CN117237966B - 基于面额数字字符内轮廓的纸币识别方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种基于面额数字字符内轮廓的纸币识别方法和装置，上述方法包括：S1：根据待测纸币的面额确认矩形数字区域B2；S2：对矩形数字区域B2进行投影和切割，得到一个或多个单个封闭轮廓图像B’；S3：根据单个封闭轮廓图像B’的内轮廓区域的像素值确认一个或多个差值序列P；S4：若所述差值序列P中任意一个值大于预设的阈值，则待测纸币不合格，否则待测纸币合格。本技术可以更加准确、便捷地对纸币进行真伪、新旧、破损程度等项目的识别。

Description

基于面额数字字符内轮廓的纸币识别方法和装置

技术领域

本发明涉及纸币识别技术领域，尤其是涉及一种基于面额数字字符内轮廓的纸币识别方法和装置。

背景技术

目前针对卢布纸币面额数字区的识别方法，比较常用的是对其数字区图像使用神经网络、计算投影、梯度等方式进行识别。

但目前市场上流通范围较广的卢布***的面额数字区变化一般较小，用当前的技术方法难以准确的鉴别出来。

发明内容

基于此，本发明提出一种基于面额数字字符内轮廓的纸币识别方法和装置，以更准确鉴别纸币的合格程度。

第一方面，本发明实施例提供一种基于面额数字字符内轮廓的纸币识别方法，所述方法包括：S1：根据待测纸币的面额确认矩形数字区域B2；S2：对矩形数字区域B2进行投影和切割，得到一个或多个单个封闭轮廓图像B’；S3：根据单个封闭轮廓图像B’的内轮廓区域的像素值确认一个或多个差值序列P；S4：若所述差值序列P中任意一个值大于预设的阈值，则待测纸币不合格，否则待测纸币合格。

进一步地，S1包括：S11：基于待测纸币的面额在预设的物理位置截取得到粗切割图像A1；S12：对粗切割图像A1的所有像素点的灰度值求和再除以总像素个数，得到灰度平均阈值；S13：基于所述平均阈值对粗切割图像A1进行二值化处理，得到二值化图像B1；S14：对所述二值化图像B1进行精准切割，得到矩形数字区域B2。

进一步地，S14包括：S141：对所述二值化图像B1进行水平投影，以确认上边界r1和下边界r2；S142：同时，对二值化图像B1进行垂直投影，以确认左边界r3和右边界r4；S143：根据上边界r1、下边界r2、左边界r3和右边界r4对所述二值化图像B1进行精确切割，得到矩形数字区域B2。

进一步地，S2包括：S21：对所述矩形数字区域B2进行垂直投影，得到每个数字字符的左、右边界序列；S22：基于所述左、右边界序列切割矩形数字区域B2，得到n个单个数字字符的二值化图像，记为B21,B22,B23......B2n，其中，n为数字字符的数量；S23：保留具有内部封闭轮廓的单个数字字符的二值化图像，得到一个或多个单个封闭轮廓图像B’。

进一步地，S3包括：S31：对单个封闭轮廓图像B’的每一列的白像素进行统计，得到每一列的内轮廓白像素数量d；S32：分别对每个单个封闭轮廓图像B’的所有列的内轮廓白像素数量d求均值，得到个数均值A；S33：对任意相邻的两个单个封闭轮廓图像B’对应的个数均值A求差值的绝对值，得到第一差值序列PA。

进一步地，S31包括：S311：从每一列第一个像素开始，若遇到白像素突变为黑像素，则确认该位置为数字字符的外轮廓；S312：当由黑像素突变为白像素时，则确认该位置为数字字符的内轮廓，此时开始统计该列在内轮廓中的白像素数量，直到再次突变为黑像素，则统计结束，此列在内轮廓中的白像素的数量记为di，其中，i为列索引；S313：依次统计单个封闭轮廓图像B’所有列的内轮廓白像素数量，记为d1,d2,d3......ds，其中，s为数字字符的宽度。

进一步地，S33替换为：S33-1：对于每个数字字符基于个数均值A求解个数方差D；S33-2：对任意相邻的两个数字字符对应的个数方差D求差值的绝对值，得到第二差值序列PD。

进一步地，所述差值序列P包括第一差值序列PA或第二差值序列PD。

第二方面，本实施例提供一种基于面额数字字符内轮廓的纸币识别装置，所述装置包括：粗切割模块，用于根据待测纸币的面额确认矩形数字区域B2；细切割模块，用于对矩形数字区域B2进行投影和切割，得到一个或多个单个封闭轮廓图像B’；序列计算模块，用于根据单个封闭轮廓图像B’的内轮廓区域的像素值确认一个或多个差值序列P；比较模块，用于若所述差值序列P中任意一个值大于预设的阈值，则待测纸币不合格，否则待测纸币合格。

本发明实施例的有益效果如下：

本申请提供一种基于面额数字字符内轮廓的纸币识别方法和装置，所述方法包括：S1：根据待测纸币的面额确认矩形数字区域B2；S2：对矩形数字区域B2进行投影和切割，得到一个或多个单个封闭轮廓图像B’；S3：根据单个封闭轮廓图像B’的内轮廓区域的像素值确认一个或多个差值序列P；S4：若所述差值序列P中任意一个值大于预设的阈值，则待测纸币不合格，否则待测纸币合格。本技术可以更加准确、便捷地对纸币进行真伪、新旧、破损程度等项目的识别。

本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，或者，部分特征和优点可以从说明书推知或毫无疑义地确定，或者通过实施本发明的上述技术即可得知。

为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施方式，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式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，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，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的附图。

图1为本发明实施例提供的一种基于面额数字字符内轮廓的纸币识别方法的流程图；

图2为本发明实施例提供的一种合格的卢布面额数字区域B2示意图；

图3为本发明实施例提供的一种不合格的卢布面额数字区域B2示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。

因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例

本发明提供一种基于面额数字字符内轮廓的纸币识别方法，如图1所示，具体包括：

S1：根据待测纸币的面额确认矩形数字区域B2。

如图2、3所示为一种合格、不合格卢布的矩形数字区域B2示意图。

S1包括：

S11：基于待测纸币的面额在预设的物理位置截取得到粗切割图像A1。

S12：对粗切割图像A1的所有像素点的灰度值求和再除以总像素个数，得到灰度平均阈值。

S13：基于平均阈值对粗切割图像A1进行二值化处理，得到二值化图像B1。

S14：对二值化图像B1进行精准切割，得到矩形数字区域B2。

S141：对二值化图像B1进行水平投影，以确认上边界r1和下边界r2。

S142：同时，对二值化图像B1进行垂直投影，以确认左边界r3和右边界r4。

S143：根据上边界r1、下边界r2、左边界r3和右边界r4对二值化图像B1进行精确切割，得到矩形数字区域B2。

S2：对矩形数字区域B2进行投影和切割，得到一个或多个单个封闭轮廓图像B’。

S2包括：

S21：对矩形数字区域B2进行垂直投影，得到每个数字字符的左、右边界序列。

S22：基于所述左、右边界序列切割矩形数字区域B2，得到n个单个数字字符的二值化图像，记为B21,B22,B23......B2n。

其中，n为数字字符的数量，比如面额为2000，则n=4。

S23：保留具有内部封闭轮廓的单个数字字符的二值化图像，得到一个或多个单个封闭轮廓图像B’，记为B22,B23...B2n。

具体地，一般货币的面额除第一个没有内部封闭轮廓外，其它都具有封闭轮廓（例如0），B22,B23...B2n为筛选后的图像（即一个或多个单个封闭轮廓图像B’），即把面额中的第一个数字“2”剔除了。

具体地，如果面额为2000，则会把“2”剔除，只留下3个“0”，即只留下单个封闭轮廓图像B’。

本实施例不适用所有面额数字都没有封闭轮廓的纸币。

S3：根据单个封闭轮廓图像B’的内轮廓区域的像素值确认一个或多个差值序列P。

S3要对B22,B23...B2n每一个图像进行差值序列P的计算。

具体地，对于2000面额的纸币，在此能得到2个差值序列P。

S3包括：

S31：对单个封闭轮廓图像B’的每一列的白像素进行统计，得到每一列的内轮廓白像素数量d。

S311：从每一列第一个像素开始，若遇到白像素突变为黑像素，则确认该位置为数字字符的外轮廓。

S312：当由黑像素突变为白像素时，则确认该位置为数字字符的内轮廓，此时开始统计该列在内轮廓中的白像素数量，直到再次突变为黑像素，则统计结束，此列在内轮廓中的白像素的数量记为di，其中，i为列索引。

S313：依次统计单个封闭轮廓图像B’所有列的内轮廓白像素数量，记为d1，d2,d3......ds，其中，s为数字字符的宽度。

在此，假定B’的数字轮廓为黑像素背景为白像素。

S32：分别对每个单个封闭轮廓图像B’的所有列的内轮廓白像素数量d求均值，得到个数均值A。

；

到此，面额数字中有几个数字是具有封闭内轮廓，就能得到几个个数均值A。

S33：对任意相邻的两个单个封闭轮廓图像B’对应的个数均值A求差值的绝对值，得到第一差值序列PA。

S33也可以替换为：

S33-1：对于每个数字字符，基于个数均值A求解个数方差D：

；

S33-2：对任意相邻的两个数字字符对应的个数方差D求差值的绝对值，得到第二差值序列PD。

S4：若所述差值序列中任意一个值大于预设的阈值，则待测纸币不合格，否则待测纸币合格。

其中，P中包含第一差值序列PA和第二差值序列PD。

具体来说，第一差值序列PA和第二差值序列PD对应的阈值是不同的，阈值均为质量较好的合格的样本钞票经计算得到的稳定阈值，且因面额不同阈值的取值不同。

本实施例通过计算面额数字封闭轮廓内的像素值的情况即可实现对纸币的新旧识别、真伪识别（***的封闭区域一般会更小）、磨损程度等识别，本方案减小计算量的同时也可以作为辅助手段使得识别结果更加精准。

实施例

本实施例提供一种基于面额数字字符内轮廓的纸币识别装置，所述装置包括：

粗切割模块，用于根据待测纸币的面额确认矩形数字区域B2；

细切割模块，用于对矩形数字区域B2进行投影和切割，得到一个或多个单个封闭轮廓图像B’；

序列计算模块，用于根据单个封闭轮廓图像B’的内轮廓区域的像素值确认一个或多个差值序列P；

比较模块，用于若所述差值序列P中任意一个值大于预设的阈值，则待测纸币不合格，否则待测纸币为合格。

本发明实施例所提供的基于面额数字字符内轮廓的纸币识别装置，其实现原理及产生的技术效果和前述的基于面额数字字符内轮廓的纸币识别方法实施例相同，为简要描述，装置实施例部分未提及之处，可参考前述方法实施例中相应内容。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各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，或者对其中部分或者全部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范围。

Claims (8)

1.一种基于面额数字字符内轮廓的纸币识别方法，其特征在于，所述方法包括：

S1：根据待测纸币的面额确认矩形数字区域B2；

S2：对矩形数字区域B2进行投影和切割，得到多个单个封闭轮廓图像B’；

S3：根据单个封闭轮廓图像B’的内轮廓区域的像素值确认一个或多个差值序列P；

S4：若所述差值序列P中任意一个值大于预设的阈值，则待测纸币不合格，否则待测纸币合格；

S3包括：

S31：对单个封闭轮廓图像B’的每一列的白像素进行统计，得到每一列的内轮廓白像素数量d；

S32：分别对每个单个封闭轮廓图像B’的所有列的内轮廓白像素数量d求均值，得到个数均值A；

S33：对任意相邻的两个单个封闭轮廓图像B’对应的个数均值A求差值的绝对值，得到第一差值序列PA，所述差值序列P包括第一差值序列PA。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，S1包括：

S11：基于待测纸币的面额在预设的物理位置截取得到粗切割图像A1；

S12：对粗切割图像A1的所有像素点的灰度值求和再除以总像素个数，得到灰度平均阈值；

S13：基于所述平均阈值对粗切割图像A1进行二值化处理，得到二值化图像B1；

S14：对所述二值化图像B1进行精准切割，得到矩形数字区域B2。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，S14包括：

S141：对所述二值化图像B1进行水平投影，以确认上边界r1和下边界r2；

S142：同时，对二值化图像B1进行垂直投影，以确认左边界r3和右边界r4；

S143：根据上边界r1、下边界r2、左边界r3和右边界r4对所述二值化图像B1进行精确切割，得到矩形数字区域B2。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，S2包括：

S21：对所述矩形数字区域B2进行垂直投影，得到每个数字字符的左、右边界序列；

S22：基于所述左、右边界序列切割矩形数字区域B2，得到n个单个数字字符的二值化图像，记为B21,B22,B23......B2n，其中，n为数字字符的数量；

S23：保留具有内部封闭轮廓的单个数字字符的二值化图像，得到一个或多个单个封闭轮廓图像B’。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，S31包括：

S311：从每一列第一个像素开始，若遇到白像素突变为黑像素，则确认该位置为数字字符的外轮廓；

S312：当由黑像素突变为白像素时，则确认该位置为数字字符的内轮廓，此时开始统计该列在内轮廓中的白像素数量，直到再次突变为黑像素，则统计结束，此列在内轮廓中的白像素的数量记为di，其中，i为列索引；

S313：依次统计单个封闭轮廓图像B’所有列的内轮廓白像素数量，记为d1,d2,d3......ds，其中，s为数字字符的宽度。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，S33替换为：

S33-1：对于每个数字字符基于个数均值A求解个数方差D；

S33-2：对任意相邻的两个数字字符对应的个数方差D求差值的绝对值，得到第二差值序列PD。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述差值序列P包括第一差值序列PA或第二差值序列PD。

8.一种基于面额数字字符内轮廓的纸币识别装置，其特征在于，所述装置包括：

粗切割模块，用于根据待测纸币的面额确认矩形数字区域B2；

细切割模块，用于对矩形数字区域B2进行投影和切割，得多个单个封闭轮廓图像B’；

序列计算模块，用于根据单个封闭轮廓图像B’的内轮廓区域的像素值确认一个或多个差值序列P；

比较模块，用于若所述差值序列P中任意一个值大于预设的阈值，则待测纸币不合格，否则待测纸币合格；

所述序列计算模块，还包括：对单个封闭轮廓图像B’的每一列的白像素进行统计，得到每一列的内轮廓白像素数量d；分别对每个单个封闭轮廓图像B’的所有列的内轮廓白像素数量d求均值，得到个数均值A；对任意相邻的两个单个封闭轮廓图像B’对应的个数均值A求差值的绝对值，得到第一差值序列PA，所述差值序列P包括第一差值序列PA。