資料介紹
隨著電子支付方式的廣泛應(yīng)用,手機QR碼作為新興的電子支付媒介在各個行業(yè)領(lǐng)域受到普遍關(guān)注。以天津地鐵即將投入使用的云購票機為背景,其針對手機屏幕上的QR二維碼進行掃碼兌票,但人工采集圖像過程中難免會引入一些噪聲甚至圖像的傾斜,因此在整個QR碼圖像識別系統(tǒng)中,最初要對QR碼圖像進行圖像預(yù)處理。由于傳統(tǒng)的Cannv算子在進行QR碼圖像的邊緣檢測時,對局部噪聲不能有效去除,這將會影響圖像的校正效果甚至整個識別結(jié)果。為提高QR碼圖像識別的準(zhǔn)確性,提出了一種改進的QR碼圖像校正方法,在QR碼圖像進行Cannv算子邊緣檢測時采用白適應(yīng)中值濾波方法進行去噪處理,然后結(jié)合Hough變換實現(xiàn)QR碼圖像的旋轉(zhuǎn)校正。
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