[发明专利]一种识别图像中票据数量的方法及装置

权利要求书

1.一种识别图像中票据数量的方法，其特征在于，包括：

获取包含多张依次排列的票据的图像；

对所述图像进行处理，获得所述图像中各个票据的多条边界线；其中，所述边界线包括大体垂直于票据排列方向的第一类边界线；

生成一条大体平行于票据排列方向并穿过所有票据所在区域的长线段，所述长线段与每一条所述第一类边界线有一交点；

根据各相邻交点之间的子线段的长度，确定所述图像中票据的数量；

其中，根据各相邻交点之间的子线段的长度，确定所述图像中票据的数量，包括：根据各相邻交点之间的子线段的长度，按照交点的排列顺序依次从各个子线段中确定至少一个目标子线段，其中，每一目标子线段是与该目标子线段相邻的多个子线段中长度最长的子线段；根据所确定的目标子线段的数量，确定所述图像中票据的数量。

2.如权利要求1所述的识别图像中票据数量的方法，其特征在于，在确定所述图像中票据的数量之后，还包括：

根据所述票据的数量，确定分辨率的第一缩小比例；

按照所述第一缩小比例对所述图像的分辨率进行缩小处理。

3.如权利要求1所述的识别图像中票据数量的方法，其特征在于，还包括：

根据所述目标子线段的长度，确定分辨率的第二缩小比例；

按照所述第二缩放比例对所述图像的分辨率进行缩小处理。

4.如权利要求1所述的识别图像中票据数量的方法，其特征在于，所述图像中多张票据为单排依次排列。

5.如权利要求1所述的识别图像中票据数量的方法，其特征在于，所述图像中多张票据为多排依次排列；

针对每一排票据，生成一条平行于该排票据对应的票据排列方向并穿过该排所有票据所在区域的长线段。

6.如权利要求1所述的识别图像中票据数量的方法，其特征在于，还包括：

针对每一目标子线段，根据与该目标子线段相交的两条第一类边界线、以及两条第一类边界线之间的第二类边界线确定一票据区域，并调用预设的票据识别模型识别所述票据区域内的票据内容，其中，所述第二类边界线为大体平行于票据排列方向的边界线。

7.如权利要求1所述的识别图像中票据数量的方法，其特征在于，对包含所述图像进行处理，获得所述图像中各个票据的多条边界线，包括：

对所述图像进行处理，获得所述图像中灰度轮廓的线条图；

将所述线条图中相似的线条进行合并，得到多条初始合并线条，并根据多条所述初始合并线条确定一边界矩阵；

将多条所述初始合并线条中相似的线条进行合并得到目标线条，并且将未合并的所述初始合并线条也作为目标线条；

根据所述边界矩阵，从多条所述目标线条中确定各个票据的多条边界线。

8.如权利要求7所述的识别图像中票据数量的方法，其特征在于，所述对所述图像进行处理，获得所述图像中灰度轮廓的线条图，包括：

通过基于OpenCV的边缘检测算法对所述图像进行处理，获得所述图像中灰度轮廓的线条图。

9.如权利要求7所述的识别图像中票据数量的方法，其特征在于，将所述线条图中相似的线条进行合并，得到多条初始合并线条，包括：

获取所述线条图中的长线条；其中，所述长线条为长度超过第一预设阈值的线条；

从所述长线条中获取多组第一类线条；其中，所述第一类线条包括至少两个依次相邻的长线条，且任意相邻的两长线条之间的夹角均小于第二预设阈值；

针对每一组第一类线条，将该组第一类线条中的各个长线条依次进行合并得到一条初始合并线条。