纸币的面向识别方法和系统与流程

本发明属于纸币面向识别技术领域，尤其涉及一种纸币的面向识别方法和系统。

背景技术：

纸币面向识别技术是近几年模式识别领域一个较为活跃的课题，并且在金融器具中有着广泛的应用。市面上常流通的印尼卢比币值有5千，1万，2万，5万，10万。而对印尼卢比的币值的识别需要先对卢比的纸币面向进行识别，才能通过纸币面向上币值的特征，识别出卢比的币值。如何快速简单地识别出印尼卢比的面向，成为亟需解决的问题。

技术实现要素：

针对现有存在的如何快速简单地识别出印尼卢比的面向的问题，本发明提供一种纸币的面向识别方法和系统。

本发明提供一种纸币的面向识别方法，包括：

获取纸币的图像，并根据预设的第一和第二位置分别在所述图像中提取出第一区域图像和第二区域图像；

根据所述第一区域图像和所述第二区域图像中各像素点的像素值确定所述纸币面向的类别，所述纸币面向的类别包括两类，第一类为：正面正向或者反面倒向，第二类为：反面正向或者正面倒向；

若所述纸币面向的类别为第一类，则根据预设的第三位置在所述图像中提取第三区域图像，根据所述第三区域图像中各像素点的像素值识别所述纸币的面向；

若所述纸币面向的类别为第二类，则根据预设的第四位置在所述图像中提取第四区域图像，根据所述第四区域图像中各像素点的像素值识别所述纸币的面向。

优选的，所述根据所述第一区域图像和所述第二区域图像中各像素点的像素值确定所述纸币面向的类别具体包括：

分别统计所述第一区域图像和第二区域图像中像素值小于第一预设阈值的像素点的个数，分别计为num1和num2；

比较所述num1和所述num2的大小；

根据比较结果确定所述纸币面向的类别。

优选的，所述根据比较结果确定所述纸币面向的类别具体包括：

若所述num1大于所述num2，则所述纸币面向的类别被确定为第一类；

若所述num1小于或等于num2，则所述纸币面向的类别被确定为第二类。

优选的，所述根据所述第三区域图像中各像素点的像素值识别所述纸币的面向具体包括：

通过二值化处理得到所述第三区域图像的行投影和列投影；

分别统计所述列投影中每列的黑点大于第二预设阈值的数目为num3，所述行投影中每行的黑点大于第三预设阈值的数目为num4；

比较所述num3和所述num4的大小；

根据比较结果确定所述纸币的具体面向。

优选的，所述根据比较结果确定所述纸币的具体面向具体包括：

若所述num3大于第四预设阈值并且num4大于第五预设阈值，判定所述纸币面向为正面正向，否则为反面倒向。

本发明还提供一种纸币的面向识别系统，包括：

提取模块，用于获取纸币的图像，并根据预设的第一和第二位置分别在所述图像中提取出第一区域图像和第二区域图像；

确定类别模块，用于根据所述第一区域图像和所述第二区域图像中各像素点的像素值确定所述纸币面向的类别，所述纸币面向的类别包括两类，第一类为：正面正向或者反面倒向，第二类为：反面正向或者正面倒向；

识别纸币面向模块，用于若所述纸币面向的类别为第一类，则根据预设的第三位置在所述图像中提取第三区域图像，根据所述第三区域图像中各像素点的像素值识别所述纸币的面向；

若所述纸币面向的类别为第二类，则根据预设的第四位置在所述图像中提取第四区域图像，根据所述第四区域图像中各像素点的像素值识别所述纸币的面向。

优选的，所述确定类别模块具体包括：

第一统计单元，用于分别统计所述第一区域图像和第二区域图像中像素值小于第一预设阈值的像素点的个数，分别计为num1和num2；

第一比较单元，用于比较所述num1和所述num2的大小；

确定类别单元，用于根据比较结果确定所述纸币面向的类别。

优选的，所述确定类别单元具体用于：

若所述num1大于所述num2，则所述纸币面向的类别被确定为第一类；

若所述num1小于或等于num2，则所述纸币面向的类别被确定为第二类。

优选的，所述识别纸币面向模块具体包括：

二值化处理单元，用于通过二值化处理得到所述第三区域图像的行投影和列投影；

第二统计单元，用于分别统计所述列投影中每列的黑点大于第二预设阈值的数目为num3，所述行投影中每行的黑点大于第三预设阈值的数目为num4；

第二比较单元，用于比较所述num3和所述num4的大小；

确定面向单元，用于根据比较结果确定所述纸币的具体面向。

优选的，所述确定面向单元具体用于：

若所述num3大于第四预设阈值并且num4大于第五预设阈值，判定所述纸币面向为正面正向，否则为反面倒向。

有益效果：本发明通过对纸币的面向进行逐次判定，先将四类划分为两类，再将两类区分开，简单有效，计算量小，能有效避免区域污损和图像过亮或者过暗造成的影响。充分利用了纸币图像的固有模式特征减少了分类的复杂度。

附图说明

图1为本发明实施例一提供的纸币的面向识别方法的具体实现流程图；

图2为本发明实施例一提供的将纸币上的图像位置划分出四个固定的区域的示意图；

图3为本发明实施例二提供的纸币的面向识别系统的示意性框图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

图1是本发明实施例提供的纸币的面向识别方法的具体实现流程图。参见图1所示，本实施例一提供的纸币的面向识别方法的方法可以包括以下步骤：

s100、获取纸币的图像，并根据预设的第一和第二位置分别在所述图像中提取出第一区域图像和第二区域图像；

具体的，参见图2所示，可将纸币上的图像位置划分出四个限定位置的区域，编号分别为1、2、3和4的第一区域、第二区域、第三区域和第四区域，用于后续步骤分别对各个区域的图像进行处理。为了排除纸币的空白区域，可对纸币的高度方位和宽度范围作出限定如下：1108<＝纸币宽度<＝1230，同时，

第一区域的具体范围为：高135:235，宽145:230；

第二区域的具体范围为：高140:240，纸币宽度-230:纸币宽度-130；

第三区域的具体范围为：高100:190，纸币宽度-120:纸币宽度-60；

第四区域的具体范围为：高180:240，宽55:115。

s200、根据所述第一区域图像和所述第二区域图像中各像素点的像素值确定所述纸币面向的类别，所述纸币面向的类别包括两类，第一类为：正面正向或者反面倒向，第二类为：反面正向或者正面倒向；

具体的，所述第一预设阈值通过统计得到，将纸币的四个朝向划分为两类，减少了分类的复杂度。具体统计过程为选取多张纸币对第一区域图像和第二区域图像的像素值进行统计，选取一个可区分的阈值作为第一预设阈值，用于通过经验统计的方式获取第一预设阈值。此处所述第一预设阈值，以及下文所述的第二预设阈值、第三预设阈值、第四预设阈值以及第五预设阈值都是根据对纸币进行多次测试并统计得到的经验值。

优选的，所述根据所述第一区域图像和所述第二区域图像中各像素点的像素值确定所述纸币面向的类别具体可以包括：

分别统计所述第一区域图像和第二区域图像中像素值小于第一预设阈值的像素点的个数，分别计为num1和num2；

比较所述num1和所述num2的大小；

根据比较结果确定所述纸币面向的类别。

再进一步的，所述根据比较结果确定所述纸币面向的类别具体可以包括：

若所述num1大于所述num2，则所述纸币面向的类别被确定为第一类；

若所述num1小于或等于num2，则所述纸币面向的类别被确定为第二类。

s300、若所述纸币面向的类别为第一类，则根据预设的第三位置在所述图像中提取第三区域图像，根据所述第三区域图像中各像素点的像素值识别所述纸币的面向；若所述纸币面向的类别为第二类，则根据预设的第四位置在所述图像中提取第四区域图像，根据所述第四区域图像中各像素点的像素值识别所述纸币的面向。

优选的，所述根据所述第三区域图像中各像素点的像素值识别所述纸币的面向具体可以包括：

通过二值化处理得到所述第三区域图像的行投影和列投影；

分别统计所述列投影中每列的黑点大于第二预设阈值的数目为num3，所述行投影中每行的黑点大于第三预设阈值的数目为num4；

比较所述num3和所述num4的大小；

根据比较结果确定所述纸币的具体面向。

再进一步的，所述根据比较结果确定所述纸币的具体面向具体可以包括：

若所述num3大于第四预设阈值并且num4大于第五预设阈值，判定所述纸币面向为正面正向，否则为反面倒向。同理可通过所述第四区的行投影和列投影判定所述纸币面向为正面倒向，或者反面正向。

具体的，市面上常流通的印尼卢比币值有5千，1万，2万，5万，10万，不同币值不同面向都呈现固有的特征模式，可以利用固有的特征模式来识别纸币的面向。所述第三区域图像和所述第四区域图像，通过纸币固定的特征模式，可以有效避免区域污损对纸币识别带来的影响。

以上可以看出，本发明提供的纸币的面向识别方法实施例一通过对纸币的面向进行逐次判定，先将四类划分为两类，再将两类区分开，简单有效，计算量小，能有效避免区域污损和图像过亮或者过暗造成的影响。充分利用了纸币图像的固有模式特征减少了分类的复杂度。

图3为本发明实施例二提供的纸币的面向识别系统的示意性框图，为了便于说明仅示出了与本发明相关的部分。参见图3所示，本实施例二还提供一种纸币的面向识别系统，可以包括：

提取模块100，用于获取纸币的图像，并根据预设的第一和第二位置分别在所述图像中提取出第一区域图像和第二区域图像；

确定类别模块200，用于根据所述第一区域图像和所述第二区域图像中各像素点的像素值确定所述纸币面向的类别，所述纸币面向的类别包括两类，第一类为：正面正向或者反面倒向，第二类为：反面正向或者正面倒向；

优选的，所述确定类别模块具可以包括：

第一统计单元，用于分别统计所述第一区域图像和第二区域图像中像素值小于第一预设阈值的像素点的个数，分别计为num1和num2；

第一比较单元，用于比较所述num1和所述num2的大小；

确定类别单元，用于根据比较结果确定所述纸币面向的类别。

优选的，所述确定类别单元具体可以用于：

若所述num1大于所述num2，则所述纸币面向的类别被确定为第一类；

若所述num1小于或等于num2，则所述纸币面向的类别被确定为第二类。

识别纸币面向模块300，用于若所述纸币面向的类别为第一类，则根据预设的第三位置在所述图像中提取第三区域图像，根据所述第三区域图像中各像素点的像素值识别所述纸币的面向；

若所述纸币面向的类别为第二类，则根据预设的第四位置在所述图像中提取第四区域图像，根据所述第四区域图像中各像素点的像素值识别所述纸币的面向。

优选的，所述识别纸币面向模块300具体可以包括：

二值化处理单元，用于通过二值化处理得到所述第三区域图像的行投影和列投影；

第二统计单元，用于分别统计所述列投影中每列的黑点大于第二预设阈值的数目为num3，所述行投影中每行的黑点大于第三预设阈值的数目为num4；

第二比较单元，用于比较所述num3和所述num4的大小；

确定面向单元，用于根据比较结果确定所述纸币的具体面向。

进一步的，所述确定面向单元具体可以用于：

若所述num3大于第四预设阈值并且num4大于第五预设阈值，判定所述纸币面向为正面正向，否则为反面倒向。

需要说明的是，本发明实施例提供的上述系统中各个模块，由于与本发明方法实施例基于同一构思，其带来的技术效果与本发明方法实施例相同，具体内容可参见本发明方法实施例中的叙述，此处不再赘述。

因此，可以看出本发明实施例提供的系统同样可以通过对纸币的面向进行逐次判定，先将四类划分为两类，再将两类区分开，简单有效，计算量小，能有效避免区域污损和图像过亮或者过暗造成的影响。充分利用了纸币图像的固有模式特征减少了分类的复杂度。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。