文字区域，a个连续行集合识别为a行文字区域。
[0179]在步骤704中，对于第i行文字区域，按照竖直方向计算第二直方图，第二直方图包括:每列像素点的横坐标和每列像素点中前景色像素点的累加值，l，i为正整数；
[0180]对于识别出的公民身份号码行，按照竖直方向计算第二直方图，该第二直方图在水平方向表示每列像素点的横坐标，在竖直方向表示每列像素点中前景色像素点的个数累加值。
[0181]在步骤705中，根据第二直方图中前景色像素点的累加值大于第二阈值的列所组成的连续列集合，识别得到B1个字符区域。
[0182]根据第二直方图可以获取到每一列像素点中前景色像素点的累加值，将每一列像素点中前景色像素点的累加值与第二阈值进行比较，将第二直方图中前景色像素点的累加值大于第二阈值的列所组成的连续列集合，确定为字符区域所在的列。
[0183]每个连续列集合识别为一个字符区域，b个连续列集合识别为b个字符区域。在图6E中，能够识别出18个字符区域。
[0184]若文字区域有a行，则步骤701和步骤705会针对每一行文字区域执行一次，共执行??
[0185]对于识别出的每个字符区域，还可以通过字符识别技术，识别出该字符区域中包含的文字。文字可以是汉字、英文字母、数字或其它语种的单个字符。
[0186]综上所述，本实施例通过对信息区域二值化，并将二值化后的信息区域按照水平方向计算第一直方图，确定信息区域中a行文字区域，再通过分别对a行文字区域按照竖直方向计算第二直方图，识别出每个文字对应的字符区域，能够提高识别信息区域中字符区域的准确度。
[0187]下述为本公开装置实施例，可以用于执行本公开方法实施例。对于本公开装置实施例中未披露的细节，请参照本公开方法实施例。
[0188]图8是根据一示例性实施例示出的一种区域识别装置的框图，如图8所示，该区域识别装置包括但不限于:
[0189]识别模块810，被配置为识别证件图像中的预定边缘，预定边缘是位于证件的预定方向上的边缘；
[0190]证件图像是对证件直接拍摄得到的图像，比如:身份证图像、社会保障卡图像等。
[0191]预定边缘可以是证件的上边缘、下边缘、左边缘和右边缘中的任意一个。
[0192]确定模块820，被配置为在识别出η条候选的预定边缘时，将η条候选的预定边缘中的一条候选的预定边缘确定为目标预定边缘，η 2 2；
[0193]当η> 2时，确定模块820将η条候选的预定边缘中的某一条预定边缘确定为证件在证件图像中的目标预定边缘。
[0194]目标预定边缘可以认为是真实的预定边缘、正确的预定边缘或者准确度较高的预定边缘。
[0195]区域识别模块830，被配置为根据目标预定边缘在证件图像中识别出至少一个信息区域。
[0196]信息区域是指证件图像中携带有文字信息的区域，比如:姓名信息区域、出生日期信息区域、性别区域、地址信息区域、公民身份号码信息区域、编号信息区域、颁发证件机关信息区域、有效日期信息区域等等信息区域中的至少一种。
[0197]综上所述，本公开实施例中提供的区域识别装置，通过识别证件图像中的预定边缘，预定边缘是位于证件的预定方向上的边缘;在识别出η条候选的预定边缘时，将η条候选的预定边缘中的一条预定边缘确定为目标预定边缘，η 2 2;根据目标预定边缘在证件图像中识别出至少一个信息区域;解决了相关技术中对于直接拍摄得到的证件图像中的某些信息区域的识别难度大和对某些信息区域的定位不准确的问题;达到了通过证件图像中的η条候选的预定边缘确定出目标预定边缘，根据目标预定边缘为基准确定出至少一个信息区域，从而对信息区域准确定位的效果。
[0198]在基于图8实施例提供的可选实施例中，确定模块820可以包括如下子模块，如图9所示:
[0199]第一排序子模块821，被配置为对η条候选的预定边缘进行排序；
[0200]在获取到η条候选的预定边缘后，第一排序子模块821根据η条候选的预定边缘是目标预定边缘的可能性由大到小进行排序。
[0201]第一识别子模块822，被配置为使用第i条候选的预定边缘和第一相对位置关系，在证件图像中尝试识别目标信息区域，I < i<n;
[0202]假设第i条候选的预定边缘是目标预定边缘，第一识别子模块822尝试用第i条候选的预定边缘识别目标信息区域;若能够成功识别出目标信息区域，则确认第i条候选的预定边缘是目标预定边缘;若未能识别出目标信息区域，则确认第i条候选的预定边缘不是目标预定边缘。
[0203]第一识别子模块822在假定第i条候选的预定边缘是目标预定边缘，尝试用第i条候选的预定边缘识别目标信息区域中，按照第一排序子模块821中排序的预定边缘依次进行尝试。
[0204]第一相对位置关系是目标预定边缘与目标信息区域之间的相对位置关系。
[0205]第二识别子模块823，被配置为在成功识别出目标信息区域时，将第i条候选的预定边缘确定为目标预定边缘；
[0206]若根据第i条候选的预定边缘和第一相对位置关系，第一识别子模块822成功识别出证件图像中的目标信息区域，则第二识别子模块823将第i条候选的预定边缘确认为目标预定边缘。
[0207]第三识别子模块824，被配置为在未能识别出目标信息区域时，令i= i + Ι，重新返回第一识别子模块822，执行第一识别子模块822的功能。
[0208]可选的，区域识别模块830，还被配置为根据目标预定边缘和第二相对位置关系，确定出至少一个信息区域;第二相对位置关系是目标预定边缘与信息区域之间的相对位置关系。
[0209]综上所述，本公开实施例中提供的区域识别装置，通过识别证件图像中的预定边缘，预定边缘是位于证件的预定方向上的边缘;对η条候选的预定边缘进行排序;使用第i条候选的预定边缘和第一相对位置关系，在证件图像中尝试识别目标信息区域，I < i Sn;第一相对位置关系是目标预定边缘与目标信息区域之间的相对位置关系;根据目标预定边缘在证件图像中识别出至少一个信息区域;解决了相关技术中对于直接拍摄得到的证件图像中的某些信息区域的识别难度大和对某些信息区域的定位不准确的问题;达到了通过证件图像中的η条候选的预定边缘确定出目标预定边缘，根据目标预定边缘为基准确定出至少一个信息区域，从而对信息区域准确定位的效果。
[0210]同时，通过对η条候选的预定边缘进行排序，达到了提高确定目标预定边缘的速度和对目标预定边缘的准确定位的效果。
[0211]在基于图9实施例提供的可选实施例中，识别模块810可以包括如下子模块，如图1O所示:
[0212]滤波子模块811，被配置为对证件图像进行索贝尔水平滤波和二值化，得到处理后的证件图像；
[0213]首先滤波子模块811对证件图像进行sobel水平滤波，也即采用sobel算子沿水平方向进行滤波。然后，对滤波后的证件图像进行二值化。
[0214]二值化是指将证件图像中的像素点的灰度值与预设灰度阈值比较，将证件图像中的像素点分成两部分:大于预设灰度阈值的像素群和小于预设灰度阈值的像素群，将两部分像素群在证件图像中分别呈现出黑和白两种不同的颜色，得到二值化后的证件图像。
[0215]检测子模块812，被配置为对处理后的证件图像中的预定区域进行直线检测，得到至少一条直线；
[0216]该预定区域是位于证件的预定方向的区域。
[0217]获取滤波子模块811处理后的证件图像，检测子模块812对处理后的证件图像进行直线检测，该直线检测包括直线拟合或Hough变换，从而得到至少一条直线。
[0218]边缘识别子模块813，被配置为在直线为η条时，η2 2，将η条直线识别为η条候选的预定边缘。
[0219]当获取到的直线为η条时，边缘识别子模块813将η条直线识别为η条候选的预定边缘，其中，η22;
[0220]当获取到的直线只有一条时，将该条直线直接识别为证件图像中的目标预定边缘，直接执行区域识别模块830的功能。
[0221]综上所述，本实施例提供的区域识别装置，通过对证件图像进行索贝尔水平滤波和二值化，得到处理后的证件图像，对处理后的证件图像中的预定区域进行直线检测，得到至少一条直线，将η条直线识别为η条候选的预定边缘，使得在对证件图像的目标预定边缘的检测更加准确，能够提高后续信息区域识别时的准确度。
[0222]在基于图9实施例提供的可选实施例中，第一排序子模块821可以包括如下子模块，如图11A所不:
[0223]求交子模块1110，被配置为对于每一条候选的预定边缘，将预定边缘与处理后的证件图像中相同位置处的前景色像素点求交，得到预定边缘对应的交点数；
[0224]其中，处理后的证件图像是经过滤波子模块811处理后的图像；
[0225]在边缘识别子模块813获取到η条候选的预定边缘后，首先对证件图像进行sobel水平滤波，也即采用sobel算子沿水平方向进行滤波。然后，对滤波后的证件图像进行二值化。
[0226]求交子模块1110将每一条候选的预定边缘于处理后的证件图像中相同位置处的前景色像素点求交。也即求取每一条候选的预定边缘在二值化后的证件图像中相同位置处属于前景色像素点的个数。
[0227]第二排序子模块1120，被配置为按照交点数由多到少的顺序，将η条候选的预定边缘进行排序。
[0228]在求交子模块1110获取到每一条候选的预定边缘对应的交点数后，第二排序子模块1120按照交点数的个数有多到少的顺序进行排序，获取排序后的η条候选的预定边缘。
[0229]综上所述，本实施例提供的区域识别装置，通过对η条候选的预定边缘进行排序，提高了确定目标预定边缘的速度，有利于对目标预定边缘的准确定位，能够提高后续信息区域识别时的准确性。
[0230]在基于图9实施例提供的可选实施例中，第一识别子模块822可以包括如下子模块，如图1