CN111882615B - 基于特征色块的卡片方向识别方法、装置及自助设备 - Google Patents
基于特征色块的卡片方向识别方法、装置及自助设备 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111882615B CN111882615B CN202010756282.3A CN202010756282A CN111882615B CN 111882615 B CN111882615 B CN 111882615B CN 202010756282 A CN202010756282 A CN 202010756282A CN 111882615 B CN111882615 B CN 111882615B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- card
- characteristic color
- color
- color blocks
- blocks
- 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.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 19
- 230000004075 alteration Effects 0.000 claims abstract description 10
- 238000003780 insertion Methods 0.000 claims description 30
- 230000037431 insertion Effects 0.000 claims description 30
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 22
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 13
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 9
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 6
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 5
- 230000001131 transforming effect Effects 0.000 claims 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 3
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000007493 shaping process Methods 0.000 description 1
- 238000000547 structure data Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/70—Determining position or orientation of objects or cameras
- G06T7/73—Determining position or orientation of objects or cameras using feature-based methods
- G06T7/74—Determining position or orientation of objects or cameras using feature-based methods involving reference images or patches
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/90—Determination of colour characteristics
-
- G—PHYSICS
- G07—CHECKING-DEVICES
- G07F—COIN-FREED OR LIKE APPARATUS
- G07F7/00—Mechanisms actuated by objects other than coins to free or to actuate vending, hiring, coin or paper currency dispensing or refunding apparatus
- G07F7/08—Mechanisms actuated by objects other than coins to free or to actuate vending, hiring, coin or paper currency dispensing or refunding apparatus by coded identity card or credit card or other personal identification means
- G07F7/0873—Details of the card reader
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于特征色块的卡片方向识别方法、装置及自助设备,所述方法包括以下步骤:S100,标准特征色块坐标值和颜色值获取步骤;S200,实际特征色块坐标值和颜色值获取步骤;S300,特征色块对比步骤;本发明通过识别实际特征色块与标准特征色块的色差判断卡片的***方向,防止卡片***方向错误;与此同时,本发明通过两组实际特征色块与标准特征色块进行比较,不仅可以识别卡片是否在垂直方向***方向有误,而且可以识别卡片是否在水平方向***方向有误。
Description
〖技术领域〗
本发明涉及卡片识别技术领域,尤其涉及一种基于特征色块的卡片方向识别方法、装置及自助设备。
〖背景技术〗
目前,越来越多的行业使用带芯片的卡片代替原本的纸质式介质,如银行卡、居民身份证、台湾通行证、港澳通行证、居住证等等,带芯片的卡片内部存储的信息量比较大,还可以通过加密保障信息安全。
卡片氏介质的使用虽然方便了我们的生活,但是使用时对卡片***的方向会有特定的要求,如果***的方向错误,可能会导致卡片损毁,需要重新制证,给使用者带来不便。
〖发明内容〗
本发明第一个目的旨在提供一种基于特征色块的卡片方向识别方法,识别卡片的***方向,防止卡片***方向错误。
为了实现本发明的第一个目的,本发明采取了如下的技术方案:
一种基于特征色块的卡片方向识别方法,包括以下步骤:
S100,标准特征色块坐标值和颜色值获取步骤,在***方向正确的卡片的同一面选择位于三角形的三个顶点处的三个特征色块作为标准特征色块,获取三个标准特征色块的坐标值(a1,b1)、(a2,b2)、(a3,b3)以及颜色值(r11,g11,b11)、(r12,g12,b12)、(r13,g13,b13);
S200,实际特征色块坐标值和颜色值获取步骤,获取用户***的卡片的图像信息,选择图像信息中相比左下角和右上角与三个标准特征色块坐标值相同的两组特征色块作为实际特征色块,获取两组实际特征色块的颜色值(r21,g21,b21)、(r22,g22,b22)、(r23,g23,b23)和(r31,g31,b21)、(r32,g32,b32)、(r33,g33,b33);
S300,特征色块对比步骤,将两组实际特征色块的颜色值分别与三个标准特征色块的颜色值进行对比,根据对比结果判断卡片的***方向。
作为具体的实施方式,所述步骤S100包括以下步骤:
S110,选择***方向正确的卡片的一个表面为识别面;
S120,在识别面上选择位于三角形的三个顶点处的三个特征色块作为标准特征色块,获取三个标准特征色块的坐标值和对应的颜色值。
作为具体的实施方式,所述步骤S200包括以下步骤:
S210,拍摄用户***的卡片的图像信息;
S220,对图像信息进行灰度化处理,获取与图片灰度图对应的Mat数据结构类型的数据;
S230,获取图像信息左下角的坐标值(x1,y1),右上角的坐标值(x4,y4),可得图像信息的像素长X=x4-x1,像素宽Y=y4-y1;
S240,根据图像信息的像素长X、像素宽Y以及三个标准特征色块距离X轴和Y轴的距离与卡片长度和宽度的比值Da1、Db1,Da2、Db2,Da3、Db3,计算得到两组实际特征色块的像素坐标值分别为(x1+X*Da1,y1+Y*Db1)、(x1+X*Da2,y1+Y*Db2)、(x1+X*Da3,y1+Y*Db3)和(x4-X*Da1,y4-Y*Db1)、(x4-X*Da2,y4-Y*Db2)、(x4-X*Da3,y4-Y*Db3);
S250,根据两组实际特征色块的像素坐标值,获取两组实际特征色块的颜色值(r21,g21,b21)、(r22,g22,b22)、(r23,g23,b23)和(r31,g31,b21)、(r32,g32,b32)、(r33,g33,b33)。
作为具体的实施方式,所述步骤S300包括以下步骤:
S310,根据两组实际特征色块的颜色值以及三个标准特征色块的颜色值,按照公式一至公式五的算法,计算两组实际特征色块与三个标准特征色块的色差D_21、D_22、D_23以及D_31、D_32、D_33;
公式一,rmean_kq=(long(rkq)+long(rlq))/2,k=2,3;q=1,2,3;
公式二,r_kq=long(rkq)-long(rlq);
公式三三,g_kq=long(gkq)-long(glq);
公式四,b_kq=long(bkq)-long(blq);
公式五,
S320,将第一组实际特征色块与三个标准特征色块的色差D_21、D_22、D_23与预设阈值D进行比较,判断D_21、D_22、D_23是否小于预设阈值,若是,卡片的***方向正确,若否,进入步骤S330;
S330,将第二组实际特征色块与三个标准特征色块的色差D_31、D_32、D_33与预设阈值D进行比较,判断D_31、D_32、D_33是否小于预设阈值,若是,将卡片沿着水平方向旋转180°,卡片的***方向正确,若否,进入步骤S340;
S340,将卡片沿着纵向翻转180°,重新***,进入实际特征色块坐标值和颜色值获取步骤,识别重新***的卡片方向是否正确。
本发明第二个目的旨在提供基于特征色块的卡片方向识别装置,识别卡片的***方向,防止卡片***方向错误。
为了实现本发明的第二个目的,本发明采取了如下的技术方案:
一种基于特征色块的卡片方向识别装置,采用上述基于特征色块的卡片方向识别方法;所述卡片方向识别装置包括图像信息获取单元和主控单元;所述图像信息获取单元用于获取卡片的图像信息,并将卡片的图像信息发送给主控单元;所述主控单元内预存有卡片的标准特征色块的坐标值和颜色值,还用于从卡片的图像信息中提取两组实际特征色块的坐标值和颜色值,将两组实际特征色块的颜色值与标准特征色块的颜色值进行比较,根据比较结果判断卡片方向。
作为具体的实施方式,所述主控单元包括存储器、实际特征色块信息提取模块以及对比模块;所述存储器内存储有卡片的标准特征色块的坐标值和颜色值;所述实际特征色块信息提取模块与图像信息获取单元连接,用于从图像信息中提取两组实际特征色块的坐标值和颜色值;所述对比模块与存储器和实际特征色块信息提取模块连接,用于将两组实际特征色块的颜色值与标准特征色块的颜色值进行比较,根据比较结果判断卡片方向。
作为具体的实施方式,所述实际特征色块信息提取模块包括灰度转换模块、矩阵化处理模块、坐标值计算模块以及颜色值获取模块;所述灰度转换模块与图像信息获取单元连接,用于对卡片的图像信息进行灰度化处理;所述矩阵化处理模块与灰度转换模块连接,用于对灰度化处理的图像信息进行矩阵化处理,获取与图片灰度图对应的Mat数据结构类型的数据;所述坐标值计算模块与图像信息获取单元和存储器连接,用于获取图像信息左下角和右上角的像素坐标值以及标准特征色块的坐标值,并根据图像信息左下角和右上角的像素坐标值以及标准特征色块的坐标值计算两组实际特征色块的像素坐标值;所述颜色值获取模块与矩阵化处理模块和坐标值计算模块连接,用于根据坐标值计算模块计算的两组实际特征色块的像素坐标值在矩阵化处理模块输出的Mat数据结构类型的数据中获取两组实际特征色块的颜色值。
作为具体的实施方式,所述对比模块包括色差计算模块、色差比较模块以及比较结果输出模块;所述色差计算模块与存储器和颜色值获取模块连接,用于获取标准特征色块的颜色值和两组实际特征色块的颜色值,并根据标准特征色块的颜色值和两组实际特征色块的颜色值计算两组实际特征色块与标准特征色块的色差;所述色差比较模块与色差计算模块连接,用于获取两组实际特征色块与标准特征色块的色差,并将两组实际特征色块与标准特征色块的色差分别与预设阈值进行比较;所述比较结果输出模块与色差比较模块连接,用于输出色差比较模块输出的比较结果。
本发明第三个目的旨在提供一种采用上述基于特征色块的卡片方向识别装置的自助设备,识别卡片的***方向,防止卡片***方向错误。
为了实现本发明的第三个目的,本发明采取了如下的技术方案:
一种自助设备,用于***卡片,所述自助设备采用上述基于特征色块的卡片方向识别装置识别卡片的***方向。
本发明有益效果:
由以上技术方案可知,本发明通过识别实际特征色块与标准特征色块的色差判断卡片的***方向,防止卡片***方向错误。与此同时,本发明通过两组实际特征色块与标准特征色块进行比较,不仅可以识别卡片是否在垂直方向***方向有误,而且可以识别卡片是否在水平方向***方向有误。
〖附图说明〗
为了更清楚地说明本发明实施例,下面对实施例中所需要使用的附图做简单的介绍。下面描述中的附图仅仅是本发明中的实施例,对于本领域的普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他附图。
图1是本发明实施例提供的基于特征色块的卡片方向识别方法的流程图;
图2是本发明实施例提供的基于特征色块的卡片方向识别方法步骤S100的流程图;
图3是本发明实施例提供的基于特征色块的卡片方向识别方法步骤S200的流程图;
图4是本发明实施例提供的基于特征色块的卡片方向识别方法步骤S300的流程图;
图5是本发明实施例提供的基于特征色块的卡片方向识别装置的结构框图。
〖具体实施方式〗
下面结合附图,对本发明进行详细的说明。
为了使本发明的目的、技术方案、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。
如图1所示,一种基于特征色块的卡片方向识别方法包括以下步骤:
S100,标准特征色块坐标值和颜色值获取步骤,在***方向正确的卡片的同一面选择位于三角形的三个顶点处的三个特征色块作为标准特征色块,获取三个标准特征色块的坐标值(a1,b1)、(a2,b2)、(a3,b3)以及颜色值(r11,g11,b11)、(r12,g12,b12)、(r13,g13,b13);
如图2所示,在本实施例中,步骤S100包括以下步骤:
S110,选择***方向正确的卡片的一个表面为识别面;
在本实施例中,选择卡片主要信息所在的一面作为识别面,比如港澳通行证包括持证人头像信息和身份信息的一面,身份证包括持证人头像信息和身份信息的一面。
在本实施例中,为了避免由于持卡人不同,不同持卡人的卡片对应的标准特征色块不同;标准特征色块的选取需在卡片识别面上的标识区域,比如卡片统一名称、卡片统一标志或卡片空白处等区域进行选择,不在具体的持卡人信息处,比如持卡人的头像、身份信息、***信息等区域进行选择。
在本实施例中,卡片一般是长方形;以识别面的左下角为原点,卡片长度方向为X轴,卡片宽度方向为Y轴;通过游标卡尺测量卡片的长度和宽度分别为A和B,单位为mm;则识别面的左下角坐标值为(0,0),左上角坐标值为(0,B),右下角坐标值为(A,0),右上角坐标值为(A,B);在其它实施例中,可以通过拍摄卡片识别面的图像,然后通过边缘提取算法获取卡片的边缘数值,进而获取卡片的尺寸。
S120,在识别面上选择位于三角形的三个顶点处的三个特征色块作为标准特征色块,获取三个标准特征色块的坐标值(a1,b1)、(a2,b2)、(a3,b3)和对应的颜色值(r11,g11,b11)、(r12,g12,b12)、(r13,g13,b13)。
在本实施例中,通过游标卡尺测量三个标准特征色块与X轴和Y轴的距离,获取三个标准特征色块的坐标值分别为(a1,b1)、(a2,b2)以及(a3,b3)再通过截图软件,比如snipaste截取卡片识别面的图像,在截取的图像上,将光标移动到三个标准特征色块所在的位置,截图软件会显示光标所在处,即三个标准特征色块的颜色值(r11,g11,b11)、(r12,g12,b12)以及(r13,g13,b13);在其它实施例中,可以通过拍摄卡片识别面的图像,再通过图像处理软件获取三个标准特征色块的坐标值和颜色值。
S200,实际特征色块坐标值和颜色值获取步骤,获取用户***的卡片的图像信息,选择图像信息中相比左下角和右上角与三个标准特征色块坐标值相同的两组特征色块作为实际特征色块,获取两组实际特征色块的颜色值(r21,g21,b21)、(r22,g22,b22)、(r23,g23,b23)和(r31,g31,b21)、(r32,g32,b32)、(r33,g33,b33);
如图3所示,在本实施例中,步骤S200包括以下步骤:
S210,拍摄用户***的卡片的图像信息;
S220,对卡片的图像信息进行灰度化处理,并获取与图片灰度图对应的Mat数据结构类型的数据;
在本实施例中,采用OpenCV图像视觉库的canny函数对卡片的图像信息进行灰度化处理;采用OpenCV图像视觉库的IplImage函数对卡片的图像信息进行矩阵化化处理,将图像信息转化成mat数据结构。
S230,获取卡片的图像信息的左下角的坐标值(x1,y1)和右上角的坐标值(x4,y4),可得图像信息的像素长X=x4-x1,像素宽Y=y4-y1;
在本实施例中,采用OpenCV图像视觉库的findContours函数获取卡片的图像信息的左下角的坐标值(x1,y1)和右上角的坐标值(x4,y4)。
S240,根据图像信息的像素长X、像素宽Y以及三个标准特征色块距离X轴和Y轴的距离与卡片长度和宽度的比值Da1、Db1,Da2、Db2,Da3、Db3,计算得到两组实际特征色块的像素坐标值分别为(x1+X*Dal,y1+Y*Db1)、(x1+X*Da2,y1+Y*Db2)、(x1+X*Da3,y1+Y*Db3)和(x4-X*Da1,y4-Y*Db1)、(x4-X*Da2,y4-Y*Db2)、(x4一X*Da3,y4-Y*Db 3);
其中,Da1是第一个标准特征色块距离X轴的距离与卡片的长度的比值,Da1=a1/A;Db1是第一个标准特征色块距离Y轴的距离与卡片的宽度的比值,Db1=b1/B;Da2是第二个标准特征色块距离X轴的距离与卡片的长度的比值,Da2=a2/A;Db2是第二个标准特征色块距离Y轴的距离与卡片的宽度的比值,Db2=b2/B;Da3是第三个标准特征色块距离X轴的距离与卡片的长度的比值,Da3=a3/A;Db3是第三个标准特征色块距离Y轴的距离与卡片的宽度的比值,Db3=b3/B;(x1+X*Da1,y1+Y*Db1)、(x1+X*Da2,y1+Y*Db2)、(x1+X*Da3,y1+Y*Db3)是第一组实际特征色块(相比左下角)的三个实际特征色块的像素坐标值;(x4-X*Da1,y4-Y*Db1)、(x4-X*Da2,y4-Y*Db2)、(x4-X*Da3,y4-Y*Db3)是第二组实际特征色块(相比右下角)的三个实际特征色块的像素坐标值。
在本实施例中,卡片***时,除了相比正确的***方向沿着纵向旋转了180°,也可能相比正确的***方向在水平方向旋转180°,所以选择实际特征色块时,需要同时考虑卡片在水平方向上旋转180°的情况,选择两组实际特征色块;第一组实际特征色块相比图像信息左下角的距离与卡片长度和宽度的比值坐标分别为(Dal,Db1)、(Da2,Db2)、(Da3,Db3),第二组实际特征色块相比图像信息右上角的距离与卡片长度和宽度的比值坐标分别为(Dal,Db1)、(Da2,Db2)、(Da3,Db3);
S250,根据两组实际特征色块的像素坐标值,获取两组实际特征色块的颜色值(r21,g21,b21)、(r22,g22,b22)、(r23,g23,b23)和(r31,g31,b21)、(r32,g32,b32)、(r33,g33,b33);
在本实施例中,将图像信息转化成Mat结构数据便可以根据像素坐标值直接获得该像素坐标值对应的颜色值,或者,在图像上移动光标到两组实际特征色块所在的位置,图片处理软件会显示光标所在处,即两组实际准特征色块的颜色值,即只要确定了图像上的像素坐标值即可获取该像素坐标值对应的颜色值;其中,(r21,g21,b21)、(r22,g22,b22)、(r23,g23,b23)为第一组实际特征色块的颜色值,(r31,g31,b21)、(r32,g32,b32)、(r33,g33,b33)为第二组实际特征色块的颜色值;
S300,特征色块对比步骤,将两组实际特征色块的颜色值分别与三个标准特征色块的颜色值进行对比,根据对比结果判断卡片的***方向;
在本实施例中,步骤S300包括以下步骤:
S310,根据两组实际特征色块的颜色值以及三个标准特征色块的颜色值,按照公式一至公式五的算法,计算两组实际特征色块与三个标准特征色块的色差D_21、D_22、D_23以及D_31、D_32、D_33;
公式一,rmean_kq=(long(rkq)+long(rlq))/2,k=2,3;q=1,2,3;
公式二,r_kq=long(rkq)-long(rlq);
公式三三,g_kq=long(gkq)-long(glq);
公式四,b_kq=long(bkq)-long(blq);
公式五,
其中,long为长整型函数,用于对将32位的整形数据装换成64的长整型数据,避免数据计算时越界;
S320,将第一组实际特征色块与三个标准特征色块的色差D_21、D_22、D_23与预设阈值D进行比较,判断D_21、D_22、D_23是否小于预设阈值,若是,卡片的***方向正确,若否,进入步骤S330;
S330,将第二组实际特征色块与三个标准特征色块的色差D_31、D_32、D_33与预设阈值D进行比较,判断D_31、D_32、D_33是否小于预设阈值,若是,将卡片沿着水平方向旋转180°,卡片的***方向正确,若否,进入步骤S340;
在本实施例中,预设阈值等于0.226;在其他实施例中,预设阈值的数值可以根据实际需求进行调整;
S340,将卡片沿着纵向翻转180°,重新***,进入实际特征色块坐标值和颜色值获取步骤,识别重新***的卡片方向是否正确。
在本实施例中,当第一组实际特征色块与标准特征色块的色差小于预设阈值时,卡片***方向正确,操作者无需调整卡片的***方向;当第一组实际特征色块与标准特征色块的色差大于或等于预设阈值,第二组实际特征色块与标准特征色块的色差小于预设阈值时,卡片***方向相比正确方向在水平方向旋转了180°,操作者需在水平方向上将卡片的***方向旋转180°,此时卡片的***方向正确;当两组实际特征色块与标准特征色块的色块均大于或等于预设阈值时,可能是卡片***方向相比正确方向在垂直方向旋转了180°,操作者需将卡片在垂直方向旋转180°,然后重新***进行识别。
在本实施例中,对在垂直方向旋转80°后重新***的卡片方向进行识别时,如果重新***的卡片的对应第一组实际特征色块与标准特征色块的色差小于预设阈值时,重新***的卡片***方向正确,操作者无需再调整卡片的***方向;如果重新***的卡片的对应第一组实际特征色块与标准特征色块的色差大于或等于预设阈值,对应的第二组实际特征色块与标准特征色块的色差小于预设阈值,重新***的卡片需在水平方向旋转180°之后方向正确,操作者需将重新***的卡片在水平方向旋转180°后再重新***;如果重新***的卡片两组实际特征色块与标准特征色块的色块均大于或等于预设阈值时,此时需要操作者对卡片进行检查,是否***的卡片有误(比如将银行卡***了出入境业务自助设备)或者说卡片使用时间过长,导致卡片褪色严重无法进行识别。
在本实施例中,标准特征色块和实际特征色块的面积不小于0.1mm2。
如图5所示,本发明还提供了一种基于特征色块的卡片方向识别装置,该识别装置包括图像信息获取单元以及主控单元;图像信息获取单元用于获取卡片的图像信息,并将卡片的图像信息发送给主控单元;主控单元内预存有卡片的标准特征色块的坐标值和颜色值,用于从卡片的图像信息中提取两组实际特征色块的坐标值和颜色值,并将两组实际特征色块的颜色值与标准特征色块的颜色值进行比较,根据比较结果判断卡片方向。
如图5所示,在本实施例中,主控单元包括存储器、实际特征色块信息提取模块以及对比模块;存储器内存储有卡片的标准特征色块的坐标值和颜色值;实际特征色块信息提取模块与图像信息获取单元连接,用于从图像信息中提取两组实际特征色块的坐标值和颜色值;对比模块与存储器和实际特征色块信息提取模块连接,用于将两组实际特征色块的颜色值与标准特征色块的颜色值进行比较,根据比较结果判断卡片方向。
在本实施例中,实际特征色块信息提取模块包括灰度转换模块、矩阵化处理模块、坐标值计算模块以及颜色值获取模块;灰度转换模块与图像信息获取单元连接,用于对卡片的图像信息进行灰度化处理;矩阵化处理模块与灰度转换模块连接,用于对灰度化处理的图像信息进行矩阵化处理,获取与图片灰度图对应的Mat(Matrix)数据结构类型的数据;坐标值计算模块与图像信息获取单元和存储器连接,用于获取图像信息左下角和右上角的像素坐标值以及标准特征色块的坐标值,并根据图像信息左下角和右上角的像素坐标值以及标准特征色块的坐标值计算两组实际特征色块的像素坐标值;颜色值获取模块与矩阵化处理模块和坐标值计算模块连接,用于根据坐标值计算模块计算的两组实际特征色块的像素坐标值在矩阵化处理模块输出的Mat(Matrix)数据结构类型的数据中获取两组实际特征色块的颜色值。
在本实施例中,对比模块包括色差计算模块、色差比较模块以及比较结果输出模块;色差计算模块与存储器和颜色值获取模块连接,用于获取标准特征色块的颜色值和两组实际特征色块的颜色值,并根据标准特征色块的颜色值和两组实际特征色块的颜色值计算两组实际特征色块与标准特征色块的色差;色差比较模块与色差计算模块连接,用于获取两组实际特征色块与标准特征色块的色差,并将两组实际特征色块与标准特征色块的色差分别与预设阈值进行比较;比较结果输出模块与色差比较模块连接,用于输出色差比较模块输出的比较结果。
在本实施例中,当第一组实际特征色块与标准特征色块的色差小于预设阈值时,比较结果输出模块输出卡片***方向正确的比较结果,操作者无需调整卡片的***方向;当第一组实际特征色块与标准特征色块的色差大于或等于预设阈值,第二组实际特征色块与标准特征色块的色差小于预设阈值时,比较结果输出模块输出卡片***方向相比正确方向在水平方向旋转了180°,操作者需在水平方向上将卡片的***方向旋转180°,保证卡片的***方向正确;当两组实际特征色块与标准特征色块的色块均大于或等于预设阈值时,比较结果输出模块输出卡片***方向需在垂直方向旋转180°的比较结果,操作者需将卡片的***方向在垂直方向旋转180°,然后重新***,卡片方向识别装置会对重新***的卡片的***方向进行识别,判断重新***的卡片的***方向是否正确或者需再在水平方向上旋转180°才正确或者前述两种情况时卡片的***方向均不正确,此时,需要操作者对卡片进行检查,是否***的卡片有误或者说卡片使用时间过长,导致卡片褪色严重无法进行识别。
本发明还提供一种自助设备,该自助设备用于***卡片,对***卡片进行操作;在本实施例中,该自助设备采用本实施例提供的卡片方向识别装置识别卡片的***方向。
在本实施例中,自助设备包括银行自助设备,比如自助取款机、自助存款机、自助查询机以及自助缴费机等,还可以包括出入境业务自助设备,比如自助签注机等。
以上所述仅是本发明的优选实施例,本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例,凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰,这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (9)
1.一种基于特征色块的卡片方向识别方法,其特征在于,包括以下步骤:
S100,标准特征色块坐标值和颜色值获取步骤,在***方向正确的卡片的同一面选择位于三角形的三个顶点处的三个特征色块作为标准特征色块,获取三个标准特征色块的坐标值(a1,b1)、(a2,b2)、(a3,b3)以及颜色值(r11,g11,b11)、(r12,g12,b12)、(r13,g13,b13);
S200,实际特征色块坐标值和颜色值获取步骤,获取用户***的卡片的图像信息,选择图像信息中相比左下角和右上角与三个标准特征色块坐标值相同的两组特征色块作为实际特征色块,获取两组实际特征色块的颜色值(r21,g21,b21)、(r22,g22,b22)、(r23,g23,b23)和(r31,g31,b21)、(r32,g32,b32)、(r33,g33,b33);
S300,特征色块对比步骤,将两组实际特征色块的颜色值分别与三个标准特征色块的颜色值进行对比,根据对比结果判断卡片的***方向;具体包括:当两组实际特征色块与标准特征色块的色块均大于或等于预设阈值时,则认定卡片***方向相比正确方向在垂直方向旋转了180°,操作者需将卡片在垂直方向旋转180°,然后重新***进行识别;且如果重新***的卡片两组实际特征色块与标准特征色块的色块均大于或等于预设阈值时,此时需要操作者对卡片进行检查,是否***的卡片有误或者认定卡片使用时间过长,导致卡片褪色严重无法进行识别。
2.根据权利要求1所述的卡片方向识别方法,其特征在于,所述步骤S100包括以下步骤:
S110,选择***方向正确的卡片的一个表面为识别面;
S120,在识别面上选择位于三角形的三个顶点处的三个特征色块作为标准特征色块,获取三个标准特征色块的坐标值和对应的颜色值。
3.根据权利要求2所述的卡片方向识别方法,其特征在于,所述步骤S200包括以下步骤:
S210,拍摄用户***的卡片的图像信息;
S220,对图像信息进行灰度化处理,获取与图片灰度图对应的Mat数据结构类型的数据;
S230,获取图像信息左下角的坐标值(x1,y1),右上角的坐标值(x4,y4),可得图像信息的像素长X=x4-x1,像素宽Y=y4-y1;
S240,根据图像信息的像素长X、像素宽Y以及三个标准特征色块距离X轴和Y轴的距离与卡片长度和宽度的比值Da1、Db1,Da2、Db2,Da3、Db3,计算得到两组实际特征色块的像素坐标值分别为(x1+X*Da1,y1+Y*Db1)、(x1+X*Da2,y1+Y*Db2)、(x1+X*Da3,y1+Y*Db3)和(x4-X*Da1,y4-Y*Db1)、(x4-X*Da2,y4-Y*Db2)、(x4-X*Da3,y4-Y*Db3);
S250,根据两组实际特征色块的像素坐标值,获取两组实际特征色块的颜色值(r21,g21,b21)、(r22,g22,b22)、(r23,g23,b23)和(r31,g31,b21)、(r32,g32,b32)、(r33,g33,b33)。
4.根据权利要求3所述的卡片方向识别方法,其特征在于,所述步骤S300包括以下步骤:
S310,根据两组实际特征色块的颜色值以及三个标准特征色块的颜色值,按照公式一至公式五的算法,计算两组实际特征色块与三个标准特征色块的色差D_21、D_22、D_23以及D_31、D_32、D_33;
公式一,rmean_kq=(long(rkq)+long(r1q))/2,k=2,3;q=1,2,3;
公式二,r_kq=long(rkq)-long(r1q);
公式三,g_kq=long(gkq)-long(g1q);
公式四,b_kq=long(bkq)-long(b1q);
公式五,
其中,long为长整型函数,用于对将32位的整形数据装换成64的长整型数据;
S320,将第一组实际特征色块与三个标准特征色块的色差D_21、D_22、D_23与预设阈值D进行比较,判断D_21、D_22、D_23是否小于预设阈值,若是,卡片的***方向正确,若否,进入步骤S330;
S330,将第二组实际特征色块与三个标准特征色块的色差D_31、D_32、D_33与预设阈值D进行比较,判断D_31、D_32、D_33是否小于预设阈值,若是,将卡片沿着水平方向旋转180°,卡片的***方向正确,若否,进入步骤S340;
S340,将卡片沿着纵向翻转180°,重新***,进入实际特征色块坐标值和颜色值获取步骤,识别重新***的卡片方向是否正确。
5.一种基于特征色块的卡片方向识别装置,其特征在于:采用权利要求1-4任意一项所述的卡片方向识别方法;所述卡片方向识别装置包括图像信息获取单元和主控单元;所述图像信息获取单元用于获取卡片的图像信息,并将卡片的图像信息发送给主控单元;所述主控单元内预存有卡片的标准特征色块的坐标值和颜色值,还用于从卡片的图像信息中提取两组实际特征色块的坐标值和颜色值,将两组实际特征色块的颜色值与标准特征色块的颜色值进行比较,根据比较结果判断卡片方向。
6.根据权利要求5所述的卡片方向识别装置,其特征在于:所述主控单元包括存储器、实际特征色块信息提取模块以及对比模块;所述存储器内存储有卡片的标准特征色块的坐标值和颜色值;所述实际特征色块信息提取模块与图像信息获取单元连接,用于从图像信息中提取两组实际特征色块的坐标值和颜色值;所述对比模块与存储器和实际特征色块信息提取模块连接,用于将两组实际特征色块的颜色值与标准特征色块的颜色值进行比较,根据比较结果判断卡片方向。
7.根据权利要求6所述的卡片方向识别装置,其特征在于:所述实际特征色块信息提取模块包括灰度转换模块、矩阵化处理模块、坐标值计算模块以及颜色值获取模块;所述灰度转换模块与图像信息获取单元连接,用于对卡片的图像信息进行灰度化处理;所述矩阵化处理模块与灰度转换模块连接,用于对灰度化处理的图像信息进行矩阵化处理,获取与图片灰度图对应的Mat数据结构类型的数据;所述坐标值计算模块与图像信息获取单元和存储器连接,用于获取图像信息左下角和右上角的像素坐标值以及标准特征色块的坐标值,并根据图像信息左下角和右上角的像素坐标值以及标准特征色块的坐标值计算两组实际特征色块的像素坐标值;所述颜色值获取模块与矩阵化处理模块和坐标值计算模块连接,用于根据坐标值计算模块计算的两组实际特征色块的像素坐标值在矩阵化处理模块输出的Mat数据结构类型的数据中获取两组实际特征色块的颜色值。
8.根据权利要求7所述的卡片方向识别装置,其特征在于:所述对比模块包括色差计算模块、色差比较模块以及比较结果输出模块;所述色差计算模块与存储器和颜色值获取模块连接,用于获取标准特征色块的颜色值和两组实际特征色块的颜色值,并根据标准特征色块的颜色值和两组实际特征色块的颜色值计算两组实际特征色块与标准特征色块的色差;所述色差比较模块与色差计算模块连接,用于获取两组实际特征色块与标准特征色块的色差,并将两组实际特征色块与标准特征色块的色差分别与预设阈值进行比较;所述比较结果输出模块与色差比较模块连接,用于输出色差比较模块输出的比较结果。
9.一种自助设备,用于***卡片,其特征在于:采用权利要求5-8所述的卡片方向识别装置识别卡片的***方向。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010756282.3A CN111882615B (zh) | 2020-07-30 | 2020-07-30 | 基于特征色块的卡片方向识别方法、装置及自助设备 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010756282.3A CN111882615B (zh) | 2020-07-30 | 2020-07-30 | 基于特征色块的卡片方向识别方法、装置及自助设备 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111882615A CN111882615A (zh) | 2020-11-03 |
CN111882615B true CN111882615B (zh) | 2024-03-12 |
Family
ID=73205882
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202010756282.3A Active CN111882615B (zh) | 2020-07-30 | 2020-07-30 | 基于特征色块的卡片方向识别方法、装置及自助设备 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN111882615B (zh) |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114295202B (zh) * | 2021-12-29 | 2024-07-16 | 湖南汉状元教育科技有限公司 | 红外信息处理方法、装置、电子设备和可读存储介质 |
Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN202257774U (zh) * | 2011-10-18 | 2012-05-30 | 中国工商银行股份有限公司 | 一种甄别银行磁卡的装置及*** |
CN104657768A (zh) * | 2015-03-20 | 2015-05-27 | 华中科技大学 | 一种彩色三维码结构及彩色三维码识读方法 |
CN105139404A (zh) * | 2015-08-31 | 2015-12-09 | 广州市幸福网络技术有限公司 | 一种可检测拍摄质量的证照相机及拍摄质量检测方法 |
CN106546581A (zh) * | 2016-11-02 | 2017-03-29 | 长沙云知检信息科技有限公司 | 试纸检测卡智能检测***以及试纸检测卡智能分析方法 |
CN107194397A (zh) * | 2017-05-09 | 2017-09-22 | 珠海赛纳打印科技股份有限公司 | 卡片放置方向的识别方法、装置以及图像处理装置 |
CN108734164A (zh) * | 2018-05-04 | 2018-11-02 | 北京物灵智能科技有限公司 | 卡片、识别卡片的方法、绘本阅读机器人及存储设备 |
CN109934215A (zh) * | 2019-03-09 | 2019-06-25 | 东北大学秦皇岛分校 | 一种身份证识别方法 |
CN109961475A (zh) * | 2017-12-22 | 2019-07-02 | 深圳市优必选科技有限公司 | 图像方向识别方法、装置、终端设备及可读存储介质 |
JP6563084B1 (ja) * | 2018-06-22 | 2019-08-21 | 株式会社東芝 | カード番号認識装置およびカード番号認識方法 |
CN110516672A (zh) * | 2019-08-29 | 2019-11-29 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 卡证信息识别方法、装置及终端 |
CN110689579A (zh) * | 2019-10-18 | 2020-01-14 | 华中科技大学 | 基于合作目标的快速单目视觉位姿测量方法及测量*** |
CN110978806A (zh) * | 2019-11-15 | 2020-04-10 | 珠海市新德汇信息技术有限公司 | 一种自适应卡式证件签注打印机 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP5093877B2 (ja) * | 2006-09-29 | 2012-12-12 | 株式会社ユニバーサルエンターテインメント | 紙葉識別装置 |
-
2020
- 2020-07-30 CN CN202010756282.3A patent/CN111882615B/zh active Active
Patent Citations (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN202257774U (zh) * | 2011-10-18 | 2012-05-30 | 中国工商银行股份有限公司 | 一种甄别银行磁卡的装置及*** |
CN104657768A (zh) * | 2015-03-20 | 2015-05-27 | 华中科技大学 | 一种彩色三维码结构及彩色三维码识读方法 |
CN105139404A (zh) * | 2015-08-31 | 2015-12-09 | 广州市幸福网络技术有限公司 | 一种可检测拍摄质量的证照相机及拍摄质量检测方法 |
CN106546581A (zh) * | 2016-11-02 | 2017-03-29 | 长沙云知检信息科技有限公司 | 试纸检测卡智能检测***以及试纸检测卡智能分析方法 |
CN107194397A (zh) * | 2017-05-09 | 2017-09-22 | 珠海赛纳打印科技股份有限公司 | 卡片放置方向的识别方法、装置以及图像处理装置 |
CN108564081A (zh) * | 2017-05-09 | 2018-09-21 | 珠海赛纳打印科技股份有限公司 | 卡片放置方向的识别方法、装置以及图像处理装置 |
CN109961475A (zh) * | 2017-12-22 | 2019-07-02 | 深圳市优必选科技有限公司 | 图像方向识别方法、装置、终端设备及可读存储介质 |
CN108734164A (zh) * | 2018-05-04 | 2018-11-02 | 北京物灵智能科技有限公司 | 卡片、识别卡片的方法、绘本阅读机器人及存储设备 |
JP6563084B1 (ja) * | 2018-06-22 | 2019-08-21 | 株式会社東芝 | カード番号認識装置およびカード番号認識方法 |
CN109934215A (zh) * | 2019-03-09 | 2019-06-25 | 东北大学秦皇岛分校 | 一种身份证识别方法 |
CN110516672A (zh) * | 2019-08-29 | 2019-11-29 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 卡证信息识别方法、装置及终端 |
CN110689579A (zh) * | 2019-10-18 | 2020-01-14 | 华中科技大学 | 基于合作目标的快速单目视觉位姿测量方法及测量*** |
CN110978806A (zh) * | 2019-11-15 | 2020-04-10 | 珠海市新德汇信息技术有限公司 | 一种自适应卡式证件签注打印机 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
An examination of character recognition on ID card using template matching approach;Ryan M 等;《Procedia Computer Science》;第59卷;520-529 * |
一种OMR卡片信息的提取和识别方法;李茜 等;《计算机工程》(第10期);225-226+229 * |
基于图像识别的卡证身份认证***设计;朱光 等;《现代图书情报技术》(第12期);81-85 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN111882615A (zh) | 2020-11-03 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US10885644B2 (en) | Detecting specified image identifiers on objects | |
CN101506851B (zh) | 纸张识别装置以及纸张的识别方法 | |
Amano et al. | A feature calibration method for watermarking of document images | |
CN107180479B (zh) | 一种票据鉴别方法、装置、设备和存储介质 | |
CN105632015B (zh) | 一种基于云平台的银行票据指纹特征防伪鉴别方法 | |
CA2755724C (en) | Optical signature to enable image correction | |
CN109460762A (zh) | 一种基于图像识别的答题卡评分方法 | |
CN113569863B (zh) | 一种单据稽查的方法、***、电子设备及存储介质 | |
US20090252381A1 (en) | Paper-sheet stain detecting apparatus and method | |
CN111882615B (zh) | 基于特征色块的卡片方向识别方法、装置及自助设备 | |
CN113012014A (zh) | 一种光学水印防伪***的电子解码方法 | |
CN111259891A (zh) | 一种自然场景下身份证识别方法、装置、设备和介质 | |
CN114266764A (zh) | 一种印刷标签的字符完整性检测方法及其装置 | |
CN107358718A (zh) | 一种冠字号识别方法、装置、设备及存储介质 | |
CN202257774U (zh) | 一种甄别银行磁卡的装置及*** | |
CN106648171B (zh) | 一种基于书写笔的交互***及方法 | |
CN113642550B (zh) | 一种基于像素概率分布统计的熵最大化涂卡识别方法 | |
CN105046256B (zh) | 基于畸变图像校正的qr码解码方法和*** | |
CN102364526A (zh) | 一种甄别银行磁卡的方法、装置及*** | |
CN115689943B (zh) | 一种基于梯度对称性的微图码运动模糊检测方法 | |
CN115578729B (zh) | 数字员工ai智能流程编排方法 | |
JPH10207978A (ja) | 文字等パターン照合方法及び装置 | |
CN109903174B (zh) | 一种基于移动终端摄像的保险单录入***及方法 | |
CN112466033A (zh) | 一种基于紫外图案票据验伪检测方法及其检测*** | |
TW201305921A (zh) | 判斷凸多邊形影像物件之方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |