[发明专利]一种基于计算机视觉的人民币冠字号码数字识别方法

摘要

本发明提供一种基于计算机视觉的人民币冠字号码数字识别方法。目前数字识别方法主要有基于统计特征的方法和基于结构特征的方法。基于统计特征的分类易于训练，在给定训练集上识别率较高，在训练集之外无法保证识别效果；基于结构特征的方法适应性较好，可以分为骨架、轮廓和局部图像，但算法复杂度较高。本发明提供一种对图像进行预处理后，通过计算图像的欧拉数E来分类数字，再通过计算字符图像相应高度处图段数及图段长度进行最终判断。减少了运算量，识别准确率高，鲁棒性强。

主权项

1.一种基于计算机视觉的人民币冠字号码数字识别方法，终端对获取到的字符图像进行由彩色到灰度的转变、图像滤波去噪和二值化的操作，得到M行、N列的二值图像，顺序扫描图像的第m行像素，记录第m行的图段数及与m‑1行的图段形成的相邻图段数，同时记录图像高度0.93倍处的每一个图段长度，图像扫描完成后，累加图像的图段数NR和相邻图段数NBR，利用公式E=NR‑NBR计算图像的欧拉数E，并根据图像的欧拉数对字符图像进行分类，最后，对欧拉数相同的字符图像，根据字符图像的不同位置的图段数及图段长度对字符图像进行数字识别，其中m=1、2、…、M，其特征在于：所述对欧拉数相同的字符图像，根据字符图像的不同位置的图段数及图段长度对字符图像进行数字识别，所述图段，是二值图像的每一行中被背景或图像边界所分隔的单个或多个目标像素；所述的图段长度，是指该图段包含的目标像素个数；所述的相邻图段，是指位于相邻行的不同图段相互邻接而形成的；具体为：当计算出的欧拉数为‑1，则判断该字符为数字“8”，识别结束；当计算出的欧拉数不为‑1，则进一步判断，当计算出的欧拉数为0，则该字符为数字“0”、“4”、“6”或“9”，继续计算字符图像高度0.24‑0.28倍和0.68‑0.72倍处的图段数进行判断识别；当计算出的欧拉数不为0，则进一步判断，当计算出的欧拉数为1，则该字符为“1”、“2”、“3”、“5”或“7”，继续计算字符图像高度0.15‑0.19倍和0.81‑0.85倍处的图段数及图像高度0.93倍处的图段长度进行判断识别；当计算出的欧拉数不是‑1、0或1，则图像非数字，识别结束。