一种图像识别方法及装置与流程

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一种图像识别方法及装置与制造工艺

本发明实施例涉及纸币检测技术领域,特别是涉及一种图像识别方法及装置。



背景技术:

随着经济的发展,纸币的流通量越来越大,很多行业都出现了基于纸币识别技术的智能化无人收费系统。例如,纸币识别技术不仅可以应用在自动售货售票上,也可以应用到银行的自动存取款机或营业厅的自动交费机等系统中。同时,点钞机的发明也为各个行业提供了方便。纸币识别装置的应用,节省了大量的人力资源,极大地提升了工作效率。

目前,一般通过纸币的安全线编码或纸币的尺寸对其币值进行识别,这种识别方法虽能识别出大部分币种的币值,但对于有些币种(如美元或印度盾等),由于所有币值的尺寸完全相同,且无相应的安全线编码可供识别,因此,可以基于不同纸币币值的颜色来对这一类纸币进行识别。

但是,在点钞机等机器代替人识别纸币的过程中,纸币的摆放位置必须按照机器预先设定的位置进行放置,并不能随意摆放。现有方法虽然能快速识别出纸币的币值,但是纸币的摆放位置会影响其识别效率,甚至会出现错误识别或无法识别等问题。



技术实现要素:

有鉴于此,本发明实施例提供一种图像识别方法及装置,以提高纸币币值 识别的准确性。

第一方面,本发明实施例提供了一种图像识别方法,包括:

获取待测纸币目标特征区域的灰度图像;

从所述灰度图像的目标特征区域中查找目标分界线,所述目标分界线将所述目标特征区域分为第一识别子区域和第二识别子区域;

计算所述第一识别子区域的第一像素和以及第二识别子区域的第二像素和,确定所述第一像素和与所述第二像素和之间的第一差值,根据所述第一差值和预设差值阈值确定所述待测纸币的币值。

进一步的,根据所述待测纸币的尺寸识别所述待测纸币的币值。

根据第一特征区域的值与第二特征区域的值的大小关系,确定所述待测纸币的面向。

进一步的,所述从所述灰度图像的目标特征区域中查找目标分界线,包括:

将所述目标特征区域中的任意一行设为预设边界,预设边界将所述目标特征区域分为第一识别子区域和第二识别子区域;

计算所述第一识别子区域的第一像素和以及第二识别子区域的第二像素和,确定所述第一像素和与所述第二像素和之间的第一差值;

将所述第一差值的绝对值取值最大时对应的预设边界确定为所述目标特征区域的目标分界线。

进一步的,所述从所述灰度图像的目标特征区域中查找目标分界线,包括:

确定当前检测面是否为所述待测纸币的正面或背面;

若为正面,则从所述灰度图像的第三特征区域中查找第三分界线,所述第三分界线将所述第三特征区域分为第三识别子区域和第四识别子区域;

若为背面,则从所述灰度图像的第四特征区域中查找第四分界线,所述第 四分界线将所述第四特征区域分为第五识别子区域和第六识别子区域。

进一步的,所述计算所述第一识别子区域的第一像素和以及第二识别子区域的第二像素和,确定所述第一像素和与所述第二像素和之间的第一差值,包括:

若为正面,则计算所述第三识别子区域的第三像素和以及所述第四识别子区域的第四像素和,确定所述第三像素和与所述第四像素和之间的第二差值;

若为背面,则计算所述第五识别子区域的第五像素和以及所述第六识别子区域的第六像素和,确定所述第五像素和与所述第六像素和之间的第三差值;

所述根据所述第一差值和预设差值阈值确定所述待测纸币的币值,包括:

计算所述第二差值与所述第三差值的乘积,根据所述乘积与预设乘积阈值确定所述待测纸币的币值。

第二方面,本发明实施例提供了一种图像识别装置,包括:

图像获取模块,用于获取待测纸币目标特征区域的灰度图像;

目标分界线查找模块,用于从所述图像获取模块获取的所述灰度图像的目标特征区域中查找目标分界线,所述目标分界线将所述目标特征区域分为第一识别子区域和第二识别子区域;

计算模块,用于计算所述目标分界线查找模块得到的所述第一识别子区域的第一像素和以及第二识别子区域的第二像素和,确定所述第一像素和与所述第二像素和之间的第一差值,根据所述第一差值和预设差值阈值确定所述待测纸币的币值。

进一步的,该装置还包括:币值识别模块,根据所述待测纸币的尺寸识别所述待测纸币的币值;

纸币面向确定模块,用于根据第一特征区域的值与第二特征区域的值的大 小关系,确定所述待测纸币的面向。

进一步的,所述目标分界线查找模块包括:

预设边界单元,用于将所述目标特征区域中的任意一行设为预设边界,所述预设边界将所述目标特征区域分为第一识别子区域和第二识别子区域;

计算单元,用于计算所述第一识别子区域的第一像素和以及第二识别子区域的第二像素和,确定所述第一像素和与所述第二像素和之间的第一差值;

目标分界线确定单元,用于将所述计算单元得到的所述第一差值的绝对值取值最大时对应的预设边界确定为所述目标特征区域的目标分界线。

进一步的,所述目标分界线查找模块包括:

面向判断单元,用于确定当前检测面是否为所述待测纸币的正面或背面;

第三分界线查找单元,用于在所述面向判断单元判断出当前检测面为所述待测纸币的正面时,则从所述灰度图像的第三特征区域中查找第三分界线,所述第三分界线将所述第三特征区域分为第三识别子区域和第四识别子区域;

第四分界线查找单元,用于在所述面向判断单元判断出当前检测面为所述待测纸币的背面时,则从所述灰度图像的第四特征区域中查找第四分界线,所述第四分界线将所述第四特征区域分为第五识别子区域和第六识别子区域。

进一步的,所述计算模块包括:

第二差值计算单元,用于在所述面向判断单元判断出当前检测面为所述纸币的正面时,则计算所述第三识别子区域的第三像素和以及所述第四识别子区域的第四像素和,确定所述第三像素和与所述第四像素和之间的第二差值;

第三差值计算单元,用于在所述面向判断单元判断出当前检测面为所述纸币的背面时,则计算所述第五识别子区域的第五像素和以及所述第六识别子区域的第六像素和,确定所述第五像素和与所述第六像素和之间的第三差值;

币值确定单元,用于计算所述第二差值计算单元得出的第二差值与所述第三差值计算单元得出的第三差值的乘积,根据所述乘积与预设乘积阈值确定所述待测纸币的币值。

本发明实施例提供的一种图像识别方案,在获取到待测纸币目标特征区域的灰度图像后,可以根据待测纸币上图形目标特征区域像素的特点,得到将目标特征区域分为色差最大的两部分区域,其中色差可以在计算两部分区域各自的像素和之后作差得出。由于目标特征区域存在一定的范围,因此在识别纸币币值时,纸币的放置不需要限定的一个位置,同时,通过两部分区域的像素和作差后,可将所得差值与预设差值进行比较,进而可以有针对性的识别出待测纸币的币值,并且可以提高币值识别的准确性。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述,本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显:

图1是本发明实施例一提供的一种图像识别方法的流程图;

图2是本发明实施例二提供的一种图像识别方法的流程图;

图3是本发明实施例三提供的一种图像识别方法的流程图;

图4是本发明实施例四提供的一种图像识别方法的流程图;

图5是本发明实施例五提供的一种图像识别方法的流程图;

图6a是本发明实施例一提供的币值为5万的伊朗币正面正向示意图;

图6b是本发明实施例一提供的币值为5万的伊朗币背面正向示意图;

图6c是本发明实施例二提供的币值为5万的伊朗币正面反向示意图;

图6d是本发明实施例二提供的币值为5万的伊朗币背面反向示意图;

图7a是本发明实施例一提供的币值为10万的伊朗币正面正向示意图;

图7b是本发明实施例一提供的币值为10万的伊朗币背面正向示意图;

图7c是本发明实施例四提供的币值为10万的伊朗币正面反向示意图;

图7d是本发明实施例四提供的币值为10万的伊朗币背面反向示意图;

图8是本发明实施例六提供的一种图像识别装置的结构框图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是,此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明,而非对本发明的限定。另外还需要说明的是,为了便于描述,附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部内容。

另外还需要说明的是,为了便于描述,附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部内容。在更加详细地讨论示例性实施例之前应当提到的是,一些示例性实施例被描述成作为流程图描绘的处理或方法。虽然流程图将各项操作(或步骤)描述成顺序的处理,但是其中的许多操作可以被并行地、并发地或者同时实施。此外,各项操作的顺序可以被重新安排。当其操作完成时所述处理可以被终止,但是还可以具有未包括在附图中的附加步骤。所述处理可以对应于方法、函数、规程、子例程、子程序等等。

实施例一

图1是本发明实施例一提供的一种图像识别方法的流程图。本实施例的方法可由图像识别装置来执行,其中该装置可由软件和/或硬件实现,一般可集成在自动售票机或点钞机等金融设备中。如图1所示,本实施例提供的图像识别方法具体包括如下步骤:

步骤S110、获取待测纸币目标特征区域的灰度图像。

其中,待测纸币可以为伊朗币,也可以为纸币表面存在明显色差区域的其他币种(如人民币或印尼盾)。目标特征区域可以为纸币表面存在明显色差的区域。

可选的,纸币的颜色在RGB模型(加色法混色模型)中为彩色,它是通过红(R)、绿(G)和蓝(B)三个颜色通道的变化以及它们之间相互的叠加得到的。进一步的,为了更准确地识别纸币的币值,首先需要对纸币进行灰度化,成为灰度图像。在灰度图像中,像素点灰度值的范围为0~255。

以伊朗币为例,图6a是本发明实施例一提供的币值为5万的伊朗币正面正向示意图,图6b是本发明实施例一提供的币值为5万的伊朗币背面正向示意图。如图6a所示,伊朗币左半部分区域1的图像比伊朗币右边区域2的图像亮。在伊朗币上半部分的区域3中存在明显的像素值分界线。如图6b所示,在伊朗币下部分的区域4中存在像素值分界线。因此,在伊朗币币值的识别过程中,可以优选区域1、区域2、区域3和区域4等有明显色差变化的区域作为待测伊朗币的特征区域。其中,在对伊朗币5万和10万币值识别时,可优选区域3和区域4作为目标特征区域。示例性的,也可以选取图像中其他色差明显的区域作为目标特征区域。例如可以选取区域3或区域4中分界线的延长线所在的区域作为待测伊朗币的目标特征区域。

示例性的,不同币种的纸币特征区域所在位置不同,在纸币币值识别的过程中,可以根据纸币币种的不同对其特征区域的位置进行相应的设置。通过采用这种方法,可以有针对性对不同币种的纸币币值进行识别,进而提高识别效率。

示例性的,目标特征区域的位置可以通过安装的图像采集传感器的位置进 行设置。其中,在设置传感器的位置时,该位置可以有一定的活动范围,以适应纸币特征区域的活动范围,即在该活动范围内,传感器可以采集到该范围中所有的目标特征区域,而不仅局限于一个目标特征区域。例如,如图6a所示,当传感器采集目标特征区域3的图像时,可以通过设置传感器的位置范围或传感器可以采集到的图像区域范围来对目标特征区域3以及其一定范围内的其他目标特征区域进行图像采集,以避免因纸币所放位置的不确定性而产生错误识别或无法识别等现象。

示例性的,目标特征区域的设置还可以采取设置坐标范围的方式。例如,若将W表示待测纸币的宽度,H表示待测纸币的高度,在直角坐标系中,优选左上角的端点作为坐标原点,w表示横坐标,h表示纵坐标,则在图6a中,区域3的位置可优选设置为w=[820:890]和h=[9:150]。在图6b中,区域4的位置可优选设置为w=[W-890:W-820]和h=[H-150:H-9]。

值得注意的是,纸币的目标特征区域与纸币正向或反向放置的放置方向无关。但若选定直角坐标系原点的位置后,纸币在正向放置和反向放置时,特征区域所在的位置则不同。在实际操作中,可以同时安装检测纸币在不同面向和朝向放置时所有特征区域的图像采集传感器。在待测纸币币值识别过程中,根据纸币的放置面向(如正面或背面)和朝向(如正向或反向),触发不同位置的传感器。示例性的,图7a是本发明实施例一提供的币值为10万的伊朗币正面正向示意图,图7b是本发明实施例一提供的币值为10万的伊朗币背面正向示意图。若确定纸币是正面且正向放置后,则触发图7a中区域3所对应的传感器对区域3中的图像进行采集。若确定纸币是背面且正向放置后,则触发图7b中区域4所对应的传感器对区域4中的图像进行采集。

步骤S120、从灰度图像的目标特征区域中查找目标分界线,所述目标分界 线将目标特征区域分为第一识别子区域和第二识别子区域。

其中,在第一识别子区域中所有像素点的像素值之和与在第二识别子区域中所有像素点的像素值之和差值最大。也可以为第一识别子区域中所有像素点像素值之和的平均值与第二识别子区域中所有像素点像素值之和的平均值差值最大。示例性的,如图6a和图6b所示,在区域3中或区域4中,边界以上区域的像素值和大于边界以下区域的像素和。其中,当边界以上的区域与边界以下区域的面积相同时,边界以上区域的像素和的平均值大于边界以下区域像素和的平均值。

步骤S130、计算第一识别子区域的第一像素和以及第二识别子区域的第二像素和,确定第一像素和与第二像素和之间的第一差值,根据第一差值和预设差值阈值确定待测纸币的币值。

示例性的,在查找到目标分界线后,通过目标分界线可以将目标特征区域分为像素和(或像素和的平均值)不同的两部分。其中,预设差值阈值可以通过大量统计得到。示例性的,若已知当前伊朗币的币值为5万的情况下,可以采用本实施例所提供的方法进行多次试验,进而确定出伊朗币的币值为5万时所对应的第一差值。示例性的,也可以通过多次试验统计出当伊朗币的币值为10万时所对应的第一差值。

在对当前伊朗币的币值进行识别的过程中,可以比较当前第一差值与币值为5万时所对应的第一差值,若两个数值非常接近,则可以判断出当前伊朗币的币值为5万。示例性的,在计算出当前第一差值后,也可以与币值为5万所对应的第一差值和币值为10万所对应的第一差值分别进行比较,若当前第一差值与币值为10万所对应的第一差值更为接近,则当前伊朗币的币值为10万。

示例性的,也可以将币值为5万所对应的第一差值与币值为10万所对应的 第一差值相结合,得出一个预设差值阈值。如果当前第一差值大于该阈值,则当前伊朗币的币值为10万。如果当前第一差值小于该阈值,则当前伊朗币的币值为5万。

本发明实施例一提供的图像识别方法,在获取到待测纸币目标特征区域的灰度图像后,可以根据待测纸币上图形目标特征区域像素的特点,得到将目标特征区域分为色差最大的两部分区域,其中色差可以在计算两部分区域各自的像素和之后作差得出。由于目标特征区域存在一定的范围,因此在识别纸币币值时,纸币的放置不需要限定的一个位置,同时,通过两部分区域的像素和作差后,可将所得差值与预设差值进行比较,进而可以有针对性的识别出待测纸币的币值,并且可以提高币值识别的准确性。

进一步的,由于待测纸币的尺寸是识别其币值的又一明显特征,所以在获取待测纸币目标特征区域的灰度图像之前,也可以包括:根据所述待测纸币的尺寸识别所述待测纸币的币值。例如,在对伊朗币币值识别的过程中,由于币值为50万的新版和旧版伊朗币与币值为5万或10万的伊朗币在尺寸上有明显的区别,因此,可以通过伊朗币尺寸的大小识别出当前待测的伊朗币是50万还是5万或10万。若为5万或10万,则其具体币值的大小还需根据在伊朗币上图形的特征进一步进行判定。

实施例二

图2是本发明实施例二提供的一种图像识别方法的流程图。本实施例对实施例一中的步骤“获取待测纸币目标特征区域的灰度图像”之后的过程进行了细化。参考图2,本发明实施例具体包括如下步骤:

步骤S210、获取待测纸币目标特征区域的灰度图像。

步骤S220、根据第一特征区域的值与第二特征区域的值的大小关系,确定待测纸币的面向。

其中,待测纸币的面向包括纸币的正面和背面。一般情况下,在纸币的正面和背面都带有可以供识别纸币币值的特征区域。在具体操作过程中,可以根据纸币表面的特征区域对不同面向和朝向放置的纸币的币值进行识别,识别时也可以结合正面和背面的图像特征信息以提高识别效率。

示例性的,待测纸币的面向可以根据纸币表面特征区域的特点来确定。如图6a所示,伊朗币纸币的正面带有色差较大的区域1(第一特征区域)和区域2(第二特征区域)两个特征区域。如图6b所示,在伊朗币的背面也存在颜色呈现明显差别的两个区域,这两个区域的位置分别与图6a中两个特征区域的位置相对应。因此,在确定伊朗币面向的过程中,首先可以分别计算出区域1和区域2中所有像素点像素和的平均值,然后通过比较两部分区域像素和平均值的大小确定当前待测伊朗币的面向。例如,待测纸币在正向放置时,若区域1中所有像素点像素和的平均值大于区域2中所有像素点像素和的平均值,则当前待测伊朗币的面向为正面。若区域1中所有像素点像素和的平均值小于区域2中所有像素点像素和的平均值,则当前待测伊朗币的面向为背面。示例性的,若所设定的区域1和区域2的面积相同,也可以通过比较区域1中所有像素点的像素和与区域2中所有像素点的像素和对伊朗币的面向进行判定。其中,若优选纸币左上角的端点作为坐标原点,则区域1的位置范围可以优选为:w=[90:170]和h=[160:300],区域2的位置范围可以优选为:w=[W-170:W-90]和h=[160:300]。

示例性的,当待测纸币反向放入点钞机等金融设备中时,其特征区域与纸币正向放置时相反。例如,图6c是本发明实施例二提供的币值为5万的伊朗币 正面反向示意图。如图6c所示,若区域1中所有像素点像素和的平均值小于区域2中所有像素点像素和的平均值。图6d是本发明实施例二提供的币值为5万的伊朗币背面反向示意图。如图6d所示,若区域1中所有像素点像素和的平均值大于区域2中所有像素点像素和的平均值。

示例性的,也可以采用人脸识别的方法对待测纸币的面向进行识别。例如,在一般情况下,伊朗币的正面带有人脸图像。因此可以通过捕获人脸区域判别是否为待测伊朗币的正面。

步骤S230、从灰度图像的目标特征区域中查找目标分界线,所述目标分界线将目标特征区域分为第一识别子区域和第二识别子区域。

步骤S240、计算第一识别子区域的第一像素和以及第二识别子区域的第二像素和,确定第一像素和与第二像素和之间的第一差值,根据第一差值和预设差值阈值确定待测纸币的币值。

本发明实施例二在上述实施例的基础上,对“获取待测纸币目标特征区域的灰度图像”之后的过程进行了细化。在纸币币值的识别过程中,通过纸币表面特征区域中图像的特点可以首先确定出待测纸币的面向。在确定出纸币的面向后,可以有针对性的对纸币表面的目标特征区域进行识别,进而判断出待测纸币的币值。通过采用上述技术方案,可以提高纸币币值的识别效率。

实施例三

图3是本发明实施例三提供的一种图像识别方法的流程图。本实施例对上述实施例中“从灰度图像的目标特征区域中查找目标分界线”的过程进行了细化。参考图3,本发明实施例具体包括如下步骤:

步骤S310、获取待测纸币目标特征区域的灰度图像。

步骤S320、将目标特征区域中的任意一行设为预设边界,预设边界将目标特征区域分为第一识别子区域和第二识别子区域。

示例性的,目标特征区域的图像可以看作由像素点组成的矩阵构成。其中,目标区域内的每一行像素点都可以作为目标特征区域的预设边界。通过这种动态选取方式可以涵盖目标特征区域中所有预设边界的情况,从而消除因纸币位置的移动造成的影响。

示例性的,通过每个预设边界都可以将目标特征区域分为两部分区域,即第一识别子区域和第二识别子区域。不同的预设边界将目标特征区域所分成的两部分区域不同。因此,第一识别子区域和第二识别子区域的位置以及其各自区域像素和的大小都可由预设边界的位置来确定。

步骤S330、计算第一识别子区域的第一像素和以及第二识别子区域的第二像素和,确定第一像素和与第二像素和之间的第一差值。

步骤S340、将第一差值的绝对值取值最大时对应的预设边界确定为目标特征区域的目标分界线。

示例性的,由于预设边界的位置是动态的,则第一差值的大小会随预设边界位置的改变而改变。当第一差值的绝对值取值最大时所对应的预设边界将目标特征区域分成的第一识别子区域和第二识别子区域色差最大,此时,可以将该预设边界作为目标特征区域的目标分界线。

值得注意的是,选取目标分界线的目标特征区域是在该区域中图像存在色差变化的区域。如图6a所示,在目标特征区域3中,目标分界线可以将区域3分成上下两部分。其中,在分界线以上的区域中所有像素点像素值之和大于在分界线以下的区域中所有像素点像素值之和,且两部分区域像素值之和作差后,差值的绝对值最大。通过采用上述方法,可以将目标特征区域分成色差最大的 两部分区域,为后续币值的识别奠定基础。通过计算差值可以降低运算的复杂度,同时也可达到节省时间的效果。

步骤S350、计算第一识别子区域的第一像素和以及第二识别子区域的第二像素和,确定第一像素和与所述第二像素和之间的第一差值,根据第一差值和预设差值阈值确定待测纸币的币值。

本发明实施例三在上述实施例的基础上,对“从灰度图像的目标特征区域中查找目标分界线”的过程进行了细化。通过对目标特征区域中目标分界线的查找,可以将目标特征区域分为像素和差别最大的第一识别子区域与第二识别子区域。在识别待测纸币的币值时,可以首先计算第一识别子区域像素和与第二识别子区域像素和之间的第一差值,根据第一差值与预设差值阈值的关系确定待测纸币的币值。通过采用上述技术方案,可以有效地识别出待测纸币的币值。

实施例四

图4是本发明实施例四提供的一种图像识别方法的流程图。本实施例对上述实施例中“从灰度图像的目标特征区域中查找目标分界线”的过程进行了细化。参考图4,本发明实施例具体包括如下步骤:

步骤S410、获取待测纸币目标特征区域的灰度图像。

步骤S420、确定当前检测面是否为待测纸币的正面或背面,若是,则执行步骤S430;否则,执行步骤S440。

示例性的,由于纸币处于不同面向时目标特征区域的位置不同,为了准确地提取目标特征区域的图像,首先需要确定当前检测面是否为待测纸币的正面或背面。其纸币面向的具体获取方式如实施例二所述,这里不再赘述。例如, 图7c是本发明实施例四提供的币值为10万的伊朗币正面反向示意图。图7d是本发明实施例四提供的币值为10万的伊朗币背面反向示意图。如图7c和图7d所示,目标特征区域3和目标特征区域4位于待测伊朗币的不同位置。因此,为了准确提取区域3或区域4的位置,首先要识别当前待测伊朗币的面向。通过对纸币不同面向的识别,可以有针对性的确定出待测面处于正面或背面时,所对应的目标特征区域。

步骤S430、从灰度图像的第三特征区域中查找第三分界线,第三分界线将第三特征区域分为第三识别子区域和第四识别子区域。

示例性的,如图7a所示,若当前待检测面为伊朗币的正面,则此正面的目标特征区域为区域3(第三特征区域)。其中,第三分界线将第三特征区域分为第三识别子区域和第四识别子区域。

步骤S440、从灰度图像的第四特征区域中查找第四分界线,第四分界线将第四特征区域分为第五识别子区域和第六识别子区域。

示例性的,如图7b所示,若当前待检测面为伊朗币的背面,则在此背面的目标特征区域为区域4(第四特征区域)。其中,第四分界线将第四特征区域分为第五识别子区域和第六识别子区域。

步骤S450、计算第一识别子区域的第一像素和以及第二识别子区域的第二像素和,确定所述第一像素和与所述第二像素和之间的第一差值,根据第一差值和预设差值阈值确定待测纸币的币值。

示例性的,若当前检测面为待测伊朗币的正面,则第一识别子区域和第二识别子区域分别对应步骤S430中的第三识别子区域和第四识别子区域;若当前检测面为待测伊朗币的背面,则第一识别子区域和第二识别子区域分别对应步骤S430中的第五识别子区域和第六识别子区域。

本发明实施例四在上述实施例的基础上,对“从灰度图像的目标特征区域中查找目标分界线”的过程进行了细化。在确定出待测纸币的面向后,根据其面向的不同获取不同的目标特征区域。通过采用上述技术方案,可以有针对性地根据不同面向的纸币特征区域的不同识别出其币值,同时也可以达到降低制造成本的效果。

实施例五

图5是本发明实施例五提供的一种图像识别方法的流程图,本实施例对上述实施例中“计算所述第一识别子区域的第一像素和以及第二识别子区域的第二像素和,确定所述第一像素和与所述第二像素和之间的第一差值”的过程进行了细化。参考图5,本发明实施例具体包括如下步骤:

步骤S510、获取待测纸币目标特征区域的灰度图像。

步骤S520、确定当前检测面是否为待测纸币的正面或背面,若是,则执行步骤S530;否则,执行步骤S550。

步骤S530、从灰度图像的第三特征区域中查找第三分界线,第三分界线将第三特征区域分为第三识别子区域和第四识别子区域。

步骤S540、计算第三识别子区域的第三像素和以及第四识别子区域的第四像素和,确定第三像素和与第四像素和之间的第二差值。

步骤S550、从灰度图像的第四特征区域中查找第四分界线,第四分界线将第四特征区域分为第五识别子区域和第六识别子区域。

步骤S560、计算第五识别子区域的第五像素和以及第六识别子区域的第六像素和,确定第五像素和与第六像素和之间的第三差值。

步骤S570、计算第二差值与第三差值的乘积,根据乘积与预设乘积阈值确 定待测纸币的币值。

示例性的,也可以同时结合纸币正面和背面的特征区域确定待测纸币的币值。此时,可以触发点钞机等金融设备中的图像采集传感器同时对待测纸币正反两面目标特征区域的图像进行采集。通过采用上述方案,在分别计算出第二差值以及第三差值后,比较两个差值的乘积与预设乘积阈值的大小关系。若当前两个差值的乘积大于预设乘积阈值,则当前待测伊朗币的币值为10万。反之,则当前待测纸币的币值为5万。例如,若在识别过程中统计出预设乘积阈值为2.4×106,则如果计算出的当前乘积大于该阈值时,伊朗币的比值为10万,小于该阈值时,伊朗币的比值为5万。其中,预设乘积阈值的确定方式与预设差值阈值的确定方式相同,具体确定方法可参见实施例一。通过结合待测纸币正面和背面特征区域的信息,可以有效地识别出纸币的币值,同时也可以消除纸币上的污渍对识别效率的影响。

本发明实施例五在上述实施例的基础上,对“计算第一识别子区域的第一像素和以及第二识别子区域的第二像素和,确定所述第一像素和与所述第二像素和之间的第一差值”的过程进行了细化。通过结合待测纸币正面和背面特征区域的信息,可以有效地识别出纸币的币值,并且提高了识别效率。

实施例六

图8是本发明实施例六提供的一种图像识别装置的结构框图,该装置可由软件和/或硬件实现,一般可集成在自动售票机或点钞机等金融设备中。如图8所示,该系统包括:图像获取模块810、目标分界线查找模块820和计算模块830。

其中,图像获取模块810,用于获取待测纸币目标特征区域的灰度图像;

目标分界线查找模块820,用于从所述图像获取模块810获取的所述灰度图像的目标特征区域中查找目标分界线,所述目标分界线将所述目标特征区域分为第一识别子区域和第二识别子区域;

计算模块830,用于计算所述所述目标分界线查找模块820得到的第一识别子区域的第一像素和以及第二识别子区域的第二像素和,确定所述第一像素和与所述第二像素和之间的第一差值,根据所述第一差值和预设差值阈值确定所述待测纸币的币值。

本发明实施例六提供的图像识别装置,可以根据待测纸币上图形目标特征区域像素的特点,得到将目标特征区域分为色差最大的两部分区域,其中色差可以在计算两部分区域各自的像素和之后作差得出。由于目标特征区域存在一定的范围,因此在识别纸币币值时,纸币的放置不需要限定的一个位置,同时,通过两部分区域的像素和作差后,可将所得差值与预设差值进行比较,进而可以有针对性的识别出待测纸币的币值,并且可以提高币值识别的准确性。

在上述实施例的基础上,该装置还包括:币值识别模块,用于根据所述待测纸币的尺寸识别所述待测纸币的币值;纸币面向确定模块,用于根据第一特征区域的值与第二特征区域的值的大小关系,确定所述待测纸币的面向。

在上述实施例的基础上,所述目标分界线查找模块包括:预设边界单元,用于将所述目标特征区域中的任意一行设为预设边界,所述预设边界将所述目标特征区域分为第一识别子区域和第二识别子区域;计算单元,用于计算所述第一识别子区域的第一像素和以及第二识别子区域的第二像素和,确定所述第一像素和与所述第二像素和之间的第一差值;目标分界线确定单元,用于将所述计算单元得到的所述第一差值的绝对值取值最大时对应的预设边界确定为所述目标特征区域的目标分界线。

在上述实施例的基础上,所述目标分界线查找模块包括:面向判断单元,用于确定当前检测面是否为所述待测纸币的正面或背面;第三分界线查找单元,用于在所述面向判断单元判断出当前检测面为所述待测纸币的正面时,则从所述灰度图像的第三特征区域中查找第三分界线,所述第三分界线将所述第三特征区域分为第三识别子区域和第四识别子区域;第四分界线查找单元,用于在所述面向判断单元判断出当前检测面为所述待测纸币的背面时,则从所述灰度图像的第四特征区域中查找第四分界线,所述第四分界线将所述第四特征区域分为第五识别子区域和第六识别子区域。

在上述实施例的基础上,所述计算模块包括:第二差值计算单元,用于在所述面向判断单元判断出当前检测面为所述纸币的正面时,则计算所述第三识别子区域的第三像素和以及所述第四识别子区域的第四像素和,确定所述第三像素和与所述第四像素和之间的第二差值;第三差值计算单元,用于在所述面向判断单元判断出当前检测面为所述纸币的背面时,则计算所述第五识别子区域的第五像素和以及所述第六识别子区域的第六像素和,确定所述第五像素和与所述第六像素和之间的第三差值;币值确定单元,用于计算所述第二差值计算单元得出的第二差值与所述第三差值计算单元得出的第三差值的乘积,根据所述乘积与预设乘积阈值确定所述待测纸币的币值。

上述实施例中提供的图像识别装置可执行本发明任意实施例所提供的图像识别方法,具备执行方法相应的功能模块和有益效果。未在上述实施例中详尽描述的技术细节,可参见本发明任意实施例所提供的图像识别方法。

注意,上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员 会理解,本发明不限于这里所述的特定实施例,对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此,虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明,但是本发明不仅仅限于以上实施例,在不脱离本发明构思的情况下,还可以包括更多其他等效实施例,而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

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