一种基于图像处理的增值税发票识别方法与流程

技术特征：

1.一种基于图像处理的增值税发票识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，采集发票图像并进行预处理以及几何校正；

步骤2，将步骤1中校正后的图像处理成标准尺寸；

步骤3，将步骤2处理后的图像分割出八个文本区域；

步骤4，从步骤3中的八个文本区域中，分别分割出其中的文本框；

步骤5，将步骤4中的每个文本框分别输入OCR软件进行识别，得到其中的文字信息；

步骤6，根据步骤5中识别的信息，核对发票金额。

2.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的增值税发票识别方法，其特征在于，所述预处理为：首先，对采集发票图像进行灰度处理，然后，通过霍夫变换算法提取发票图像的外边框，最后，裁剪掉图像外边框以外的部分。

3.根据权利要求2所述的一种基于图像处理的增值税发票识别方法，其特征在于，根据提取的外边框使用Hough变换检测出发票图像的倾斜角，并根据进行几何校正。

4.根据权利要求3所述的一种基于图像处理的增值税发票识别方法，其特征在于，使用Hough变换检测出发票图像的倾斜角，具体为：

步骤A，在直角坐标系下将校正后的发票图像C离散化，并计算出图像C的长m和宽n；

步骤B，建立离散化的参数空间ρ-θ，并将其初始化，建立二维累加数组K(θ,ρ)，其中，θ∈[0,180]，

步骤C，遍历步骤A中离散化的图像C，找出所有像素值不为0的点，对找出的每个点，将其坐标(x,y)带入方程ρ＝xcosθ+ysinθ中，并以1为步长遍历θ∈[0,180]，求出每个θi所对应的ρi，在相应的二维累加数组K(θi,ρi)上加1，其中，θi为第i次遍历的θ值，ρi为第i次遍历的θ值对应的ρ的值；

步骤D，遍历二维累加数组K(θ,ρ)，找出其中的最大值，最大值对应的θ值即为图像C的倾斜角。

5.根据权利要求4所述的一种基于图像处理的增值税发票识别方法，其特征在于，根据图像C的倾斜角，将图像旋转90-θ或者180-θ即得到校正水平或者竖直的发票图像。

6.根据权利要求2所述的一种基于图像处理的增值税发票识别方法，其特征在于，步骤2具体为：将发票图像的外边框和增值税发票的标准长度进行计算得出比例，按比例将矫正后的发票图像进行缩放，最终将图像处理成标准尺寸。

7.根据权利要求6所述的一种基于图像处理的增值税发票识别方法，其特征在于，比例大小为：x0、y0分别为标准增值税发票上边框、左边框的长度，x、y分别为校正后的发票图像的上边框、左边框的长度。

8.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的增值税发票识别方法，其特征在于，步骤3具体为：根据增值税发票的内容，将步骤2处理后的图像分割出八个文本区域，其中，文本区域1：发票号码；文本区域2：开票日期；文本区域3：购买方信息；文本区域4：货物或应税劳务、服务名称和规格型号、单位、数量、单价、金额、税率、税额；文本区域5：合计；文本区域6：价税合计；文本区域7：销售方信息；文本区域8：收款人、复核、开票人、销售方。

9.根据权利要求8所述的一种基于图像处理的增值税发票识别方法，其特征在于，步骤4具体为：分别检测八个文本区域内的文本信息，分割出其中的文本框，并依据其中文本区域中的位置按照从上往下或从左往右的顺序排列。