CN107578528A - 一种纸币的识别方法、装置、终端设备和存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明涉及纸币识别技术领域，提出一种纸币的识别方法、装置、终端设备和计算机存储介质。所述识别方法包括：获取待识别纸币的灰度值图像；截取所述灰度值图像中欧姆龙环图案所处的目标位置区域；对所述目标位置区域进行二值化处理；获取二值化处理后的所述目标位置区域中的连通域；从所述连通域中确定满足预设条件的目标连通域；统计所述目标连通域中同心连通域的数量；根据所述同心连通域的数量判断所述待识别纸币是否为正常纸币。鉴于正常纸币的欧姆龙环具有同心的特性，本方法在获取到待识别纸币的欧姆龙环之后，通过判断欧姆龙环是否同心对待识别纸币进行识别，实施简便且识别准确度高。

Description

一种纸币的识别方法、装置、终端设备和存储介质

技术领域

本发明涉及纸币识别技术领域，尤其涉及一种纸币的识别方法、装置、终端设备和计算机存储介质。

背景技术

欧姆龙环是一种纸币防伪技术，由5个小圆圈按猎户星座的形式排列形成一个完整的星座图案，即人们常说的防复印圆圈。在现在生产的彩色复印机中，已经预设了对这种图案的识别，一旦发现含有这种星座图案，复印机会自动使输出品产生严重的色彩失真。

虽然欧姆龙环是常见的一种纸币防伪图案，但目前尚无一种方法能简便、有效地利用欧姆龙环对纸币进行识别。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种纸币的识别方法、装置、终端设备和计算机存储介质，能够简便、有效地利用欧姆龙环对纸币进行识别。

本发明实施例的第一方面提供了一种纸币的识别方法，包括：

获取待识别纸币的灰度值图像，所述待识别纸币具有圆环状的欧姆龙环；

截取所述灰度值图像中欧姆龙环所处的目标位置区域；

对所述目标位置区域进行二值化处理；

获取二值化处理后的所述目标位置区域中的连通域；

从所述连通域中确定满足预设条件的圆环状的目标连通域；

统计所述目标连通域中同心连通域的数量，所述同心连通域的内圆图形和外圆图形的圆心重合；

若所述同心连通域的数量大于或等于预设的第一阈值，则判定所述待识别纸币为正常纸币；

若所述同心连通域的数量小于所述第一阈值，则判定所述待识别纸币为异常纸币。

本发明实施例的第二方面提供了一种纸币的识别装置，包括：

图像获取模块，用于获取待识别纸币的灰度值图像，所述待识别纸币具有圆环状的欧姆龙环；

目标区域截取模块，用于截取所述灰度值图像中欧姆龙环所处的目标位置区域；

二值化模块，用于对所述目标位置区域进行二值化处理；

连通域获取模块，用于获取二值化处理后的所述目标位置区域中的连通域；

目标连通域确定模块，用于从所述连通域中确定满足预设条件的圆环状的目标连通域；

同心连通域统计模块，用于统计所述目标连通域中同心连通域的数量，所述同心连通域的内圆图形和外圆图形的圆心重合；

第一判定模块，用于若所述同心连通域的数量大于或等于预设的第一阈值，则判定所述待识别纸币为正常纸币；

第二判定模块，用于若所述同心连通域的数量小于所述第一阈值，则判定所述待识别纸币为异常纸币。

本发明实施例的第三方面提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如本发明实施例的第一方面提供的纸币的识别方法的步骤。

本发明实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如本发明实施例的第一方面提供的纸币的识别方法的步骤。

在本发明实施例中，获取待识别纸币的灰度值图像，所述待识别纸币具有圆环状的欧姆龙环图案；截取所述灰度值图像中欧姆龙环图案所处的目标位置区域；对所述目标位置区域进行二值化处理；获取二值化处理后的所述目标位置区域中的连通域；从所述连通域中确定满足预设条件的目标连通域；统计所述目标连通域中同心连通域的数量，所述同心连通域的内圆图形和外圆图形的圆心重合；若所述同心连通域的数量大于或等于预设的第一阈值，则判定所述待识别纸币为正常纸币；若所述同心连通域的数量小于所述第一阈值，则判定所述待识别纸币为异常纸币。上述步骤在获取目标位置区域的连通域时，会同时获取欧姆龙环和欧姆龙环附近的背景图案，由于欧姆龙环和背景图案的图形特征存在较大差别，可以通过预设的条件筛选出这些连通域中的目标连通域(即欧姆龙环)。鉴于正常纸币的欧姆龙环具有同心的特性，在获取到待识别纸币的欧姆龙环之后，即可通过判断欧姆龙环是否同心对待识别纸币进行识别，本方法实施简便且识别准确度高。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例提供的一种纸币的识别方法的第一个实施例的流程图；

图2是本发明实施例提供的一种纸币的识别方法的第二个实施例的流程图；

图3是本发明实施例提供的一种纸币的识别方法的第三个实施例的流程图；

图4是本发明实施例提供的一种纸币的识别装置的一个实施例的结构图；

图5是本发明实施例提供的一种终端设备的示意图。

具体实施方式

以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定***结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本发明实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本发明。在其它情况中，省略对众所周知的***、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本发明的描述。

本发明实施例提供了一种纸币的识别方法、装置、终端设备和计算机存储介质，能够简便、有效地利用欧姆龙环对纸币进行识别。

请参阅图1，本发明实施例中一种纸币的识别方法的第一个实施例包括：

101、获取待识别纸币的灰度值图像；

欧姆龙环图案一般有两种，一种是圆圈状的，另一种是圆环状的，比如在2005年以后发行的人民币中，正面的欧姆龙环是圆圈状的，背面的欧姆龙环是圆环状的。在本发明实施例中，所述待识别纸币是具有圆环状的欧姆龙环图案的纸币。

102、截取所述灰度值图像中欧姆龙环图案所处的目标位置区域；

在获取到待识别纸币的灰度值图像之后，截取所述灰度值图像中欧姆龙环图案所处的目标位置区域。所述目标位置区域为所述灰度值图像中包含欧姆龙环图案的某块指定区域，由于欧姆龙环图案在纸币上的大致覆盖区域是已知的，因此可以方便地从所述灰度值图像中截取所述目标位置区域。比如，假设待识别纸币为2015年版的100元人民币，由于其圆环状的欧姆龙环图案位于纸币背面靠近右上角的区域，可以将这块区域内包含欧姆龙环图案的M行*N列像素点截取出来，作为所述目标位置区域。

103、对所述目标位置区域进行二值化处理；

为便于进行连通域的识别，在截取所述灰度值图像中欧姆龙环图案所处的目标位置区域之后，对所述目标位置区域进行二值化处理。

104、获取二值化处理后的所述目标位置区域中的连通域；

在二值化处理后，获取所述目标位置区域中的连通域。可以采用二值图像处理中常用的各种连通域标记与识别算法对该目标位置区域进行检测，获取该目标位置区域中的所有连通域。

105、从所述连通域中确定满足预设条件的目标连通域；

获取到所述目标位置区域中的所有连通域之后，从这些连通域中确定满足预设条件的目标连通域。所述目标位置区域中的连通域可能是欧姆龙环图案，也可能是背景的条纹图案等其它图案，因此需要从这些连通域中挑选出满足预设条件的目标连通域(即欧姆龙环图案)。由于欧姆龙环图案和背景的条纹图案之间的图像特征(比如大小、面积和形状等)存在差别，因此可以将欧姆龙环图案的图像特征作为所述预设条件，将所述连通域中满足该预设条件的连通域作为目标连通域。

可选的，为了提高目标连通域筛选的准确性，在确定满足预设条件的目标连通域之后，还可以包括：

统计所述目标连通域的数量；

判断所述目标连通域的数量是否与预设的标准值相同，所述标准值为标准纸币的圆环状欧姆龙环图案的数量；所述标准纸币为与所述待识别纸币的类型与版本均相同的正常纸币。

若所述目标连通域的数量与所述标准值相同，则说明目标连通域的数量正确，可以执行后续的处理步骤。

若所述目标连通域的数量与所述标准值不同，则说明目标连通域的数量错误，可以更换算法重新执行目标连通域的识别、输出报错信息、或者直接将所述待识别纸币判定为异常纸币。

106、统计所述目标连通域中同心连通域的数量；

在确定出所有目标连通域之后，统计这些目标连通域中同心连通域的数量。同心连通域指内圆图形和外圆图形的圆心重合的连通域，即标准的圆环形图案。判断某个连通域是否为同心连通域的方法有很多，具体可参照后续实施例的相关说明。

107、判断所述同心连通域的数量是否大于或等于预设的第一阈值；

正常纸币的欧姆龙环图案应当是同心的圆环，而异常纸币的欧姆龙环图案可能不具备同心的特性，因此可以通过判断欧姆龙环图案是否同心来进行纸币的识别。在实际应用中，不必要求所有目标连通域都是同心连通域才判定待识别纸币为正常纸币，故在此可以通过判断同心连通域的数量是否超过某一阈值进行识别结果的判定。若所述同心连通域的数量大于或等于预设的第一阈值，则执行步骤108；若所述同心连通域的数量小于所述第一阈值，则执行步骤109。

比如，总共有9个欧姆龙环图案，若有8个或以上的欧姆龙环图案为同心的圆环，则判定待识别纸币为正常纸币，否则判定待识别纸币为异常纸币。

108、判定所述待识别纸币为正常纸币；

109、判定所述待识别纸币为异常纸币。

在本发明实施例中，获取待识别纸币的灰度值图像，所述待识别纸币具有圆环状的欧姆龙环图案；截取所述灰度值图像中欧姆龙环图案所处的目标位置区域；对所述目标位置区域进行二值化处理；获取二值化处理后的所述目标位置区域中的连通域；从所述连通域中确定满足预设条件的目标连通域；统计所述目标连通域中同心连通域的数量，所述同心连通域的内圆图形和外圆图形的圆心重合；若所述同心连通域的数量大于或等于预设的第一阈值，则判定所述待识别纸币为正常纸币；若所述同心连通域的数量小于所述第一阈值，则判定所述待识别纸币为异常纸币。上述步骤在获取目标位置区域的连通域时，会同时获取欧姆龙环和欧姆龙环附近的背景图案，由于欧姆龙环和背景图案的图形特征存在较大差别，可以通过预设的条件筛选出这些连通域中的目标连通域(即欧姆龙环)。鉴于正常纸币的欧姆龙环具有同心的特性，在获取到待识别纸币的欧姆龙环之后，即可通过判断欧姆龙环是否同心对待识别纸币进行识别，本方法实施简便且识别准确度高。

请参阅图2，本发明实施例中一种纸币的识别方法的第二个实施例包括：201、获取待识别纸币的灰度值图像；

步骤201与步骤101相同，具体可参照步骤101的相关说明。

202、截取所述灰度值图像中欧姆龙环图案所处的目标位置区域；

步骤202与步骤102相同，具体可参照步骤102的相关说明。

203、对所述目标位置区域进行二值化处理；

步骤203与步骤103相同，具体可参照步骤103的相关说明。

204、获取二值化处理后的所述目标位置区域中的连通域；

步骤204与步骤104相同，具体可参照步骤104的相关说明。

205、分别统计各个所述连通域的目标像素点的数量；

在获取二值化处理后的所述目标位置区域中的连通域之后，分别统计各个所述连通域的目标像素点的数量，所述目标像素点为灰度值是0或255的像素点，即统计每个连通域的白点数量或者黑点数量。

206、将各个所述连通域中目标像素点的数量落入预设的第一范围区间的连通域确定为目标连通域；

在统计完各个所述连通域的目标像素点的数量后，将各个所述连通域中目标像素点的数量落入预设的第一范围区间的连通域确定为目标连通域。这里的第一范围区间根据欧姆龙环图案的特性确定，比如可以将欧姆龙环图案的黑点(灰度值为0的像素点)数量的取值范围作为该第一范围区间。由于欧姆龙环图案与背景条纹图案的黑点或白点的数量具有显著的差别，因此通过步骤205至206能够将欧姆龙环图案和背景条纹图案进行区分，即能从所有连通域中确定出目标连通域。

可选的，步骤205至206可以替换为：

(1)分别计算各个所述连通域的内连通域和外连通域的面积比；

(2)将各个所述连通域中内连通域和外连通域的面积比落入预设的第三范围区间的连通域确定为所述目标连通域。

若某个连通域是圆环状的欧姆龙环图案，其内连通域(内圆)和外连通域(外圆或圆环)的面积的比值应当落入某个已知的范围区间，而背景的条纹图案则不具备此种特性。因此，可以通过计算各个所述连通域的内连通域和外连通域的面积比并判断该面积比是否落入指定的范围区间来进行目标连通域的筛选。

207、统计所述目标连通域中同心连通域的数量；

步骤207与步骤106相同，具体可参照步骤106的相关说明。

208、判断所述同心连通域的数量是否大于或等于预设的第一阈值；

若所述同心连通域的数量大于或等于预设的第一阈值，则执行步骤209；若所述同心连通域的数量小于所述第一阈值，则执行步骤210。

209、判定所述待识别纸币为正常纸币；

210、判定所述待识别纸币为异常纸币。

在本发明实施例中，获取待识别纸币的灰度值图像，所述待识别纸币具有圆环状的欧姆龙环图案；截取所述灰度值图像中欧姆龙环图案所处的目标位置区域；对所述目标位置区域进行二值化处理；获取二值化处理后的所述目标位置区域中的连通域；分别统计各个所述连通域的目标像素点的数量；将各个所述连通域中目标像素点的数量落入预设的第一范围区间的连通域确定为目标连通域；统计所述目标连通域中同心连通域的数量，所述同心连通域的内圆图形和外圆图形的圆心重合；若所述同心连通域的数量大于或等于预设的第一阈值，则判定所述待识别纸币为正常纸币；若所述同心连通域的数量小于所述第一阈值，则判定所述待识别纸币为异常纸币。上述步骤在获取目标位置区域的连通域时，会同时获取欧姆龙环和欧姆龙环附近的背景图案，然后通过统计目标像素点的数量筛选出这些连通域中的目标连通域(即欧姆龙环)。鉴于正常纸币的欧姆龙环具有同心的特性，在获取到待识别纸币的欧姆龙环之后，即可通过判断欧姆龙环是否同心对待识别纸币进行识别，本方法实施简便且识别准确度高。

请参阅图3，本发明实施例中一种纸币的识别方法的第三个实施例包括：301、获取待识别纸币的灰度值图像；

步骤301与步骤101相同，具体可参照步骤101的相关说明。

302、截取所述灰度值图像中欧姆龙环图案所处的目标位置区域；

步骤302与步骤102相同，具体可参照步骤102的相关说明。

303、对所述目标位置区域进行二值化处理；

步骤303与步骤103相同，具体可参照步骤103的相关说明。

304、获取二值化处理后的所述目标位置区域中的连通域；

步骤304与步骤104相同，具体可参照步骤104的相关说明。

305、分别计算各个所述连通域的行长和列长之间的比值；

在获取到所述目标位置区域中的连通域之后，分别计算各个所述连通域的行长和列长之间的比值。所述行长为所述连通域中行坐标最大的像素点与行坐标最小的像素点之间的行坐标差值，所述列长为所述连通域中列坐标最大的像素点与列坐标最小的像素点之间的列坐标差值。

306、将各个所述连通域中所述比值落入预设的第二范围区间的连通域确定为目标连通域；

若某个连通域是圆环状的欧姆龙环图案，其行长与列长之间的比值应当落入某个已知的范围区间，而背景的条纹图案的行长与列长之间的比值与欧姆龙环图案的比值差距显著，不会落入该范围区间。因此，可以通过计算各个所述连通域的行长和列长之间的比值并判断该比值是否落入指定的范围区间来进行目标连通域的筛选。

进一步的，为了提高欧姆龙环图案和背景条纹图案的所述比值的差异，以便更准确地进行欧姆龙环图案的筛选。在步骤304之前，还可以包括：

将二值化处理后的所述目标位置区域旋转预设的角度，使得所述目标位置区域中背景条纹图案的朝向为水平方向或垂直方向。

由于背景条纹图案是具有一定的倾斜角度的细长条纹，若以该倾斜角度进行旋转，使得背景条纹图案的朝向为水平方向或垂直方向，则背景条纹图案的所述比值会呈现为远小于1的数值或者远大于1的数值，而欧姆龙环图案的所述比值接近于1，因此能够更准确地将欧姆龙环图案和背景条纹图案进行区分。

需要说明的是，本发明实施例提出的目标连通域的判别方法和本发明第二个实施例提出的目标连通域的判别方法可以结合起来同时使用，也可以分开单独使用，在此不做限定。

307、统计所述目标连通域中同心连通域的数量；

步骤307涉及到同心连通域的判定，进一步的，所述目标连通域是否为同心连通域可以通过以下步骤判断：

(1)获取所述目标连通域的内圆图形中各个像素点的第一坐标均值；

(2)获取所述目标连通域的外圆图形中各个像素点的第二坐标均值；

(3)若所述第一坐标均值与所述第二坐标均值的距离小于预设的第二阈值，则将所述目标连通域确定为同心连通域。

对于步骤(1)至(2)，所述第一坐标均值为该内圆图形中各个像素点的坐标平均值，即该内圆图形的圆心，所述第二坐标均值为该外圆图形中各个像素点的坐标平均值，即该外圆图形的圆心。

对于步骤(3)，判断第一坐标均值与所述第二坐标均值的距离是否小于预设的第二阈值，即判断该内圆图形的圆心和该外圆图形的圆心是否重合或近似重合，从而判断连通域是否同心。

更进一步的，为了提高判断同心连通域的准确性，在步骤(3)中，若所述第一坐标均值与所述第二坐标均值的距离小于预设的第二阈值，在将所述目标连通域确定为同心连通域之前，还可以包括：

计算所述第一坐标均值与所述目标连通域的外圆图形中各个像素点之间的距离；

若所述第一坐标均值与所述目标连通域的外圆图形中各个像素点之间的距离均落入预设的第四范围区间，则执行将所述目标连通域确定为同心连通域的步骤；

或者

计算所述第二坐标均值与所述目标连通域的内圆图形中各个像素点之间的距离；

若所述第二坐标均值与所述目标连通域的内圆图形中各个像素点之间的距离均落入预设的第五范围区间，则执行将所述目标连通域确定为同心连通域的步骤；

或者

计算所述第一坐标均值与所述目标连通域的外圆图形中各个像素点之间的距离；

计算所述第二坐标均值与所述目标连通域的内圆图形中各个像素点之间的距离；

若所述第一坐标均值与所述目标连通域的外圆图形中各个像素点之间的距离均落入预设的第四范围区间，且所述第二坐标均值与所述目标连通域的内圆图形中各个像素点之间的距离均落入预设的第五范围区间，则执行将所述目标连通域确定为同心连通域的步骤。

上述步骤的判定依据为：对于圆环图形来说，其内圆的圆心到外圆的各个像素点之间的距离应当相等或近似相等，其外圆的圆心到内圆的各个像素点之间的距离应当相等或近似相等。

308、判断所述同心连通域的数量是否大于或等于预设的第一阈值；

若所述同心连通域的数量大于或等于预设的第一阈值，则执行步骤309；若所述同心连通域的数量小于所述第一阈值，则执行步骤310。

309、判定所述待识别纸币为正常纸币；

310、判定所述待识别纸币为异常纸币。

在本发明实施例中，获取待识别纸币的灰度值图像，所述待识别纸币具有圆环状的欧姆龙环图案；截取所述灰度值图像中欧姆龙环图案所处的目标位置区域；对所述目标位置区域进行二值化处理；获取二值化处理后的所述目标位置区域中的连通域；分别计算各个所述连通域的行长和列长之间的比值；将各个所述连通域中所述比值落入预设的第二范围区间的连通域确定为目标连通域；统计所述目标连通域中同心连通域的数量，所述同心连通域的内圆图形和外圆图形的圆心重合；若所述同心连通域的数量大于或等于预设的第一阈值，则判定所述待识别纸币为正常纸币；若所述同心连通域的数量小于所述第一阈值，则判定所述待识别纸币为异常纸币。上述步骤在获取目标位置区域的连通域时，会同时获取欧姆龙环和欧姆龙环附近的背景图案，然后通过计算各个连通域的行长和列长之间的比值筛选出这些连通域中的目标连通域(即欧姆龙环)。鉴于正常纸币的欧姆龙环具有同心的特性，在获取到待识别纸币的欧姆龙环之后，即可通过判断欧姆龙环是否同心对待识别纸币进行识别，本方法实施简便且识别准确度高。

应理解，上述各个实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。

上面主要描述了一种纸币的识别方法，下面将对一种纸币的识别装置进行描述。

请参阅图4，本发明实施例中一种纸币的识别装置的一个实施例包括：

图像获取模块401，用于获取待识别纸币的灰度值图像，所述待识别纸币具有圆环状的欧姆龙环图案；

目标区域截取模块402，用于截取所述灰度值图像中欧姆龙环图案所处的目标位置区域；

二值化模块403，用于对所述目标位置区域进行二值化处理；

连通域获取模块404，用于获取二值化处理后的所述目标位置区域中的连通域；

目标连通域确定模块405，用于从所述连通域中确定满足预设条件的目标连通域；

同心连通域统计模块406，用于统计所述目标连通域中同心连通域的数量，所述同心连通域的内圆图形和外圆图形的圆心重合；

第一判定模块407，用于若所述同心连通域的数量大于或等于预设的第一阈值，则判定所述待识别纸币为正常纸币；

第二判定模块408，用于若所述同心连通域的数量小于所述第一阈值，则判定所述待识别纸币为异常纸币。

进一步的，所述目标连通域确定模块405可以包括：

目标像素点统计单元，用于分别统计各个所述连通域的目标像素点的数量，所述目标像素点为灰度值是0或255的像素点；

第一确定单元，用于将各个所述连通域中目标像素点的数量落入预设的第一范围区间的连通域确定为所述目标连通域；

行列比计算单元，用于分别计算各个所述连通域的行长和列长之间的比值，所述行长为所述连通域中行坐标最大的像素点与行坐标最小的像素点之间的行坐标差值，所述列长为所述连通域中列坐标最大的像素点与列坐标最小的像素点之间的列坐标差值；

第二确定单元，用于将各个所述连通域中所述比值落入预设的第二范围区间的连通域确定为所述目标连通域；

面积比计算单元，用于分别计算各个所述连通域的内连通域和外连通域的面积比；

第三确定单元，用于将各个所述连通域中内连通域和外连通域的面积比落入预设的第三范围区间的连通域确定为所述目标连通域。

进一步的，所述纸币识别装置还可以包括：

目标区域旋转模块，用于将二值化处理后的所述目标位置区域旋转预设的角度，使得所述目标位置区域中背景条纹图案的朝向为水平方向或垂直方向。

本发明实施例还提供一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如图1至图3表示的任意一种纸币的识别方法的步骤。

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如图1至图3表示的任意一种纸币的识别方法的步骤。

图5是本发明一实施例提供的终端设备的示意图。如图5所示，该实施例的终端设备5包括：处理器50、存储器51以及存储在所述存储器51中并可在所述处理器50上运行的计算机程序52。所述处理器50执行所述计算机程序52时实现上述各个纸币的识别方法的实施例中的步骤，例如图1所示的步骤101至109。或者，所述处理器50执行所述计算机程序52时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图4所示模块401至408的功能。

所述计算机程序52可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器51中，并由所述处理器50执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序52在所述终端设备5中的执行过程。

所述终端设备5可以是各种类型的手机、桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述终端设备可包括，但不仅限于，处理器50、存储器51。本领域技术人员可以理解，图5仅仅是终端设备5的示例，并不构成对终端设备5的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述终端设备5还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。

所称处理器50可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

所述存储器51可以是所述终端设备5的内部存储单元，例如终端设备5的硬盘或内存。所述存储器51也可以是所述终端设备5的外部存储设备，例如所述终端设备5上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器51还可以既包括所述终端设备5的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器51用于存储所述计算机程序以及所述终端设备所需的其他程序和数据。所述存储器51还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的***，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的***实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccess Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括是电载波信号和电信信号。

以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种纸币的识别方法，其特征在于，包括：

获取待识别纸币的灰度值图像，所述待识别纸币具有圆环状的欧姆龙环图案；

截取所述灰度值图像中欧姆龙环图案所处的目标位置区域；

对所述目标位置区域进行二值化处理；

获取二值化处理后的所述目标位置区域中的连通域；

从所述连通域中确定满足预设条件的目标连通域；

统计所述目标连通域中同心连通域的数量，所述同心连通域的内圆图形和外圆图形的圆心重合；

若所述同心连通域的数量大于或等于预设的第一阈值，则判定所述待识别纸币为正常纸币；

若所述同心连通域的数量小于所述第一阈值，则判定所述待识别纸币为异常纸币。

2.如权利要求1所述的纸币的识别方法，其特征在于，所述从所述连通域中确定满足预设条件的目标连通域包括：

分别统计各个所述连通域的目标像素点的数量，所述目标像素点为灰度值是0或255的像素点；

将各个所述连通域中目标像素点的数量落入预设的第一范围区间的连通域确定为所述目标连通域；

或者

分别计算各个所述连通域的行长和列长之间的比值，所述行长为所述连通域中行坐标最大的像素点与行坐标最小的像素点之间的行坐标差值，所述列长为所述连通域中列坐标最大的像素点与列坐标最小的像素点之间的列坐标差值；

将各个所述连通域中所述比值落入预设的第二范围区间的连通域确定为所述目标连通域；

或者

分别计算各个所述连通域的内连通域和外连通域的面积比；

将各个所述连通域中内连通域和外连通域的面积比落入预设的第三范围区间的连通域确定为所述目标连通域。

3.如权利要求2所述的纸币的识别方法，其特征在于，在获取二值化处理后的所述目标位置区域中的连通域之前，还包括：

将二值化处理后的所述目标位置区域旋转预设的角度，使得所述目标位置区域中背景条纹图案的朝向为水平方向或垂直方向；

在获取二值化处理后的所述目标位置区域中的连通域之后，执行分别计算各个所述连通域的行长和列长之间的比值的步骤。

4.如权利要求1至3任一项所述的纸币的识别方法，其特征在于，所述目标连通域是否为同心连通域通过以下步骤判断：

获取所述目标连通域的内圆图形中各个像素点的第一坐标均值；

获取所述目标连通域的外圆图形中各个像素点的第二坐标均值；

若所述第一坐标均值与所述第二坐标均值的距离小于预设的第二阈值，则将所述目标连通域确定为同心连通域。

5.如权利要求4所述的纸币的识别方法，其特征在于，若所述第一坐标均值与所述第二坐标均值的距离小于预设的第二阈值，在将所述目标连通域确定为同心连通域之前，还包括：

计算所述第一坐标均值与所述目标连通域的外圆图形中各个像素点之间的距离；

若所述第一坐标均值与所述目标连通域的外圆图形中各个像素点之间的距离均落入预设的第四范围区间，则执行将所述目标连通域确定为同心连通域的步骤；

或者

计算所述第二坐标均值与所述目标连通域的内圆图形中各个像素点之间的距离；

若所述第二坐标均值与所述目标连通域的内圆图形中各个像素点之间的距离均落入预设的第五范围区间，则执行将所述目标连通域确定为同心连通域的步骤；

或者

计算所述第一坐标均值与所述目标连通域的外圆图形中各个像素点之间的距离；

计算所述第二坐标均值与所述目标连通域的内圆图形中各个像素点之间的距离；

若所述第一坐标均值与所述目标连通域的外圆图形中各个像素点之间的距离均落入预设的第四范围区间，且所述第二坐标均值与所述目标连通域的内圆图形中各个像素点之间的距离均落入预设的第五范围区间，则执行将所述目标连通域确定为同心连通域的步骤。

6.一种纸币的识别装置，其特征在于，包括：

图像获取模块，用于获取待识别纸币的灰度值图像，所述待识别纸币具有圆环状的欧姆龙环图案；

目标区域截取模块，用于截取所述灰度值图像中欧姆龙环图案所处的目标位置区域；

二值化模块，用于对所述目标位置区域进行二值化处理；

连通域获取模块，用于获取二值化处理后的所述目标位置区域中的连通域；

目标连通域确定模块，用于从所述连通域中确定满足预设条件的目标连通域；

同心连通域统计模块，用于统计所述目标连通域中同心连通域的数量，所述同心连通域的内圆图形和外圆图形的圆心重合；

第一判定模块，用于若所述同心连通域的数量大于或等于预设的第一阈值，则判定所述待识别纸币为正常纸币；

第二判定模块，用于若所述同心连通域的数量小于所述第一阈值，则判定所述待识别纸币为异常纸币。

7.如权利要求6所述的纸币的识别装置，其特征在于，所述目标连通域确定模块包括：

目标像素点统计单元，用于分别统计各个所述连通域的目标像素点的数量，所述目标像素点为灰度值是0或255的像素点；

第一确定单元，用于将各个所述连通域中目标像素点的数量落入预设的第一范围区间的连通域确定为所述目标连通域；

行列比计算单元，用于分别计算各个所述连通域的行长和列长之间的比值，所述行长为所述连通域中行坐标最大的像素点与行坐标最小的像素点之间的行坐标差值，所述列长为所述连通域中列坐标最大的像素点与列坐标最小的像素点之间的列坐标差值；

第二确定单元，用于将各个所述连通域中所述比值落入预设的第二范围区间的连通域确定为所述目标连通域；

面积比计算单元，用于分别计算各个所述连通域的内连通域和外连通域的面积比；

第三确定单元，用于将各个所述连通域中内连通域和外连通域的面积比落入预设的第三范围区间的连通域确定为所述目标连通域。

8.如权利要求7所述的纸币的识别装置，其特征在于，还包括：

目标区域旋转模块，用于将二值化处理后的所述目标位置区域旋转预设的角度，使得所述目标位置区域中背景条纹图案的朝向为水平方向或垂直方向。

9.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5中任一项所述的纸币的识别方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5中任一项所述的纸币的识别方法的步骤。