[發明專利]一種識別圖像中多個票據區域的方法及裝置

有效

• 申請號: 201910713010.2
• 申請日: 2019-08-02
• 公開（公告）號: CN110427932B
• 公開（公告）日: 2023-05-02
• 發明（設計）人: 羅歡;徐青松;李青
• 申請（專利權）人: 杭州睿琪軟件有限公司
• 主分類號: G06V10/22
• 分類號: G06V10/22;G06T7/13
• 代理公司: 上海思捷知識產權代理有限公司 31295
• 代理人: 王宏婧

1.一種識別圖像中多個票據區域的方法，其特征在于，包括：

獲取包含多個票據的圖像；

通過機器視覺算法識別各個票據在所述圖像中的大致區域；

針對每一票據，對所述圖像中該票據的大致區域進行處理，獲得該大致區域中的多條參考邊界線，并根據多條參考邊界線確定該票據的實際區域；

其中，對所述圖像中該票據的大致區域進行處理，獲得該大致區域中的多條參考邊界線，包括：

對所述圖像中該票據的大致區域進行處理，獲得該票據的大致區域中灰度輪廓的線條圖；

將所述線條圖中相似的線條進行合并，得到多條初始合并線條，并根據多條所述初始合并線條確定一邊界矩陣；

將多條所述初始合并線條中相似的線條進行合并得到目標線條，并且將未合并的所述初始合并線條也作為目標線條；

根據所述邊界矩陣，從多條所述目標線條中確定該大致區域中的多條參考邊界線。

2.如權利要求1所述的識別圖像中多個票據區域的方法，其特征在于，所述機器視覺算法為目標檢測算法。

3.如權利要求1所述的識別圖像中多個票據區域的方法，其特征在于，根據多條參考邊界線確定該票據的實際區域，包括：

獲得多條參考邊界線的多個交點，并將多個交點和多條參考邊界線所確定的內部區域作為該票據的實際區域。

4.如權利要求1所述的識別圖像中多個票據區域的方法，其特征在于，還包括：

針對每一票據，調用預設的票據識別模型識別該票據的實際區域內的票據內容。

5.如權利要求1所述的識別圖像中多個票據區域的方法，其特征在于，所述對所述圖像中該票據的大致區域進行處理，獲得該票據的大致區域中灰度輪廓的線條圖，包括：

通過基于OpenCV的邊緣檢測算法對所述圖像中該票據的大致區域進行處理，獲得該票據的大致區域中灰度輪廓的線條圖。

6.如權利要求1所述的識別圖像中多個票據區域的方法，其特征在于，將所述線條圖中相似的線條進行合并，得到多條初始合并線條，包括：

獲取所述線條圖中的長線條；其中，所述長線條為長度超過第一預設閾值的線條；

從所述長線條中獲取多組第一類線條；其中，所述第一類線條包括至少兩個依次相鄰的長線條，且任意相鄰的兩長線條之間的夾角均小于第二預設閾值；

針對每一組第一類線條，將該組第一類線條中的各個長線條依次進行合并得到一條初始合并線條。

7.如權利要求1所述的識別圖像中多個票據區域的方法，其特征在于，將多條所述初始合并線條中相似的線條進行合并得到目標線條，包括：

從多條所述初始合并線條中獲取多組第二類線條；其中，所述第二類線條包括至少兩個依次相鄰的初始合并線條，且任意相鄰的兩初始合并線條之間的夾角均小于第三預設閾值；

針對每一組第二類線條，將該組第二類線條中的各個初始合并線條依次進行合并得到一條目標線條。

8.如權利要求6所述的識別圖像中多個票據區域的方法，其特征在于，所述邊界矩陣按照以下方式確定：對多條所述初始合并線條以及所述長線條中未合并的線條進行重新繪制，將重新繪制的所有線條中的像素點的位置信息對應到整個圖像矩陣中，將圖像矩陣中這些線條的像素點所在位置的值設置為第一數值、這些線條以外的像素點所在位置的值設置為第二數值，從而形成邊界矩陣。

9.如權利要求1所述的識別圖像中多個票據區域的方法，其特征在于，根據所述邊界矩陣，從多條所述目標線條中確定各個票據的多條參考邊界線，包括：

針對每一條所述目標線條，將該目標線條進行延長，根據延長后的該目標線條確定一線條矩陣，然后將該線條矩陣與所述邊界矩陣進行對比，計算延長后的該目標線條上屬于所述邊界矩陣的像素點的個數，作為該目標線條的成績；其中，所述線條矩陣與所述邊界矩陣的大小相同；

根據各個目標線條的成績，從多條所述目標線條中確定多條參考邊界線。