1.一种多幅条形码图像切分与识别方法，其特征在于，包括：步骤1：采集多幅条形码图像并进行预处理，对多幅条形码图像进行边缘检测；

步骤2：提出改进多边形逼近算法，通过长度匹配滤除图像内部轮廓以实现多幅条形码图像切分；

步骤3：识别所有单幅条形码图像的图像信息。

2.根据权利要求1所述的多幅条形码图像切分与识别方法，其特征在于，所述步骤1中的采集多幅条形码图像并进行预处理，所述预处理包括：步骤A-1：对采集来的多幅条形码图像进行图像滤波；

步骤A-2：对图像滤波后的多幅条形码图像进行图像二值化。

3.根据权利要求1所述的多幅条形码图像切分与识别方法，其特征在于，所述步骤1中的对多幅条形码图像进行边缘检测的方法为利用Canny算子检测多幅条形码图像边缘轮廓信息。

4.根据权利要求1所述的多幅条形码图像切分与识别方法，其特征在于，所述步骤2中的改进多边形逼近算法以及通过长度匹配滤除图像内部轮廓包括：步骤B-1：设置阈值以及多幅条形码边缘图像中的各个轮廓曲线的起止端点；

步骤B-2：计算各个轮廓曲线到其弦的最大距离；

步骤B-3：比较最大距离与阈值的大小，若最大距离小于阈值，则该轮廓曲线的弦作为该轮廓曲线的近似轮廓曲线；

若最大距离不小于阈值，则利用该轮廓曲线上离其弦距离最大的点将该轮廓曲线分为两段轮廓曲线，该离其弦距离最大的点就作为分割点，并分别把该两段轮廓曲线返回步骤B-2中进行循环处理，当所有轮廓曲线处理完毕时，依次连接各个分割点形成的折线，作为近似轮廓曲线；

步骤B-4：通过长度匹配方法滤除多幅条形码边缘图像中的轮廓。

5.根据权利要求1所述的条形码图像切分与识别方法，其特征在于，所述步骤3中的识别出所有单幅条形码图像的图像信息，包括：步骤C-1：拟合滤除后多幅条形码边缘图像轮廓的最小外接矩形并进行切分；

步骤C-2：利用Zbar库扫描所有单幅条形码图像，获取各个单幅条形码的图像信息。

6.根据权利要求4所述的条形码图像切分与识别方法，其特征在于，所述步骤B-2中的计算各个轮廓曲线到其弦的最大距离，包括：所述轮廓曲线上离线段AB距离最大的点C与作为轮廓曲线的弦的线段AB的最大距离L由以下公式(3)可求出：线段AC与线段AB的角度α可用公式(4)求得：

α＝arccos(cos(α))                  (4)则点C与线段AB最大距离L为公式(5)所示：

其中， 为线段AB的向量， 为线段AC的向量， 为 的模， 为 的模，为线段CD向量的模。

7.一种条形码图像切分与识别方法的装置，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现所述权利要求1～6中任意一项的多幅条形码图像切分与识别方法。

8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于执行所述权利要求1～6中任意一项的多幅条形码图像切分与识别方法。