CN104952143A - 一种票据图像红水线变色检测方法及*** - Google Patents
一种票据图像红水线变色检测方法及*** Download PDFInfo
- Publication number
- CN104952143A CN104952143A CN201510340977.2A CN201510340977A CN104952143A CN 104952143 A CN104952143 A CN 104952143A CN 201510340977 A CN201510340977 A CN 201510340977A CN 104952143 A CN104952143 A CN 104952143A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- bill
- red waterline
- red
- color change
- variable color
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Landscapes
- Image Analysis (AREA)
Abstract
本发明公开了一种票据图像红水线变色检测方法及***,方法通过对票据图像依次进行采集、灰度化、提取以及二值化处理;***通过图像采集模块、色彩空间转换模块、红水线区域提取模块、二值化处理模块和变色检测模块对票据图像进行处理,进而根据图像中的黑色像素检测出票据图像红水线是否变色,无需人工操作,有效解决了在批量票据自动化处理过程中因票面信息大写金额污损导致的票据无效现象,大大减少人工整理票据的时间,提升了批量票据处理的效率。本发明可广泛应用于票据检测中。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理领域,尤其涉及一种票据图像红水线变色检测方法及***。
背景技术
银行或单位的票据自动化处理***在对票据进行处理时,要求待处理的票据填写规范,票面干净无涂改。如果待处理票据票面污损或有涂改痕迹,则票据自动化处理***无法进行后续的处理或操作。因此,如何对票据图像票面进行快速而有效的分析成了业内的一个重要研究对象,而红水线变色检测是其中的一个重点。
目前,银行票据图像红水线变色检测一般是由营业人员通过目测的方式来完成,这种检测方式检测效率较低,不利于票据的批量处理,且不可避免人眼目测所带来的偶然误差。
为了减少人工收取票据的时间以及偶尔的失误,提升批量票据处理的效率,急需解决以上问题。
发明内容
为了解决上述技术问题,本发明的目的是提供一种能提高识别率,且稳定可靠的票据图像红水线变色检测方法。
本发明的另一目的是提供一种能提高识别率,且稳定可靠的票据图像红水线变色检测***。
本发明所采用的技术方案是:
一种票据图像红水线变色检测方法,包括以下步骤:
A、对票据图像进行采集,得到票据彩色图像;
B、将票据彩色图像由RGB空间转换为XYZ颜色空间,并提取Y通道值,进而得到票据Y通道图像;
C、根据预设的红水线区域位置坐标,从票据Y通道图像中提取得到票据红水线区域图像;
D、对票据红水线区域图像进行阈值分割处理,得到票据红水线区域二值图像;
E、根据票据红水线区域二值图像,判断红水线区域是否发生变色。
作为所述的一种票据图像红水线变色检测方法的进一步改进,所述步骤E包括:
E1、从票据红水线区域二值图像中提取所有的变色区域;
E2、判断所有的变色区域中是否存在有变色区域的宽度大于预设的判定阈值,若是,则判定票据图像红水线区域发生变色;反之,则判定票据图像红水线区域没发生变色。
作为所述的一种票据图像红水线变色检测方法的进一步改进,所述步骤E1包括:
E11、从票据红水线区域二值图像的第一列开始逐列统计;
E12、统计当前列的黑色像素个数,并计算与票据红水线区域二值图像高度的比例,得到当前列的变色比例;
E13、判断当前列的变色比例是否大于预设的第一阈值,若是,则记录下当前列的序号,得到当前变色区域的起始序号,并执行步骤E14;反之,则统计下一列并返回执行步骤E12;
E14、统计下一列并计算其变色比例,判断其变色比例是否大于预设的第一阈值,若是,则返回重新执行步骤E14;反之,则记录当前列的序号,得出当前变色区域的结束序号,进而提取出变色区域;
E15、判断是否所有列已统计完毕,若是,则结束统计并执行步骤E2;反之,则统计下一列并返回执行步骤E12。
作为所述的一种票据图像红水线变色检测方法的进一步改进,所述步骤E14中的进而提取出变色区域之后还包括:
根据当前变色区域的起始序号和结束序号,计算得出当前变色区域的宽度,并判断其是否大于预设的第二阈值,若是,则对该变色区域的宽度进行记录,并执行步骤E15;反之,则直接执行步骤E15。
作为所述的一种票据图像红水线变色检测方法的进一步改进,所述步骤D中对票据红水线区域图像进行阈值分割处理,其具体为:
根据预设的分割阈值和以下公式对票据红水线区域图像中的像素进行处理;
;
其中,i表示票据红水线区域图像和票据红水线区域二值图像中的横坐标,j表示票据红水线区域图像和票据红水线区域二值图像中的纵坐标,D[i,j]表示票据红水线区域二值图像中横坐标为i和纵坐标为j的像素点处的值,RE[i,j]表示票据红水线区域图像中横坐标为i和纵坐标为j的像素点处的值,th表示分割阈值。
本发明所采用的另一技术方案是:
一种票据图像红水线变色检测***,包括:
图像采集模块,用于对票据图像进行采集,得到票据彩色图像;
色彩空间转换模块,用于将票据彩色图像由RGB空间转换为XYZ颜色空间,并提取Y通道值,进而得到票据Y通道图像;
红水线区域提取模块,用于根据预设的红水线区域位置坐标,从票据Y通道图像中提取得到票据红水线区域图像;
二值化处理模块,用于对票据红水线区域图像进行阈值分割处理,得到票据红水线区域二值图像;
变色检测模块,用于根据票据红水线区域二值图像,判断红水线区域是否发生变色。
作为所述的一种票据图像红水线变色检测***的进一步改进,所述变色检测模块包括:
变色区域提取模块,用于从票据红水线区域二值图像中提取所有的变色区域;
变色判定模块,用于判断所有的变色区域中是否存在有变色区域的宽度大于预设的判定阈值,若是,则判定票据图像红水线区域发生变色;反之,则判定票据图像红水线区域没发生变色。
作为所述的一种票据图像红水线变色检测***的进一步改进,所述变色区域提取模块包括:
图像统计模块,用于从票据红水线区域二值图像的第一列开始逐列统计;
比例计算模块,用于统计当前列的黑色像素个数,并计算与票据红水线区域二值图像高度的比例,得到当前列的变色比例;
第一判断模块,用于判断当前列的变色比例是否大于预设的第一阈值,若是,则记录下当前列的序号,得到当前变色区域的起始序号,并执行第二判断模块;反之,则统计下一列并返回执行比例计算模块;
第二判断模块,用于统计下一列并计算其变色比例,判断其变色比例是否大于预设的第一阈值,若是,则返回重新执行第二判断模块;反之,则记录当前列的序号,得出当前变色区域的结束序号,进而提取出变色区域;
统计完毕判断模块,用于判断是否所有列已统计完毕,若是,则结束统计并执行变色判定模块;反之,则统计下一列并返回执行比例计算模块。
作为所述的一种票据图像红水线变色检测***的进一步改进,所述第二判断模块还包括:
宽度判断模块,用于根据当前变色区域的起始序号和结束序号,计算得出当前变色区域的宽度,并判断其是否大于预设的第二阈值,若是,则对该变色区域的宽度进行记录,并执行统计完毕判断模块;反之,则直接执行统计完毕判断模块。
本发明的有益效果是:
本发明一种票据图像红水线变色检测方法通过对票据图像依次进行采集、灰度化、提取以及二值化处理,进而根据图像中的黑色像素检测出票据图像红水线是否变色,无需人工操作,有效解决了在批量票据自动化处理过程中因票面信息大写金额污损导致的票据无效现象,大大减少人工整理票据的时间,提升了批量票据处理的效率。
本发明的另一个有益效果是:
本发明一种票据图像红水线变色检测***通过图像采集模块、色彩空间转换模块、红水线区域提取模块、二值化处理模块和变色检测模块对票据图像进行处理,进而检测出票据图像红水线是否变色,无需人工操作,有效解决了在批量票据自动化处理过程中因票面信息大写金额污损导致的票据无效现象,大大减少人工整理票据的时间,提升了批量票据处理的效率。
附图说明
下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步说明:
图1是本发明一种票据图像红水线变色检测方法的步骤流程图;
图2是本发明一种票据图像红水线变色检测方法步骤E的步骤流程图;
图3是本发明一种票据图像红水线变色检测方法步骤E1的步骤流程图;
图4是本发明一种票据图像红水线变色检测***的模块方框图。
具体实施方式
参考图1,本发明一种票据图像红水线变色检测方法,包括以下步骤:
A、对票据图像进行采集,得到票据彩色图像;
B、将票据彩色图像由RGB空间转换为XYZ颜色空间,并提取Y通道值,进而得到票据Y通道图像;
C、根据预设的红水线区域位置坐标,从票据Y通道图像中提取得到票据红水线区域图像;
D、对票据红水线区域图像进行阈值分割处理,得到票据红水线区域二值图像;
E、根据票据红水线区域二值图像,判断红水线区域是否发生变色。
进一步,提取Y通道值的具体计算方法为:
;
其中,i=1,2……W,j=1,2……H,i表示票据图像中的横坐标,j表示票据图像中的纵坐标,W为票据图像的宽度,H为票据图像的高度,R[i,j]表示横坐标为i和纵坐标为j的像素点处的RGB颜色空间的红色(R)分量值,G[i,j]表示横坐标为i和纵坐标为j的像素点处的RGB颜色空间的绿色(G)分量值,B[i,j]表示横坐标为i和纵坐标为j的像素点处的RGB颜色空间的蓝色(B)分量值,Y[i,j]表示XYZ颜色空间Y通道横坐标为i和纵坐标为j的像素点处的值,Y[i,j]∈[0,255]。
参考图2,作为所述的一种票据图像红水线变色检测方法的进一步改进,所述步骤E包括:
E1、从票据红水线区域二值图像中提取所有的变色区域;
E2、判断所有的变色区域中是否存在有变色区域的宽度大于预设的判定阈值,若是,则判定票据图像红水线区域发生变色;反之,则判定票据图像红水线区域没发生变色,填写符合规范。
参考图3,作为所述的一种票据图像红水线变色检测方法的进一步改进,所述步骤E1包括:
E11、从票据红水线区域二值图像的第一列开始逐列统计;
E12、统计当前列的黑色像素个数,并计算与票据红水线区域二值图像高度的比例,得到当前列的变色比例;
E13、判断当前列的变色比例是否大于预设的第一阈值,若是,则记录下当前列的序号C1,得到当前变色区域的起始序号,并执行步骤E14;反之,则统计下一列并返回执行步骤E12;
E14、统计下一列并计算其变色比例,判断其变色比例是否大于预设的第一阈值,若是,则返回重新执行步骤E14;反之,则记录当前列的序号,得出当前变色区域的结束序号C2,进而提取出变色区域;
E15、判断是否所有列已统计完毕,若是,则结束统计并执行步骤E2;反之,则统计下一列并返回执行步骤E12。
作为所述的一种票据图像红水线变色检测方法的进一步改进,所述步骤E14中的进而提取出变色区域之后还包括:
根据当前变色区域的起始序号C1和结束序号C2,计算得出当前变色区域的宽度C=C2-C1,并判断其是否大于预设的第二阈值,若是,则对该变色区域的宽度进行记录,并执行步骤E15;反之,则直接执行步骤E15。
作为所述的一种票据图像红水线变色检测方法的进一步改进,所述步骤D中对票据红水线区域图像进行阈值分割处理,其具体为:
根据预设的分割阈值和以下公式对票据红水线区域图像中的像素进行处理;
;
其中,i表示票据红水线区域图像和票据红水线区域二值图像中的横坐标,j表示票据红水线区域图像和票据红水线区域二值图像中的纵坐标,D[i,j]表示票据红水线区域二值图像中横坐标为i和纵坐标为j的像素点处的值,RE[i,j]表示票据红水线区域图像中横坐标为i和纵坐标为j的像素点处的值,th表示分割阈值。当D[i,j]=0时,其表示为黑色像素点。
进一步,所述分割阈值可以为预设的固定阈值,也可以采用全局阈值分割方法得到,在本发明实施例中,th预设为165。
参考图4,本发明一种票据图像红水线变色检测***,包括:
图像采集模块,用于对票据图像进行采集,得到票据彩色图像;
色彩空间转换模块,用于将票据彩色图像由RGB空间转换为XYZ颜色空间,并提取Y通道值,进而得到票据Y通道图像;
红水线区域提取模块,用于根据预设的红水线区域位置坐标,从票据Y通道图像中提取得到票据红水线区域图像;
二值化处理模块,用于对票据红水线区域图像进行阈值分割处理,得到票据红水线区域二值图像;
变色检测模块,用于根据票据红水线区域二值图像,判断红水线区域是否发生变色。
作为所述的一种票据图像红水线变色检测***的进一步改进,所述变色检测模块包括:
变色区域提取模块,用于从票据红水线区域二值图像中提取所有的变色区域;
变色判定模块,用于判断所有的变色区域中是否存在有变色区域的宽度大于预设的判定阈值,若是,则判定票据图像红水线区域发生变色;反之,则判定票据图像红水线区域没发生变色。
作为所述的一种票据图像红水线变色检测***的进一步改进,所述变色区域提取模块包括:
图像统计模块,用于从票据红水线区域二值图像的第一列开始逐列统计;
比例计算模块,用于统计当前列的黑色像素个数,并计算与票据红水线区域二值图像高度的比例,得到当前列的变色比例;
第一判断模块,用于判断当前列的变色比例是否大于预设的第一阈值,若是,则记录下当前列的序号,得到当前变色区域的起始序号,并执行第二判断模块;反之,则统计下一列并返回执行比例计算模块;
第二判断模块,用于统计下一列并计算其变色比例,判断其变色比例是否大于预设的第一阈值,若是,则返回重新执行第二判断模块;反之,则记录当前列的序号,得出当前变色区域的结束序号,进而提取出变色区域;
统计完毕判断模块,用于判断是否所有列已统计完毕,若是,则结束统计并执行变色判定模块;反之,则统计下一列并返回执行比例计算模块。
作为所述的一种票据图像红水线变色检测***的进一步改进,所述第二判断模块还包括:
宽度判断模块,用于根据当前变色区域的起始序号和结束序号,计算得出当前变色区域的宽度,并判断其是否大于预设的第二阈值,若是,则对该变色区域的宽度进行记录,并执行统计完毕判断模块;反之,则直接执行统计完毕判断模块。
从上述内容可知,本发明充分利用了票据图像本身的特征,原理简单,计算量小,利用扫描票据图像正确检测出票据图像红水线是否变色,无需人工操作,有效解决了在批量票据自动化处理过程中因票面信息大写金额污损导致的票据无效现象,减少人工整理票据的时间,提升了批量票据处理的效率。
以上是对本发明的较佳实施进行了具体说明,但本发明创造并不限于所述实施例,熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可做作出种种的等同变形或替换,这些等同的变形或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内。
Claims (9)
1.一种票据图像红水线变色检测方法,其特征在于,包括以下步骤:
A、对票据图像进行采集,得到票据彩色图像;
B、将票据彩色图像由RGB空间转换为XYZ颜色空间,并提取Y通道值,进而得到票据Y通道图像;
C、根据预设的红水线区域位置坐标,从票据Y通道图像中提取得到票据红水线区域图像;
D、对票据红水线区域图像进行阈值分割处理,得到票据红水线区域二值图像;
E、根据票据红水线区域二值图像,判断红水线区域是否发生变色。
2.根据权利要求1所述的一种票据图像红水线变色检测方法,其特征在于:所述步骤E包括:
E1、从票据红水线区域二值图像中提取所有的变色区域;
E2、判断所有的变色区域中是否存在有变色区域的宽度大于预设的判定阈值,若是,则判定票据图像红水线区域发生变色;反之,则判定票据图像红水线区域没发生变色。
3.根据权利要求2所述的一种票据图像红水线变色检测方法,其特征在于:所述步骤E1包括:
E11、从票据红水线区域二值图像的第一列开始逐列统计;
E12、统计当前列的黑色像素个数,并计算与票据红水线区域二值图像高度的比例,得到当前列的变色比例;
E13、判断当前列的变色比例是否大于预设的第一阈值,若是,则记录下当前列的序号,得到当前变色区域的起始序号,并执行步骤E14;反之,则统计下一列并返回执行步骤E12;
E14、统计下一列并计算其变色比例,判断其变色比例是否大于预设的第一阈值,若是,则返回重新执行步骤E14;反之,则记录当前列的序号,得出当前变色区域的结束序号,进而提取出变色区域;
E15、判断是否所有列已统计完毕,若是,则结束统计并执行步骤E2;反之,则统计下一列并返回执行步骤E12。
4.根据权利要求3所述的一种票据图像红水线变色检测方法,其特征在于:所述步骤E14中的进而提取出变色区域之后还包括:
根据当前变色区域的起始序号和结束序号,计算得出当前变色区域的宽度,并判断其是否大于预设的第二阈值,若是,则对该变色区域的宽度进行记录,并执行步骤E15;反之,则直接执行步骤E15。
5.根据权利要求1所述的一种票据图像红水线变色检测方法,其特征在于:所述步骤D中对票据红水线区域图像进行阈值分割处理,其具体为:
根据预设的分割阈值和以下公式对票据红水线区域图像中的像素进行处理;
;
其中,i表示票据红水线区域图像和票据红水线区域二值图像中的横坐标,j表示票据红水线区域图像和票据红水线区域二值图像中的纵坐标,D[i,j]表示票据红水线区域二值图像中横坐标为i和纵坐标为j的像素点处的值,RE[i,j]表示票据红水线区域图像中横坐标为i和纵坐标为j的像素点处的值,th表示分割阈值。
6.一种票据图像红水线变色检测***,其特征在于,包括:
图像采集模块,用于对票据图像进行采集,得到票据彩色图像;
色彩空间转换模块,用于将票据彩色图像由RGB空间转换为XYZ颜色空间,并提取Y通道值,进而得到票据Y通道图像;
红水线区域提取模块,用于根据预设的红水线区域位置坐标,从票据Y通道图像中提取得到票据红水线区域图像;
二值化处理模块,用于对票据红水线区域图像进行阈值分割处理,得到票据红水线区域二值图像;
变色检测模块,用于根据票据红水线区域二值图像,判断红水线区域是否发生变色。
7.根据权利要求6所述的一种票据图像红水线变色检测***,其特征在于:所述变色检测模块包括:
变色区域提取模块,用于从票据红水线区域二值图像中提取所有的变色区域;
变色判定模块,用于判断所有的变色区域中是否存在有变色区域的宽度大于预设的判定阈值,若是,则判定票据图像红水线区域发生变色;反之,则判定票据图像红水线区域没发生变色。
8.根据权利要求7所述的一种票据图像红水线变色检测***,其特征在于:所述变色区域提取模块包括:
图像统计模块,用于从票据红水线区域二值图像的第一列开始逐列统计;
比例计算模块,用于统计当前列的黑色像素个数,并计算与票据红水线区域二值图像高度的比例,得到当前列的变色比例;
第一判断模块,用于判断当前列的变色比例是否大于预设的第一阈值,若是,则记录下当前列的序号,得到当前变色区域的起始序号,并执行第二判断模块;反之,则统计下一列并返回执行比例计算模块;
第二判断模块,用于统计下一列并计算其变色比例,判断其变色比例是否大于预设的第一阈值,若是,则返回重新执行第二判断模块;反之,则记录当前列的序号,得出当前变色区域的结束序号,进而提取出变色区域;
统计完毕判断模块,用于判断是否所有列已统计完毕,若是,则结束统计并执行变色判定模块;反之,则统计下一列并返回执行比例计算模块。
9.根据权利要求8所述的一种票据图像红水线变色检测***,其特征在于:所述第二判断模块还包括:
宽度判断模块,用于根据当前变色区域的起始序号和结束序号,计算得出当前变色区域的宽度,并判断其是否大于预设的第二阈值,若是,则对该变色区域的宽度进行记录,并执行统计完毕判断模块;反之,则直接执行统计完毕判断模块。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201510340977.2A CN104952143A (zh) | 2015-06-18 | 2015-06-18 | 一种票据图像红水线变色检测方法及*** |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201510340977.2A CN104952143A (zh) | 2015-06-18 | 2015-06-18 | 一种票据图像红水线变色检测方法及*** |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN104952143A true CN104952143A (zh) | 2015-09-30 |
Family
ID=54166767
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201510340977.2A Pending CN104952143A (zh) | 2015-06-18 | 2015-06-18 | 一种票据图像红水线变色检测方法及*** |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN104952143A (zh) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105225335A (zh) * | 2015-10-28 | 2016-01-06 | 深圳怡化电脑股份有限公司 | 一种纸币冠字号污损识别方法与*** |
CN106096601A (zh) * | 2016-06-06 | 2016-11-09 | 深圳辰通智能股份有限公司 | 一种自动检测票据中字符类型的方法和*** |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20030068077A1 (en) * | 2001-10-10 | 2003-04-10 | Naohiko Koakutsu | Negotiable instrument processing apparatus and negotiable instrument processing method |
CN102542660A (zh) * | 2011-12-05 | 2012-07-04 | 中钞实业有限公司 | 基于票据水印分布特征的票据防伪鉴别方法 |
CN103208004A (zh) * | 2013-03-15 | 2013-07-17 | 北京英迈杰科技有限公司 | 票据信息区域自动识别和提取方法及设备 |
CN104063859A (zh) * | 2014-01-27 | 2014-09-24 | 辰通智能设备(深圳)有限公司 | 票据图像小写金额位数的检测方法及*** |
CN104574642A (zh) * | 2015-01-30 | 2015-04-29 | 广州广电运通金融电子股份有限公司 | 一种基于Lab色彩空间的人民币变色油墨检测方法和装置 |
-
2015
- 2015-06-18 CN CN201510340977.2A patent/CN104952143A/zh active Pending
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20030068077A1 (en) * | 2001-10-10 | 2003-04-10 | Naohiko Koakutsu | Negotiable instrument processing apparatus and negotiable instrument processing method |
CN102542660A (zh) * | 2011-12-05 | 2012-07-04 | 中钞实业有限公司 | 基于票据水印分布特征的票据防伪鉴别方法 |
CN103208004A (zh) * | 2013-03-15 | 2013-07-17 | 北京英迈杰科技有限公司 | 票据信息区域自动识别和提取方法及设备 |
CN104063859A (zh) * | 2014-01-27 | 2014-09-24 | 辰通智能设备(深圳)有限公司 | 票据图像小写金额位数的检测方法及*** |
CN104574642A (zh) * | 2015-01-30 | 2015-04-29 | 广州广电运通金融电子股份有限公司 | 一种基于Lab色彩空间的人民币变色油墨检测方法和装置 |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105225335A (zh) * | 2015-10-28 | 2016-01-06 | 深圳怡化电脑股份有限公司 | 一种纸币冠字号污损识别方法与*** |
CN106096601A (zh) * | 2016-06-06 | 2016-11-09 | 深圳辰通智能股份有限公司 | 一种自动检测票据中字符类型的方法和*** |
CN106096601B (zh) * | 2016-06-06 | 2019-06-18 | 深圳辰通智能股份有限公司 | 一种自动检测票据中字符类型的方法和*** |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN103258198B (zh) | 一种表格文档图像中字符提取方法 | |
CN102043950B (zh) | 基于canny算子和边缘点统计的车辆轮廓识别方法 | |
CN103235938B (zh) | 车牌检测与识别的方法及*** | |
CN103258201B (zh) | 一种融合全局和局部信息的表格线提取方法 | |
CN105430384B (zh) | 一种视频质量诊断方法和*** | |
CN110399875A (zh) | 一种基于深度学习与像素投影的通用表格信息提取方法 | |
CN108133216B (zh) | 基于机器视觉的可实现小数点读取的数码管读数识别方法 | |
CN105005969B (zh) | 一种票据图像涂改检测方法及*** | |
CN110309806B (zh) | 一种基于视频图像处理的手势识别***及其方法 | |
CN104361336A (zh) | 一种水下视频图像的文字识别方法 | |
CN109146878A (zh) | 一种基于图像处理的杂质检测方法 | |
CN103914833B (zh) | 一种自动检测票据是否残缺的方法及*** | |
CN102436575A (zh) | 一种台标的自动检测和分类方法 | |
CN104966348A (zh) | 一种票据图像要素完整性检测方法及*** | |
CN104899839A (zh) | 基于ViBe算法的鬼影快速抑制方法 | |
CN106097368A (zh) | 一种单板裂缝的识别方法 | |
CN104732220A (zh) | 一种面向监控视频的特定颜色人体检测方法 | |
CN104952077A (zh) | 一种票据图像油污检测方法及*** | |
CN103679146A (zh) | 基于高通滤波器和Hough变换的安全带智能检测方法 | |
CN108010040A (zh) | 一种分离医疗票据红色***的方法 | |
CN108288275A (zh) | 一种基于移动智能终端的机采籽棉杂质检测方法 | |
CN103824373A (zh) | 一种票据图像金额分类方法及*** | |
CN102332157A (zh) | 一种消除阴影的方法 | |
CN106127124A (zh) | 出租车前排区域的异常图像信号的自动检测方法 | |
CN103793923A (zh) | 一种图像中运动目标的获取方法及设备 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
CB02 | Change of applicant information |
Address after: Shenzhen Nanshan District City, Guangdong province 518000 white pine Luxili Nangang first industrial park, building seven floor 1-3 Applicant after: TOUCHSTONE INTELLIGENCE SYSTEM (SHENZHEN) CO., LTD. Address before: Shenzhen Nanshan District City, Guangdong province 518000 white pine Luxili Nangang first Industrial Park 7 Applicant before: Automated Touchstone Machines Limited |
|
COR | Change of bibliographic data | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20150930 |
|
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |