技术摘要：
本发明涉及计算机图像处理技术领域，具体提供了一种二维码识别优化方法。与现有技术相比，本发明的一种二维码识别优化方法，通过设备获取二维码图片，对所述图片进行灰度化处理，对灰度化处理的图片进行二值化处理，得到二值图形，再通过zxing开源库识别处理后的二维码  全部
背景技术：
在近年来的互联网行业产品发展中,二维码和条形码等图形码由于其便捷性逐渐 取代链接和搜索成为新的流量入口,在支付、分享、下载等场景有着非常丰富的应用，各家 互联网公司都在其应用中加入与图形码相关的功能。 二维码又称QR  code，是在一维条码的基础上扩展出的另一维具有可读性的条码， 使用黑白矩形图案表示二进制数据，被设备扫描后可以读取二维码中包含的信息。一维条 码的宽度记载这数据，而其长度没有记载数据。二维码的长度、宽度均记载数据。二维码具 有一维条码没有的“定位点”和“容错机制”。 因为二维码是一种点阵式信息编码方式，任何视觉上的缺损、弯曲以及光纤作用 都会有极大影响识别的成功率，所以在开发的过程中如何去提高识别的成功率是本领域技 术人员亟待解决的问题。
技术实现要素：
本发明是针对上述现有技术的不足，提供一种实用性强的二维码识别优化方法。 本发明解决其技术问题所采用的技术方案是： 一种二维码识别优化方法，通过设备获取二维码图片，对所述图片进行灰度化处 理，对灰度化处理的图片进行二值化处理，得到二值图形，再通过zxing开源库识别处理后 的二维码图片，返回识别的二维码信息。 进一步的，该方法分为以下步骤： S101、获取二维码图片； S102、将获取的图片进行加权平均灰度化处理； S103、对灰度化后的图片进行二值化处理； S104、通过开源库zxing识别经处理的二维码。 作为优选，在步骤S101中，通过具有拍照功能的终端获取二维码图片。 进一步的，在步骤S102中，对所述图片进行加权平均灰度化处理时，要分别对RGB 三种分量进行处理，将RGB三个分量以不同的权值进行加权平均。 进一步的，将RGB三个分量以不同的权值进行加权平均时，按照下式进行处理： Gray(i,j)＝0.299*R(i,j) 0.578*G(i,j) 0.114*B(i,j) 作为优选，在步骤S103中，通过Bayer抖动算法对灰度化后的图片进行二值化处 理。 进一步的，Bayer抖动算法通过色点大小或密度的变化造成总体强度的变化，通过 将每个点的灰度值和Bayer抖动表的值进行对比，决定该点是赋值为白色还是黑色。 3 CN 111611823 A 说　明　书 2/3 页 进一步的，zxing是Google开源的用于生成和解析多种格式  1D/2D条形码的JAVA 类库，在识别二维码成功后会返回二维码中包含的字符串。 本发明的二维码识别优化方法和现有技术相比，具有以下突出的有益效果： 本发明通过图像处理的方式优化获得的二维码图片，能够提升二维码识别的精度 和响应速度，解决在识别过程中出现的无法识别活识别较慢的问题，提示识别成功率。 附图说明 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现 有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明 的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据 这些附图获得其他的附图。 附图1是一种二维码识别优化方法的流程示意图； 附图2是一种二维码识别优化方法中Bayer抖动表。