1.一种基于计算机视觉的人民币冠字号码数字识别方法，其特征在于：终端对获取到得字符图像转换为二值图像，顺序扫描图像的像素并记录相应的图段数、相邻图段数以及图段长度，之后，计算图像的欧拉数E并分类，最后，对欧拉数相同的字符图像，根据字符图像的不同位置的图段数或图段长度对字符图像进行数字识别。
2.如权利要求1所述的一种基于计算机视觉的人民币冠字号码数字识别方法，其特征在于：所述终端对获取到得字符图像转换为二值图像，具体为：终端对获取到得字符图像进行由彩色到灰度的转变、图像滤波去噪和二值化的操作，得到M行、N列的二值图像。
3.如权利要求1或2所述的一种基于计算机视觉的人民币冠字号码数字识别方法，其特征在于：所述顺序扫描图像的像素并记录相应的图段数、相邻图段数以及图段长度，具体为：顺序扫描图像的第m行（m=1，2，…，M）像素，记录第m行的图段数及与m-1行的图段形成的相邻图段数，同时记录图像高度0.93倍处的每一个图段长度。
4.如权利要求3所述的一种基于计算机视觉的人民币冠字号码数字识别方法，其特征在于：所述计算图像的欧拉数E并分类，具体为：图像扫描完成后，累加图像的图段数NR和相邻图段数NBR，利用公式E=NR-NBR计算图像的欧拉数E，并根据图像的欧拉数对字符图像进行分类。
5.如权利要求4所述的一种基于计算机视觉的人民币冠字号码数字识别方法，其特征在于：所述对欧拉数相同的字符图像，根据字符图像的不同位置的图段数或图段长度对字符图像进行数字识别，具体为：
当计算出的欧拉数为-1，则判断该字符为数字“8”，识别结束；
当计算出的欧拉数不为-1，则进一步判断，当计算出的欧拉数为0，则该字符为数字“0”、“4”、“6”或“9”，继续计算字符图像高度0.24-0.28倍和0.68-0.72倍处的图段数进行判断识别；
当计算出的欧拉数不为0，则进一步判断，当计算出的欧拉数为1，则该字符为“1”、“2”、“3”、“5”或“7”，继续计算字符图像高度0.15-0.19倍和0.81-0.85倍处的图段数及图像高度0.93倍处的图段长度进行判断识别；
当计算出的欧拉数不是-1、0或1，则图像非数字，识别结束。
6.如权利要求5所述的一种基于计算机视觉的人民币冠字号码数字识别方法，其特征在于：所述图段，是二值图像的每一行中被背景或图像边界所分隔的单个或多个目标像素；所述的图段长度，是指该图段包含的目标像素个数；所述的相邻图段，是指位于相邻行的不同图段相互邻接而形成的。