FR3064783A1 - Procede d'identification des cases a cocher d'un ticket de prise de pari - Google Patents
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Abstract
L'invention concerne un procédé d'identification des cases à cocher (31) d'un ticket de prise de pari, comprenant les étapes automatiques de : -récupérer une image numérisée (10) d'un ticket de prise de pari ; -récupérer un modèle de recherche incluant des masques de recherche ; -identification des positions respectives de trois marqueurs (24, 23, 22, 21); -identification d'une différence entre les positions respectives des trois marqueurs et leurs emplacements théoriques; -génération d'un modèle de recherche modifié en fonction de la différence; -pour un ensemble de masques (41) du modèle de recherche modifié (12) : -réaliser un histogramme du nombre de pixels dans un masque courant; -déterminer la position effective d'une case (31) en identifiant deux pics; -identifier un masque à traiter (41) proche du masque courant (42) et modifier sa position théorique en fonction de la position effective déterminée ; -sélectionner le masque identifié comme nouveau masque courant.
Description
Titulaire(s) : PERIPHERIQUES ET MATERIELS DE CONTROLE P M C Société par actions simplifiée.
Demande(s) d’extension
Mandataire(s) : INNOVATION COMPETENCE GROUP.
Pty PROCEDE D'IDENTIFICATION DES CASES A COCHER D'UN TICKET DE PRISE DE PARI.
FR 3 064 783 - A1 _ L'invention concerne un procédé d'identification des cases à cocher (31 j d'un ticket de prise de pari, comprenant les étapes automatiques de:
-récupérer une image numérisée (10) d'un ticket de prise de pari;
-récupérer un modèle de recherche incluant des masques de recherche; -identification des positions respectives de trois marqueurs (24, 23, 22, 21); -identification d'une différence entre les positions respectives des trois marqueurs et leurs emplacements théoriques;
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-sélectionner le masque identifié comme nouveau masque courant.
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PROCEDE D’IDENTIFICATION DES CASES A COCHER D’UN TICKET DE PRISE DE PARI
La présente invention concerne la prise de pari à partir de tickets comportant des cases à cocher, et en particulier l’identification des cases à cocher sur une image numérisée d’un ticket, en vue de l’automatisation de la prise de pari.
Des procédés de prise de paris utilisent généralement un serveur central mémorisant un numéro d'enregistrement individuel pour chaque pari et les conditions du pari. Ce serveur communique avec des terminaux disséminés chez des commerçants en charge de la prise de paris. Par l’intermédiaire des terminaux, les commerçants enregistrent les différents paris des clients sur le serveur central.
Les clients disposent à cet effet de tickets de paris vierges comportant une multitude de cases à cocher afin de définir par exemple le montant du pari, des paramètres du pari. Chaque case à cocher comprend généralement un cadre et une inscription associée, par exemple un ou plusieurs caractères présents dans le cadre. Afin de favoriser l’identification du cadre et de l’inscription, le cadre et les inscriptions peuvent être imprimés dans une couleur spécifique.
Le commerçant réalise la saisie du pari depuis son terminal, en se connectant au serveur central afin d’envoyer les différentes informations du pari, et pour obtenir par retour le numéro d’enregistrement individuel du pari. Le commerçant imprime alors un récépissé comportant le numéro d’enregistrement individuel, par l’intermédiaire de son terminal.
Pour simplifier l’enregistrement du pari dans le serveur central en tenant compte des différentes cases cochées par le client, le terminal du commerçant est configuré pour numériser le ticket de pari et pour identifier automatiquement les différentes cases cochées à partir de l’image numérisée.
Une des problématiques est que l’image numérisée du ticket peut être relativement éloignée de l’image théorique de ce ticket. Ainsi, le ticket numérisé peut avoir subi des déformations par froissage et présenter un relief lors de la numérisation, ou peut avoir été taché. Par ailleurs, la numérisation de l’image ellemême peut poser des soucis, chaque ticket pouvant présenter une position de pivotement par rapport à un référentiel du terminal, ou le dispositif de numérisation peut également apporter une déformation optique de l’image numérisée.
L’invention vise à résoudre un ou plusieurs de ces inconvénients. L’invention porte ainsi sur un procédé d’identification des cases à cocher d’un ticket de prise de pari, comprenant les étapes automatiques de :
-récupérer une image numérisée d’un ticket de prise de pari ;
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-récupérer un modèle de recherche correspondant au ticket de prise de pari et incluant des masques de zones de recherche de cases à cocher et au moins trois emplacements théoriques de marqueurs, les masques présentant des positions théoriques respectives par rapport aux emplacements théoriques de marqueurs ;
-identification, dans l’image numérisée récupérée, des positions respectives d’au moins trois marqueurs correspondant à des coins du ticket de prise de pari ;
-identification d’une différence entre les positions respectives desdits trois marqueurs et lesdits trois emplacements théoriques de marqueurs ; -génération d’un modèle de recherche modifié par modification des positions théoriques respectives des masques en fonction de la différence identifiée entre les positions respectives desdits trois marqueurs et lesdits trois emplacements théoriques des marqueurs;
-pour un ensemble de masques du modèle de recherche modifié devant être traités pour identifier une case de l’image numérique à l’intérieur de ces masques :
-réaliser un histogramme du nombre de pixels de l’image numérisée situés à l’intérieur d’un masque courant, en fonction de la position selon une dimension à l’intérieur de ce masque ;
-déterminer la position effective d’une case dans le masque courant en identifiant deux pics dans l’histogramme de nombres de pixels présentant une distance prédéfinie selon ladite dimension ;
-identifier un masque à traiter à proximité du masque courant et modifier la position théorique de ce masque à traiter selon ladite dimension en fonction de la position effective de la case déterminée ;
-sélectionner le masque à traiter identifié comme nouveau masque courant.
L’invention porte également sur les variantes suivantes. L’homme du métier comprendra que chacune des caractéristiques des variantes suivantes peut être combinée indépendamment aux caractéristiques ci-dessus, sans pour autant constituer une généralisation intermédiaire.
Selon une variante, le procédé comprend en outre une étape de redressement de l’image numérisée en alignant deux desdits marqueurs identifiés avec un axe prédéfini.
Selon une autre variante, le procédé comprend en outre les étapes de : -identification d’un code de format de ticket dans l’image numérisée récupérée;
-récupération d’un modèle de recherche correspondant au code de format de ticket identifié et incluant lesdits masques de zones de recherche.
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Selon encore une variante:
-on identifie des positions respectives de quatre marqueurs correspondant à des coins du ticket de prise de pari ;
-le modèle de recherche récupéré comprend quatre emplacements théoriques de marqueurs ;
-le modèle de recherche modifié est généré par modification des positions théoriques respectives des masques en fonction d’une différence identifiée entre les positions respectives desdits quatre marqueurs et lesdits quatre emplacements théoriques des marqueurs.
Selon encore une autre variante, pour ledit ensemble de masques du modèle de recherche modifié :
-on réalise un histogramme du nombre de pixels de l’image numérisée situés à l’intérieur du masque courant, en fonction de la position selon une autre dimension à l’intérieur de ce masque ;
-on détermine la position effective de la case dans le masque courant en identifiant deux pics dans l'histogramme de nombre de pixels présentant une distance prédéfinie selon ladite autre dimension ;
-on modifie la position théorique du masque à traiter à proximité du masque courant selon ladite autre dimension en fonction de la position effective de la case déterminée.
Selon une variante, lesdits masques du modèle de recherche récupéré présentent, selon deux axes, une dimension supérieure d’au moins 1 mm à celle de leur case à cocher associée.
Selon une autre variante, le premier masque courant est sélectionné parmi ledit ensemble de masques du modèle de recherche modifié comme celui qui est le plus proche d’un desdits marqueurs dans l’image numérisée récupérée.
Selon une autre variante, ladite étape de récupération de l’image numérisée comprend une étape préalable de numérisation d’une image brute d’un ticket de pari par l’intermédiaire d’un dispositif de capture photosensible, ladite image numérisée récupérée étant issue de cette image brute numérisée.
Selon encore une autre variante, ladite étape de récupération de l’image numérisée comprend une étape préalable de correction de l’image brute numérisée pour tenir compte des distorsions introduites par le dispositif de capture photosensible de façon à générer ladite image numérisée.
Selon une autre variante, l’étape préalable de numérisation de l’image brute comprend un filtrage chromatique de l’image brute de façon à identifier les pixels de l’image brute correspondant à la teinte de bordures des cases à cocher d’un ticket de pari.
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D'autres caractéristiques et avantages de l'invention ressortiront clairement de la description qui en est faite ci-après, à titre indicatif et nullement limitatif, en référence aux dessins annexés, dans lesquels :
-la figure 1 est une représentation d’un modèle d’un ticket de prise de pari;
-la figure 2 est une représentation d’un exemple d’image numérisée pour un ticket de pari réel ;
-la figure 3 est une représentation d’un modèle de masques de zones de recherche de cases déterminé à partir du modèle de ticket de prise de pari ;
-la figure 4 est une représentation d’un modèle de masques de zones de recherche de cases déterminé à partir de l’image numérisée ;
-la figure 5 illustre la superposition de masques de zones de recherche sur un l’image numérisée ;
-la figure 6 illustre la logique de recherche des premières cases à partir des masques de zones de recherche ;
-la figure 7 illustre l’image numérisée à l’intérieur d’un masque de zone de recherche ;
-les figures 8 et 9 illustrent un histogramme de pixels du masque de la zone de recherche de la figure 7 selon deux axes distincts.
La figure 1 est une représentation du recto d’un modèle d’un ticket 1 de prise de pari. Le ticket de pari 1 présente ici une forme rectangulaire. Un tel ticket 1 comporte notamment quatre marqueurs 21 à 24 positionnés à proximité des coins respectifs du ticket 1. Les marqueurs 21 à 24 sont par exemple imprimés en couleur noire pour présenter un très grand contraste par rapport au reste du ticket. De tels marqueurs peuvent également être identifiés sous le terme de mires. Les marqueurs 21 à 24 sont notamment destinés à permettre d’identifier rapidement la position des coins du ticket.
Les marqueurs 21 à 24 permettent ici également de réaliser un détrompage de l’orientation du ticket. À cet effet :
-les marqueurs 21 et 22 sont rectangulaires et leur grand côté est parallèle au grand côté du ticket 1. Le marqueur 21 forme le coin inférieur gauche du ticket 1, tandis que le marqueur 22 forme son coin inférieur droit ;
-les marqueurs 23 et 24 sont rectangulaires et leur grand côté est parallèle au petit côté du ticket 1. Le marqueur 24 forme le coin supérieur gauche du ticket, tandis que le marqueur 23 forme son coin supérieur droit.
Le ticket de pari 1 comporte ici de façon connue en soi une multitude de cases à cocher 31. Chaque case à cocher 31 est délimitée par une bordure ou cadre 32, par exemple de forme rectangulaire. Chaque case 31 est associée à une ou plusieurs inscriptions. Chaque case 31 comporte ici notamment une
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Pour différencier le ticket de pari 1 parmi différents modèles disponibles, celui-ci présente avantageusement un code de format 25. Le code de format 25 est ici un code à marques localisé à l’intérieur du rectangle en pointillés. Le code à marques du code de format 25 est ici du type 5 marques parmi 10. Les marques sont ici imprimées en noir et de forme rectangulaire. Le code de format 25 est ici positionné entre les marqueurs 22 et 23. Pour un code de format 25 donné, le ticket de pari 1 présente une disposition spécifique de ses différentes cases à cocher 31.
La figure 1 illustre le modèle théorique du ticket 1 à numériser. Cependant, dans la réalité, l’image numérisée d’un tel ticket va fortement varier, du fait de nombreux facteurs, parmi lesquels on peut notamment citer : les variations de qualité d’encre d’impression des tickets 1, les variations des propriétés de numérisation au niveau d’un terminal, les détériorations du ticket, et notamment le froissement du ticket 1 induisant un certain relief, ou les différences d’orientation de pivotement des tickets par rapport à un dispositif de numérisation.
L’invention propose un procédé d’identification des cases à cocher 31 dans une image numérisée d’un tel ticket de prise de pari 1. L’invention vise ainsi à faciliter l’identification automatique des cases à cocher 31 d’un ticket de prise de pari 1, pour éviter d’identifier de façon erronée le cochage pour une mauvaise case 31, et ce même en tenant compte des dispersions et des déformations d’un tel ticket.
La figure 2 est une image numérisée 10 d’un exemple de ticket, permettant de constater d’importantes différences par rapport au modèle théorique du ticket 1 de la figure. Par exemple, le froissement du ticket numérisé conduit à un déplacement relatif des cases 31 et des marqueurs 21 et 25 par rapport à leur position théorique. Ce déplacement est notamment lié à la numérisation bidimensionnelle d’un ticket ayant pris une forme en relief tridimensionnelle du fait du froissement.
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L’image numérisée 10 peut être récupérée soit au niveau d’un serveur central à partir d’une numérisation distante, soit au niveau d’un terminal par numérisation directement au niveau de ce terminal. Des exemples de paramètres de numérisation ou filtrage de l’image numérisée seront fournis par la suite.
La numérisation d’un ticket de pari 1 peut par exemple être réalisée au moyen d’un dispositif de capture photosensible muni d’une matrice de Bayer, afin de décomposer l’image en des composantes chromatiques différentes. Un tel dispositif de capture photosensible peut également être muni d’une lentille de focalisation. Par l’intermédiaire d’un tel dispositif de capture photosensible, on peut ainsi obtenir une image brute numérisée du ticket de pari.
La numérisation d’un ticket de pari 1 met avantageusement en œuvre une correction préalable de l’image brute numérisée par le dispositif de capture photosensible, pour tenir compte de distorsions introduites par celui-ci. Par exemple, une lentille du dispositif de capture photosensible peut induire une déformation de l’image brute numérisée avec un effet tonneau, cet effet tonneau pouvant être compensé dans l’image corrigée. La correction peut également comprendre un traitement homographique pour corriger un phénomène de dépointage du dispositif de capture photosensible. Les paramètres de correction peuvent être définis de façon connue en soi lors d’une étape de calibration, permettant de déterminer les propriétés optiques du dispositif de capture photosensible.
On peut également réaliser un calibrage chromatique du dispositif de numérisation, en numérisant un échantillon de couleur calibré, et en analysant les propriétés de l’image obtenue avec le dispositif de numérisation.
On peut noter que dans l’image illustrée la figure 2, le ticket de pari 10 a été redressé pour présenter une position de pivotement de référence. À cet effet, des mires identifiées dans l’image numérisée 10 peuvent être alignées avec un axe prédéfini. Le redressement peut par exemple être effectué en alignant les mires 23 et 24 selon une ligne horizontale, ou en alignant les mires 21 et 24 selon une ligne verticale.
Les marqueurs 21 à 24 peuvent être utilisés pour délimiter la zone de l’image numérisée à traiter, celle-ci étant disposée dans un quadrilatère ayant pour sommet chacun des marqueurs 21 à 24.
S’il existe plusieurs modèles de tickets de paris différents pouvant être utilisés, une première étape peut inclure l’identification du code de format 25 dans l’image numérisée 10. A cet effet, le traitement de l’image numérisée peut comprendre l’identification de la position des marques 22 et 23 au préalable. Une fois les marques 22 et 23 identifiées, le code de format 25 peut par exemple être recherché entre ces marques 22 et 23.
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Une fois le code de format 25 identifié, on peut identifier le ticket de pari correspondant à l’image numérisée 10. On peut alors sélectionner un modèle de recherche correspondant au ticket de pari numérisé. La figure 3 illustre un exemple de présentation d’un modèle de recherche 11 pour le ticket de pari 1. Le modèle de recherche 11 comporte une multitude de masques 4 de zones de recherche. Chaque masque 4 est associé à une case 31 respective à rechercher dans l’image numérisée 10. Les masques 4 sont associés à des positions relatives par rapport aux marqueurs 21 à 24. Les marqueurs 21 à 24 du modèle de recherche 11 sont positionnés à des emplacements théoriques respectifs.
Les positions des masques 4 correspondent aux zones dans lesquelles se situent théoriquement les cases 31 d’un ticket 1. Chaque masque 4 présente avantageusement une dimension plus importante que sa case 31 respective. Un masque 4 peut ainsi présenter un débordement périphérique de 2 mm par rapport à la bordure 32 de sa case 31 respective. Avec une résolution de l’image numérisée 10 de 10 points par millimètres, on peut par exemple envisager un débordement périphérique de 20 pixels par rapport à la dimension d’une case 31. Les masques 4 du modèle de recherche 11 peuvent se chevaucher.
Un problème vient des distorsions entre le modèle de recherche 11 et la position réelle des cases 31 dans l’image numérisée 10. Si le modèle de recherche 11 était utilisé pour rechercher des cases 31 avec les masques 4 sur l’image numérisée 10, un certain nombre de cases seraient identifiées à des positions erronées.
Un procédé pour faciliter l’identification correcte des cases à cocher 31 dans l’image numérisée 10 selon l’invention peut être le suivant.
On identifie tout d’abord dans l’image numérisée 10 des positions respectives des marqueurs 21 à 24 (au moins trois marqueurs pouvant s’avérer suffisants pour mettre en œuvre le procédé selon l’invention). On détermine ensuite la différence entre les positions respectives des marqueurs 21 à 24 dans l’image numérisée 10 et dans le modèle de recherche 11. En partant d’un marqueur (par exemple le marqueur 22 en bas à droite) on détermine une transformation géométrique permettant d’obtenir les positions respectives des marqueurs 21 à 24 du modèle de recherche 11 à partir des positions respectives des marqueurs 21 à 24 de l’image numérisée 10. La transformation peut être paramétrée comme une homothétie-translation.
On génère ensuite un modèle de recherche modifié 12, tel qu’illustré à la figure 4, et comprenant un ensemble de masques 41 de recherche de cases à cocher. Les positions des masques 41 dans le modèle 12 sont par exemple définies en appliquant la transformation géométrique déterminée précédemment aux positions des masques 4 du modèle de recherche 11. Le modèle de
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La figure 5 illustre la superposition des masques 41 obtenus sur l’image 10. On constate que les masques 41 sont globalement correctement positionnés pour se superposer à des cases à cocher 31 de l’image 10.
L’identification de la position des différentes cases à cocher 31 dans l’image numérisée 10 peut être réalisée comme suit, en référence à la figure 6. En partant d’un marqueur (par exemple le marqueur 22 en bas à droite), on sélectionne comme masque courant à traiter 42 le masque le plus proche de ce marqueur. Lors du traitement du masque courant 42, on va déterminer la position effective d’une case 31 dans ce masque courant 42, comme détaillé par la suite. On identifie ensuite un autre masque à traiter 41 à proximité du masque courant 42, de préférence le plus proche du masque courant 42. En connaissant la position effective de la dernière case 31 déterminée, on peut calculer la différence entre cette position effective et sa position attendue avec le modèle de recherche modifié 12. Lorsqu’aucun masque à traiter ne se trouve à proximité du masque courant 42, on peut sélectionner un autre masque déjà traité comportant encore des masques à traiter à proximité.
On modifie la position de l’autre masque à traiter 41 identifié, en fonction de cette différence calculée. On sélectionne ensuite cet autre masque à traiter 41 comme nouveau masque courant. On poursuit le processus de traitement des masques courants 42 jusqu’à avoir déterminé la position effective de l’ensemble des cases 31 dans l’image numérisée 10.
La position du masque courant suivant est ici corrigée selon les directions horizontale et verticale. On peut cependant également envisager de corriger la position du masque courant suivant seulement selon un axe.
Du fait de la génération du modèle de recherche modifié 12 en fonction de l’altération des positions des marqueurs 21 à 24 dans l’image numérisée 10, les masques 41 du modèle de recherche 12 permettent d’améliorer la fiabilité de recherche de cases à cocher 31 même lorsque le ticket 1 a subi un important froissage faussant la géométrie de l’image numérisée 10.
Chaque nouvelle identification d’une case à cocher 31 dans l’image numérisée 10 permet par ailleurs de modifier de proche en proche la position des masques 41 dans le modèle de recherche, de sorte que la position de ces masques est corrigée au fur et à mesure avec un maximum de précision.
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La figure 7 illustre l’image numérisée à l’intérieur d’un masque courant 42. On réalise ici des histogrammes des pixels de l’image numérisée, situés à l’intérieur du masque 42, selon les directions X et Y. Ces histogrammes sont illustrés aux figures 8 et 9.
Sur chacun des histogrammes 8 et 9, on constate plusieurs pics de nombres de pixels. Sur l’histogramme de la figure 8, on identifie deux pics présentant une distance prédéfinie selon la direction Y. La présence de ces deux pics à une distance prédéfinie est identifiée comme correspondant à des lignes horizontales de la bordure 32 d’une case à cocher 31 présente dans le masque courant 42. De façon similaire, sur l’histogramme de la figure 9, on identifie deux pics présentant une distance prédéfinie selon la direction X. La présence de ces deux pics à une distance prédéfinie est identifiée comme correspondant à des lignes verticales de la bordure 32 de la case à cocher 31 présente dans le masque courant 42. On peut ainsi identifier la position effective de la case 31 et calculer la différence entre cette position effective et la position attendue. Cette différence peut par exemple être calculée comme la différence entre la position du centre de cette case 31 et la position du centre du masque courant 42. Cette différence peut être utilisée pour modifier la position du masque à traiter suivant, comme détaillé précédemment. L’utilisation des histogrammes permet d’être plus tolérant aux pertes de netteté ou à l’excès de luminosité des bordures 32.
Avantageusement, les histogrammes sont réalisés pour des pixels de l’image numérisée ayant une teinte prédéfinie. Les histogrammes sont par exemple réalisés sur une image numérisée ayant subi un filtrage chromatique, ou en ne comptabilisant que les pixels ayant la teinte prédéfinie.
Les pixels numérisés peuvent par exemple être numérisés en se voyant attribuer des propriétés chromatiques simples (par exemple une valeur choisie dans un choix restreint tel que noir, blanc ou rouge).
Afin de favoriser l’identification des cases à cocher 31 par rapport aux marques apportées par le client avec un stylo, les cases 31 peuvent présenter une bordure 32 avec une couleur différente de celle susceptible d’être utilisée par le client. On peut par exemple envisager que les bordures 32 soient dans une couleur telle que le Magenta U. L’image numérisée 10 peut par exemple être traitée pour identifier les pixels approchant de cette teinte. Les histogrammes sont alors réalisés en comptabilisant les pixels ayant cette teinte.
Les pixels codés comme noir peuvent correspondre à d’autres mentions ou à des coches de l’utilisateur. Les pixels codés comme blanc peuvent correspondre au fond du ticket 1.
Le mode de codage colorimétrique peut par exemple être pris selon le modèle Teinte-Saturation-Luminance.
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En supposant que la teinte soit codée sur une échelle de 0 à 360° sur un disque colorimétrique, le magenta U pourra être considéré comme les valeurs de teinte à +/-30°, voire +/-50°.
On pourra effectuer une calibration du blanc avec des paramètres RGB (200, 200, 200), soit une valeur de luminance de 0,78 et une valeur de saturation de 0. Par rapport au blanc de référence, on pourra considérer comme noir tout pixel dont la luminance est inférieure à 45 % de la luminance e ce blanc.
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Claims (10)
- REVENDICATIONS1. Procédé d’identification des cases à cocher (31 ) d’un ticket de prise de pari (1 ), caractérisé en ce qu’il comprend les étapes automatiques de :-récupérer une image numérisée (10) d’un ticket de prise de pari ;-récupérer un modèle de recherche (11) correspondant au ticket de prise de pari et incluant des masques (4) de zones de recherche de cases à cocher (31) et au moins trois emplacements théoriques de marqueurs, les masques (4) présentant des positions théoriques respectives par rapport aux emplacements théoriques de marqueurs ;-identification, dans l’image numérisée récupérée (10), des positions respectives d’au moins trois marqueurs (24, 23, 22, 21) correspondant à des coins du ticket de prise de pari ;-identification d’une différence entre les positions respectives desdits trois marqueurs et lesdits trois emplacements théoriques de marqueurs ; -génération d’un modèle de recherche modifié (12) par modification des positions théoriques respectives des masques (4) en fonction de la différence identifiée entre les positions respectives desdits trois marqueurs et lesdits trois emplacements théoriques des marqueurs;-pour un ensemble de masques (41) du modèle de recherche modifié (12) devant être traités pour identifier une case (31) de l’image numérique à l’intérieur de ces masques :-réaliser un histogramme du nombre de pixels de l’image numérisée situés à l’intérieur d’un masque courant (42), en fonction de la position selon une dimension à l’intérieur de ce masque ;-déterminer la position effective d’une case (31) dans le masque courant (42) en identifiant deux pics dans l'histogramme de nombres de pixels présentant une distance prédéfinie selon ladite dimension ;-identifier un masque à traiter (41) à proximité du masque courant (42) et modifier la position théorique de ce masque à traiter selon ladite dimension en fonction de la position effective de la case déterminée ;-sélectionner le masque à traiter identifié comme nouveau masque courant.
- 2. Procédé d’identification selon la revendication 1, comprenant en outre une étape de redressement de l’image numérisée (10) en alignant deux desdits marqueurs identifiés (21,22) avec un axe prédéfini.
- 3. Procédé d’identification selon la revendication 1 ou 2, comprenant en outre les étapes de :-identification d’un code de format de ticket (25) dans l’image numérisée (10) récupérée;ICG011159 Fr Depot Texte.DOCX-récupération d’un modèle de recherche (11 ) correspondant au code de format de ticket (25) identifié et incluant lesdits masques (4) de zones de recherche.
- 4. Procédé d’identification selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel :-on identifie des positions respectives de quatre marqueurs (21,22, 23,24) correspondant à des coins du ticket de prise de pari ;-le modèle de recherche (11) récupéré comprend quatre emplacements théoriques de marqueurs ;-le modèle de recherche modifié est généré par modification des positions théoriques respectives des masques (4) en fonction d’une différence identifiée entre les positions respectives desdits quatre marqueurs et lesdits quatre emplacements théoriques des marqueurs.
- 5. Procédé d’identification selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel, pour ledit ensemble de masques (41) du modèle de recherche modifié (12) :-on réalise un histogramme du nombre de pixels de l’image numérisée situés à l’intérieur du masque courant (42), en fonction de la position selon une autre dimension à l’intérieur de ce masque ;-on détermine la position effective de la case (31 ) dans le masque courant (42) en identifiant deux pics dans l'histogramme de nombre de pixels présentant une distance prédéfinie selon ladite autre dimension ;-on modifie la position théorique du masque à traiter (41) à proximité du masque courant (42) selon ladite autre dimension en fonction de la position effective de la case déterminée.
- 6. Procédé d’identification selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel lesdits masques (4) du modèle de recherche récupéré (11) présentent, selon deux axes, une dimension supérieure d’au moins 1 mm à celle de leur case à cocher (31) associée.
- 7. Procédé d’identification selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le premier masque courant (42) est sélectionné parmi ledit ensemble de masques du modèle de recherche modifié (12) comme celui qui est le plus proche d’un desdits marqueurs (21, 22, 23, 24) dans l’image numérisée récupérée (10).
- 8. Procédé d’identification selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel ladite étape de récupération de l’image numérisée (10) comprend une étape préalable de numérisation d’une image brute d’unICG011159 Fr Depot Texte.DOCX ticket de pari par l’intermédiaire d’un dispositif de capture photosensible, ladite image numérisée récupérée étant issue de cette image brute numérisée.
- 9. Procédé d’identification selon la revendication 8, dans lequel ladite étape de5 récupération de l’image numérisée (10) comprend une étape préalable de correction de l’image brute numérisée pour tenir compte des distorsions introduites par le dispositif de capture photosensible de façon à générer ladite image numérisée.
- 10 10. Procédé d’identification selon la revendication 8 ou 9, dans lequel l’étape préalable de numérisation de l’image brute comprend un filtrage chromatique de l’image brute de façon à identifier les pixels de l’image brute correspondant à la teinte de bordures (32) des cases à cocher (31 ) d’un ticket de pari.ICG011159 Fr Depot Texte.DOCX
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| US6778703B1 (en) * | 2000-04-19 | 2004-08-17 | International Business Machines Corporation | Form recognition using reference areas |
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2017
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| CN114299274B (zh) * | 2021-12-29 | 2022-08-09 | 湖北博盛数字教育服务有限公司 | 一种问卷调查识别方法及*** |
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