中心点, 面积, 旋转角度, 最小外接矩形

  {
    
    
    w: 54,
    h: 54,
    cx: 460,
    cy: 555,
    area: 2671,
    angle: 0,
    boundingRect: {
    
    
      x: 433,
      y: 528,
      tl: '{"x":433.0,"y":528.0}',
      br: '{"x":488.0,"y":583.0}',
    },
  },

3-标记点特征
第一: 子轮廓至少两个;
第二: 宽高比例在1.3以内, 这样就认为是一个正方形
第三: 轮廓拟合多边形后, 如果是四边形, 就认为是四边形, 是不是废话Y(^_)Y;
第四: 二值化之后, 同一个二维码的标记点, 同行或同列的标记点, 中间的黑色点至少占三成;

为了更精确, 还可以添加更多的特征, 不止以上四个;

let config = {
    
    
  minimumNumberOfSubContours: 2,
  longShortAxisRatio: 1.3,
  maximumNumberOfContourPoints: 4,
  blackRatioBetweenTwoEyes: 0.3,
};

识别标记点效果

绿色方框代码如下

Imgproc.drawContours(src1, eyes, -1, Scalar(0, 255, 0, 255), thickness, 8);

标记点分类

图中识别了四个标记点, 但是我们想要的只是中间二维码的三个标记点, 如何对标记点分类?
我们只识别图片最中间的二维码.
思路

获取最中心的标记点

1- 计算横排最多有多少个标记点
2- 计算纵列最多有多少个标记点
3- 横排最多就用横排, 纵列多就用纵列
4- 如果横排比纵列的标记点多, 那么标记点按横坐标排序
5- 取排序后的标记点数组, 中间的值

function getCenterEye(eyes) {
    
    
  let len = eyes.length;
  return eyes[Math.floor(len / 2)];
}

比较定位点之间的黑色占比

其他定位点, 统一和中心的定位点对比

function classifyEyes(img, eyes) {
    
    
  sortEyes(eyes);
  let centerEye = getCenterEye(eyes);
  let classA = [centerEye];
  let classB = [];
  var len = eyes.length;
  for (var i = 0; i < len; i++) {
    
    
    let eye = eyes[i];
    if (eye.num == centerEye.num) {
    
    
      continue;
    }
    let ratio = getsTheRatioOfBlackAndWhiteBetweenTwoEyes(img, eye, centerEye);
    if (ratio > config.blackRatioBetweenTwoEyes) {
    
    
      classA.push(eye);
    } else {
    
    
      classB.push(eye);
    }
  }
  return {
    
    
    classA: classA,
    classB: classB,
  };
}

计算定位点黑色占比前, 需要二值化图片

let imgGray = images.grayscale(img);
let imgThreshold = images.adaptiveThreshold(imgGray, 255, "MEAN_C", "BINARY", 21, 7);

找色的时候, 又要把二值图改为rgb图

imgThreshold = images.cvtColor(oldImgThreshold, "GRAY2RGBA");

到了这一步, 定位点就区分开了, 我们把定位点绘制出来

for (var i = 0; i < len; i++) {
    
    
  let eye = classA[i];
  Imgproc.rectangle(
    img.mat,
    new Point(eye.boundingRect.tl.x, eye.boundingRect.tl.y),
    new Point(eye.boundingRect.br.x, eye.boundingRect.br.y),
    new Scalar(0, 0, 255, 255),
    6
  );

  let text_size = Imgproc.getTextSize("" + eye.num, fontFace, fontScale, thickness, null);

  Imgproc.putText(
    img.mat,
    "" + eye.num,
    Point(eye.cx - text_size.width / 2, eye.h / 4 + eye.boundingRect.br.y + text_size.height),
    fontFace,
    fontScale,
    new Scalar(0, 0, 255, 255),
    thickness
  );
}

提高二维码识别率第一步: 标记定位点, 大功告成^oy

名人名言

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