CN104021419A - 一种统计纸张数目的方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种统计纸张数目的方法和装置，属于计算机领域。所述方法包括：通过摄像头拍摄一叠纸张的照片，并对所述一叠纸张的照片处理得到所述一叠纸张的分析图像，所述一叠纸张由多张纸张堆叠组成；对所述一叠纸张的分析图像进行识别，以获取所述一叠纸张包括的纸张的边缘数量；根据所述一叠纸张包括的纸张的边缘数量，获取所述一叠纸张包括的纸张数目。所述装置包括：处理模块、识别模块和获取模块。本发明可以减少统计一叠纸张包括的纸张数目的时间，进而提高统计一叠纸张包括的纸张数目的效率。
Description
技术领域
本发明涉及计算机领域，特别涉及一种统计纸张数目的方法和装置。
背景技术
目前，当用户需要统计一叠纸张包括的纸张数目时，用户常常采用人工的方式对一叠纸张一张一张进行地统计，得到一叠纸张包括的纸张数目。
当一叠纸张包括的纸张数目较大时，通过人工的方式统计一叠纸张包括的纸张数目时会耗费大量的人力，并且统计纸张数目的速度较慢，导致统计纸张数目的效率低下。
发明内容
为了解决现有技术的问题，本发明实施例提供了一种统计纸张数目的方法和装置。所述技术方案如下：
第一方面，一种统计纸张数目的方法，所述方法包括：
通过摄像头拍摄一叠纸张的照片，并对所述一叠纸张的照片处理得到所述一叠纸张的分析图像，所述一叠纸张由多张纸张堆叠组成；
对所述一叠纸张的分析图像进行识别，以获取所述一叠纸张包括的纸张的边缘数量；
根据所述一叠纸张包括的纸张的边缘数量，获取所述一叠纸张包括的纸张数目。
结合第一方面，在上述第一方面的第一种可能的实现方式中，所述通过摄像头拍摄一叠纸张的照片，并对所述一叠纸张的照片处理得到所述一叠纸张的分析图像，包括：
通过摄像头拍摄一叠纸张的照片，并将所述照片转换为灰度图；
从所述灰度图中识别出所述一叠纸张的分析图像。
结合第一方面，在上述第一方面的第二种可能的实现方式中，所述对所述一叠纸张的分析图像进行识别，以获取所述一叠纸张包括的纸张的边缘数量，包括：
对所述一叠纸张的分析图像进行识别，得到所述一叠纸张包括的纸张的边缘；
根据所述一叠纸张包括的纸张的边缘，获取所述一叠纸张包括的纸张的边缘数量。
结合第一方面的第二种可能的实现方式，在上述第一方面的第三种可能的实现方式中，所述对所述一叠纸张的分析图像进行识别，得到所述一叠纸张包括的纸张的边缘，包括：
从样本带包括的第一行像素点或从所述一叠纸张的分析图像包括的第一行像素点开始，获取所述样本带包括的或所述一叠纸张的分析图像包括的一行像素点的灰度值，所述样本带为从所述一叠纸张的分析图像中选取的预设宽度的图像，所述样本带的高度大于或等于所述一叠纸张的分析图像的高度，所述样本带的方向和所述一叠纸张的分析图像的上边缘或下边缘垂直；
根据所述获取的一行像素点的灰度值计算所述获取的一行像素点的平均灰度值，如果所述获取的一行像素点的平均灰度值在第一预设灰度范围之内，则标记所述获取的一行像素点；
将连续标记的一行或多行像素点组成所述一叠纸张中包括的一张纸张的边缘。
结合第一方面的第二种可能的实现方式，在上述第一方面的第四种可能的实现方式中，所述对所述一叠纸张的分析图像进行识别，得到所述一叠纸张包括的纸张的边缘，包括：
从样本带包括的第一行像素点或从所述一叠纸张的分析图像包括的第一行像素点开始，获取所述样本带包括的或所述一叠纸张的分析图像包括的一行像素点的灰度值，所述样本带为从所述一叠纸张的分析图像中选取的预设宽度的图像，所述样本带的高度大于或等于所述一叠纸张的分析图像的高度，所述样本带的方向和所述一叠纸张的分析图像的上边缘或下边缘垂直；
根据所述获取的一行像素点的灰度值计算所述获取的一行像素点的平均灰度值；
如果所述获取的一行像素点的平均灰度值在第一预设灰度范围之内，则标记所述获取的一行像素点；
如果所述获取的一行像素点的平均灰度值不在所述第一预设灰度范围之内且所述样本带或所述一叠纸张的分析图像中存在标记的一行或多行像素点，则将所述标记的一行或多行像素点组成所述一叠纸张中包括的一张纸张的边缘，清除所述样本带或所述一叠纸张的分析图像中的标记。
结合上述第一方面的第四种可能的实现方式，在上述第一方面的第五种可能的实现方式中，所述根据所述一叠纸张包括的纸张的边缘，获取所述一叠纸张包括的纸张的边缘数量，包括：
当组成所述一叠纸张包括的一张纸张的边缘时，增加所述一叠纸张包括的纸张的边缘数量。
结合上述第一方面，在上述第一方面的第六种可能的实现方式中，所述根据所述一叠纸张包括的纸张的边缘数量，获取所述一叠纸张包括的纸张数目，包括：
判断所述一叠纸张的分析图像中是否包括所述一叠纸张的正面图像；
如果是，则将所述一叠纸张包括的纸张边缘的数量减去1，得到所述一叠纸张包括的纸张数目；
如果否，则将所述一叠纸张包括的纸张边缘的数量确定为所述一叠纸张包括的纸张数目。
结合上述第一方面的第三种可能的实现方式，在上述第一方面的第七种可能的实现方式中，所述从样本带包括的第一行像素点或从所述一叠纸张的分析图像包括的第一行像素点开始，获取所述样本带包括的或所述一叠纸张的分析图像包括的一行像素点的灰度值之前，还包括：
如果所述一叠纸张的分析图像的上边缘或下边缘不与水平方向平行，则对所述一叠纸张的分析图像进行调整，使所述一叠纸张的分析图像的上边缘或下边缘与水平方向平行；或，
如果所述一叠纸张的分析图像的上边缘或下边缘不与水平方向平行，则调整终端获取像素点的角度，使所述终端获取像素点的角度和所述一叠纸张的分析图像的上边缘或下边缘与水平方向之间的角度相等。
结合上述第一方面或第一方面的第一种可能的实现方式至第一方面的第七种可能的实现方式中的任一种可能的实现方式，在上述第一方面的第八种可能的实现方式中，所述一叠纸张为一叠钞票。
第二方面，一种统计纸张数目的装置，所述装置包括：
处理模块，用于通过摄像头拍摄一叠纸张的照片，并对所述一叠纸张的照片处理得到所述一叠纸张的分析图像，所述一叠纸张由多张纸张堆叠组成；
识别模块，用于对所述处理模块处理得到的一叠纸张的分析图像进行识别，以获取所述一叠纸张包括的纸张的边缘数量；
获取模块，用于根据所述识别模块获取的一叠纸张包括的纸张的边缘数量，获取所述一叠纸张包括的纸张数目。
结合第二方面，在上述第二方面的第一种可能的实现方式中，所述处理模块包括：
转换单元，用于通过摄像头拍摄一叠纸张的照片，并将所述照片转换为灰度图；
第一识别单元，用于从所述转换单元转换得到的灰度图中识别出所述一叠纸张的分析图像。
结合第二方面，在上述第二方面的第二种可能的实现方式中，所述识别模块包括：
第二识别单元，用于对所述处理模块处理得到的一叠纸张的分析图像进行识别，得到所述一叠纸张包括的纸张的边缘；
获取单元，用于根据所述第二识别单元识别得到一叠纸张包括的纸张的边缘，获取所述一叠纸张包括的纸张的边缘数量。
结合第二方面的第二种可能的实现方式，在上述第二方面的第三种可能的实现方式中，所述第二识别单元包括：
第一获取子单元，用于从样本带包括的第一行像素点或从所述一叠纸张的分析图像包括的第一行像素点开始，获取所述样本带包括的或所述一叠纸张的分析图像包括的一行像素点的灰度值，所述样本带为从所述一叠纸张的分析图像中选取的预设宽度的图像，所述样本带的高度大于或等于所述一叠纸张的分析图像的高度，所述样本带的方向和所述一叠纸张的分析图像的上边缘或下边缘垂直；
第一标记子单元，用于根据所述第一获取子单元获取的一行像素点的灰度值计算所述获取的一行像素点的平均灰度值，如果所述获取的一行像素点的平均灰度值在第一预设灰度范围之内，则标记所述获取的一行像素点；
第一组成子单元，用于将所述第一标记子单元连续标记的一行或多行像素点组成所述一叠纸张中包括的一张纸张的边缘。
结合第二方面的第二种可能的实现方式，在上述第二方面的第四种可能的实现方式中，所述第二识别单元包括：
第二获取子单元，用于从样本带包括的第一行像素点或从所述一叠纸张的分析图像包括的第一行像素点开始，获取所述样本带包括的或所述一叠纸张的分析图像包括的一行像素点的灰度值，所述样本带为从所述一叠纸张的分析图像中选取的预设宽度的图像，所述样本带的高度大于或等于所述一叠纸张的分析图像的高度，所述样本带的方向和所述一叠纸张的分析图像的上边缘或下边缘垂直；
计算子单元，用于根据所述第二获取子单元获取的一行像素点的灰度值计算所述获取的一行像素点的平均灰度值；
第二标记子单元，用于如果所述计算子单元计算得到的所述获取的一行像素点的平均灰度值在第一预设灰度范围之内，则标记所述获取的一行像素点；
第二组成子单元，用于如果所述计算子单元计算得到的所述获取的一行像素点的平均灰度值不在所述第一预设灰度范围之内且所述样本带或所述一叠纸张的分析图像中存在标记的一行或多行像素点，则将所述标记的一行或多行像素点组成所述一叠纸张中包括的一张纸张的边缘，清除所述样本带或所述一叠纸张的分析图像中的标记。
结合第二方面的第四种可能的实现方式，在上述第二方面的第五种可能的实现方式中，所述获取单元包括：
增加子单元，用于当所述第二组成子单元组成所述一叠纸张包括的一张纸张的边缘时，增加所述一叠纸张包括的纸张的边缘数量。
结合上述第二方面，在上述第二方面的第六种可能的实现方式中，所述获取模块包括：
判断单元，用于判断所述一叠纸张的分析图像中是否包括所述一叠纸张的正面图像；
减去单元，用于如果是，则将所述一叠纸张包括的纸张边缘的数量减去1，得到所述一叠纸张包括的纸张数目；
确定单元，用于如果否，则将所述一叠纸张包括的纸张边缘的数量确定为一叠纸张包括的纸张数目。
结合上述第二方面的第三种可能的实现方式，在上述第二方面的第七种可能的实现方式中，所述第二识别单元还包括：
第一调整子单元，用于如果所述一叠纸张的分析图像的上边缘或下边缘不与水平方向平行，则对所述一叠纸张的分析图像进行调整，使所述一叠纸张的分析图像的上边缘或下边缘与水平方向平行；或，
如果所述一叠纸张的分析图像的上边缘或下边缘不与水平方向平行，则调整终端获取像素点的角度，使所述终端获取像素点的角度和所述一叠纸张的分析图像的上边缘或下边缘与水平方向之间的角度相等。
结合上述第二方面或第二方面的第一种可能的实现方式至第二方面的第七种可能的实现方式中的任一种可能的实现方式中，在上述第二方面的第八种可能的实现方式中，所述装置为智能手机。
第三方面，一种统计纸张数目的装置，所述装置包括存储器和处理器，用于执行所述一种统计纸张数目的方法。
在本发明实施例中，获取一叠纸张的照片，并从该照片中获取一叠纸张的分析图像，一叠纸张由多张纸张堆叠组成；对一叠纸张的分析图像进行识别，以获取一叠纸张包括的纸张的边缘数量；根据一叠纸张包括的纸张的边缘数量，获取该一叠纸张包括的纸张数目。其中，通过对一叠纸张进行拍照，根据一叠纸张的照片统计一叠纸张包括的纸张数目，可以减少统计一叠纸张包括的纸张数目的时间，进而提高统计一叠纸张包括的纸张数目的效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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是本发明实施例提供的一种统计纸张数目的方法流程图；
图2是本发明实施例提供的另一种统计纸张数目的方法流程图；
图3是本发明实施例提供的另一种统计纸张数目的方法流程图；
图4是本发明实施例提供的一种统计纸张数目的装置结构示意图；
图5是本发明实施例提供的另一种统计纸张数目的装置结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。
本发明实施例提供了一种统计纸张数目的方法，参见图1，该方法包括：
步骤101：通过摄像头拍摄一叠纸张的照片，并对该一叠纸张的照片处理得到一叠纸张的分析图像，该一叠纸张由多张纸张堆叠组成；
步骤102：对该一叠纸张的分析图像进行识别，以获取该一叠纸张包括的纸张的边缘数量；
步骤103：根据该一叠纸张包括的纸张的边缘数量，获取该一叠纸张包括的纸张数目。
在本发明实施例中，获取一叠纸张的照片，并从该照片中获取一叠纸张的分析图像，一叠纸张由多张纸张堆叠组成；对一叠纸张的分析图像进行识别，以获取一叠纸张包括的纸张的边缘数量；根据一叠纸张包括的纸张的边缘数量，获取该一叠纸张包括的纸张数目。其中，通过对一叠纸张进行拍照，根据一叠纸张的照片统计一叠纸张包括的纸张数目，可以减少统计一叠纸张包括的纸张数目的时间，进而提高统计一叠纸张包括的纸张数目的效率。
本发明实施例提供了一种统计纸张数目的方法，参见图2，该方法包括：
步骤201：获取一叠纸张的照片，并将得到的照片转换为灰度图；
具体地，通过摄像头对一叠纸张进行拍照，得到一叠纸张的照片，将得到的照片转换为灰度图，一叠纸张由多张纸张堆叠组成。
其中，将一叠纸张的照片转换为灰度图，根据该灰度图统计一叠纸张的数目是一个可选方案，实际上也可以直接根据一叠纸张的照片，统计一叠纸张的数目，在本发明实施例中将一叠纸张的照片转换为灰度图来说明。
其中，获取一叠纸张的照片时，尽量在获取的照片中只包括一叠纸张，而不包括其他一些东西，如此可以尽量减少统计纸张数目的误差。
步骤202：在该灰度图中识别出一叠纸张的分析图像；
其中，对灰度图中一叠纸张的分析图像进行识别的方式很多，在本发明实施例中以灰度图的直方图为例进行说明。
具体地，根据灰度图的直方图识别一叠纸张的分析图像的方法可以分为如下（1）-（7）的步骤，包括：
（1）、从该灰度图包括的第一行像素点开始，获取该灰度图中的一行像素点的灰度值；
（2）、如果获取的一行像素点的灰度值在第二预设灰度范围之内，则在获取的一行像素点中选择灰度值在第二预设灰度范围之内的像素点；
其中，第二预设灰度范围为大于或等于第一灰度阈值小于或等于第二灰度阈值的范围。
（3）、判断获取的一行像素点是否是该灰度图中的最后一行像素点，如果是，则执行步骤（4），否则，继续获取下一行像素点的灰度值，返回执行步骤（2）；
（4）、从该灰度图包括的第一列像素点开始，获取该灰度图中的一列像素点的灰度值；
（5）、如果获取的一列像素点的灰度值在第二预设灰度范围之内，则在获取的一列像素点中选择灰度值在第二预设灰度范围之内的像素点；
（6）、判断获取的一列像素点是否是该灰度图中的最后一列像素点，如果是，则执行步骤（7），否则，继续获取下一行像素点的灰度值，返回执行步骤（5）；
（7）、将在每行像素点中选择的像素点和在每列像素点中选择的像素点进行合并，得到一叠纸张的分析图像。
步骤203：从一叠纸张的分析图像中确定一叠纸张包括的纸张的边缘；
具体地，本步骤可以分为如下（1）-（6）的步骤，包括：
（1）、如果一叠纸张的分析图像的上边缘或下边缘不与水平方向平行，则对一叠纸张的分析图像进行调整，使一叠纸张的分析图像的上边缘或下边缘与水平方向平行；
具体地，在灰度图中识别出一叠纸张的分析图像之后判断一叠纸张的分析图像的上边缘或下边缘是否与水平方向平行，如果一叠纸张分析图像的上边缘或下边缘与水平方向平行，则不需要对一叠纸张的方向进行调整，如果一叠纸张分析图像的上边缘或下边缘不与水平方向平行，则需要对一叠纸张的方向进行调整，使调整后的一叠纸张的分析图像的上边缘或下边缘与水平方向平行。
可选地，如果一叠纸张的分析图像的上边缘或下边缘不与水平方向平行，则调整终端获取像素点的角度，使终端获取像素点的角度和一叠纸张分析图像的上边缘或下边缘与水平方向之间的角度相等。
（2）、从一叠纸张的分析图像包括的第一行像素点开始，获取一叠纸张的分析图像中一行像素点的灰度值；
（3）、根据获取的一行像素点的灰度值，计算获取的一行像素点的平均灰度值；
例如，一叠纸张的分析图像中第一行包括10个像素点，则获取第一行的10个像素点，获取的10个像素点的灰度值分别为120，124，125，130，136，134，126，127，135，140，则根据获取的10个像素点的灰度值计算第一行像素点的平均灰度值为129.7。
（4）、如果获取的一行像素点的平均灰度值在第一预设灰度范围之内，则标记获取的一行像素点；
其中，第一预设灰度范围为大于或等于第三灰度阈值小于或等于第四灰度阈值的范围。
例如，第三灰度阈值为125，第四灰度阈值为132，由于第一行像素点的平均灰度值129.7大于第三灰度阈值125且小于第四灰度阈值132，则表示第一行像素点的平均灰度值在第一预设灰度范围之内，标记第一行像素点。
（5）、判断获取的一行像素点是否是一叠纸张的分析图像中包括的最后一行像素点，如果是，则执行步骤（5），否则，继续获取下一行像素点，返回执行步骤（3）；
（6）、将连续标记的一行或多行像素点组成一叠纸张中包括的一张纸张的边缘。
例如，标记的一行或多行像素点的行号为1，2，4，5，7，8，10，11，13，14，16，17，19，20，则将连续标记的第1行和第2行像素点组成一叠纸张中包括的一张纸张的边缘，将连续标记的第4行和第5行像素点组成一叠纸张中包括的一张纸张的边缘，将连续标记的第7行和第8行像素点组成一叠纸张中包括的一张纸张的边缘，将连续标记的第10行和第11行像素点组成一叠纸张中包括的一张纸张的边缘，将连续标记的第13行和第14行像素点组成一叠纸张中包括的一张纸张的边缘，将连续标记的第16行和第17行像素点组成一叠纸张中包括的一张纸张的边缘，将连续标记的第19行和第20行像素点组成一叠纸张中包括的一张纸张的边缘。
步骤204：根据一叠纸张的边缘，确定一叠纸张包括的纸张数目。
具体地，本步骤可以分为如下（1）-（3）的步骤，包括：
（1）、判断一叠纸张的分析图像中是否包括一叠纸张的正面图像，如果是，则执行步骤（2），否则，执行步骤（3）；
具体地，将一叠纸张的分析图像划分为多个区域，在每个区域中提取一叠纸张的特征，并根据提取的特征的特征值组成该区域的阵列数据，如此，可以得到多个阵列数据，分别将得到的一叠纸张的多个阵列数据和数据库中已存储的阵列数据进行比较，如果一叠纸张的多个阵列数据中存在某个阵列数据和数据库中已存储的阵列数据不相等，则确定一叠纸张的分析图像中包括一叠纸张的正面图像。
其中，将一叠纸张的分析图像划分为多个区域，在每个区域中提取一叠纸张的特征，并根据提取的特征的特征值组成该区域的阵列数据，从而得到一叠纸张的多个阵列数据，在本实施例中不再对这部分内容进行详细叙述。
（2）、统计一叠纸张包括的纸张边缘的数量，将一叠纸张包括的纸张边缘的数量减去1，得到一叠纸张包括的纸张数目；
（3）、统计一叠纸张包括的纸张边缘的数量，将一叠纸张包括的纸张边缘的数量确定为一叠纸张包括的纸张数目。
优选地，可以对一叠纸张的分析图像进行多次识别，当多次识别得到的一叠纸张包括的纸张数目不变时，则可以确定一叠纸张包括的纸张数目。
例如，一叠纸张的分析图像中包括一叠纸张的正面图像，统计一叠纸张包括的纸张边缘的数量为7，则一叠纸张包括的纸张数目为6。
在本发明实施例中，获取一叠纸张的照片，并从该照片中获取一叠纸张的分析图像，一叠纸张由多张纸张堆叠组成；对一叠纸张的分析图像进行识别，以获取一叠纸张包括的纸张的边缘数量；根据一叠纸张包括的纸张的边缘数量，获取该一叠纸张包括的纸张数目。其中，通过对一叠纸张进行拍照，根据一叠纸张的照片统计一叠纸张包括的纸张数目，可以减少统计一叠纸张包括的纸张数目的时间，进而提高统计一叠纸张包括的纸张数目的效率。
本发明实施例提供了一种统计纸张数目的方法，参见图3，该方法包括：
步骤301：获取一叠纸张的照片，并将得到的照片转换为灰度图；
具体地，通过摄像头对一叠纸张进行拍照，得到一叠纸张的照片，将得到的照片转换为灰度图，一叠纸张由多张纸张堆叠组成。
其中，将一叠纸张的照片转换为灰度图，根据该灰度图统计一叠纸张的数目是一个可选方案，实际上也可以直接根据一叠纸张的照片，统计一叠纸张的数目，在本发明实施例中将一叠纸张的照片转换为灰度图来说明。
其中，获取一叠纸张的照片时，尽量在获取的照片中只包括一叠纸张，而不包括其他一些东西，如此可以尽量减少统计纸张数目的误差。
步骤302：在该灰度图中识别出一叠纸张的分析图像；
其中，对灰度图中一叠纸张的分析图像进行识别的方式很多，在本发明实施例中以灰度图的直方图为例进行说明。
具体地，根据灰度图的直方图识别一叠纸张的分析图像的方法可以分为如下（1）-（7）的步骤，包括：
（1）、从该灰度图包括的第一行像素点开始，获取该灰度图中的一行像素点的灰度值；
（2）、如果获取的一行像素点的灰度值在第二预设灰度范围之内，则在获取的一行像素点中选择灰度值在第二预设灰度范围之内的像素点；
其中，第二预设灰度范围为大于或等于第一灰度阈值小于或等于第二灰度阈值的范围。
（3）、判断获取的一行像素点是否是该灰度图中的最后一行像素点，如果是，则执行步骤（4），否则，继续获取下一行像素点的灰度值，返回执行步骤（2）；
（4）、从该灰度图包括的第一列像素点开始，获取该灰度图中的一列像素点的灰度值；
（5）、如果获取的一列像素点的灰度值在第二预设灰度范围之内，则在获取的一列像素点中选择灰度值在第二预设灰度范围之内的像素点；
（6）、判断获取的一列像素点是否是该灰度图中的最后一列像素点，如果是，则执行步骤（7），否则，继续获取下一行像素点的灰度值，返回执行步骤（5）；
（7）、将在每行像素点中选择的像素点和在每列像素点中选择的像素点进行合并，得到一叠纸张的分析图像。
步骤303：从一叠纸张的分析图像中确定一叠纸张包括的纸张的边缘；
具体地，本步骤可以分为如下（1）-（7）的步骤，包括：
（1）、如果一叠纸张的分析图像的上边缘或下边缘不与水平方向平行，则对一叠纸张的分析图像进行调整，使一叠纸张的分析图像的上边缘或下边缘与水平方向平行；
具体地，在灰度图中识别出一叠纸张的分析图像之后判断一叠纸张的分析图像的上边缘或下边缘是否与水平方向平行，如果一叠纸张分析图像的上边缘或下边缘与水平方向平行，则不需要对一叠纸张的方向进行调整，如果一叠纸张分析图像的上边缘或下边缘不与水平方向平行，则需要对一叠纸张的方向进行调整，使调整后的一叠纸张的分析图像的上边缘或下边缘与水平方向平行。
可选地，如果一叠纸张的分析图像的上边缘或下边缘不与水平方向平行，则调整终端获取像素点的角度，使终端获取像素点的角度和一叠纸张分析图像的上边缘或下边缘与水平方向之间的角度相等。
（2）、从一叠纸张的分析图像包括的第一行像素点开始，获取一叠纸张的分析图像中一行像素点的灰度值，并设置一叠纸张包括的纸张边缘数量的初值；
其中，一叠纸张包括的纸张边缘数量的初值可以设置为0。
（3）、根据获取的一行像素点的灰度值，计算获取的一行像素点的平均灰度值；
例如，一叠纸张的分析图像中第一行包括10个像素点，则获取第一行的10个像素点，获取的10个像素点的灰度值分别为120，124，125，130，136，134，126，127，135，140，则根据获取的10个像素点的灰度值计算第一行像素点的平均灰度值为129.7。
（4）、如果获取的一行像素点的平均灰度值在第一预设灰度范围之内，则标记获取的一行像素点；
其中，第一预设灰度范围为大于或等于第三灰度阈值小于或等于第四灰度阈值的范围。
具体地，将获取的一行像素点的平均灰度值和第三灰度阈值与第四灰度阈值进行比较，如果获取的一行像素点的平均灰度值大于或等于第三灰度阈值且小于或等于第四灰度阈值，则表明获取的一行像素点的平均灰度值在第一预设灰度范围之内，标记获取的一行像素点。
例如，第三灰度阈值为125，第四灰度阈值为132，由于第一行像素点的平均灰度值129.7大于第三灰度阈值125且小于第四灰度阈值132，则表示第一行像素点的平均灰度值在第一预设灰度范围之内，则标记第一行像素点。
（5）、如果获取的一行像素点的平均灰度值不在第一预设灰度范围之内，判断一叠纸张的分析图像中是否存在标记的一行或多行像素点，如果是，则执行步骤（6），否则，执行步骤（7）；
具体地，将获取的一行像素点的平均灰度值和第三灰度阈值与第四灰度阈值进行比较，如果获取的一行像素点的平均灰度值小于第三灰度阈值或大于第四灰度阈值，则判断一叠纸张的分析图像中是否存在标记的一行或多行像素点，如果存在，则执行步骤（6），否则，执行步骤（7）。
（6）、将标记的一行或多行像素点组成一叠纸张中包括的一张纸张的边缘，增加一叠纸张包括的纸张边缘数量，并清除一叠纸张的分析图像中的标记；
其中，增加一叠纸张包括的纸张边缘数量的具体操作为：对一叠纸张包括的纸张边缘数量加1。
例如，第1行和第2行的像素点是带标记的，且第3行的像素点的平均灰度值小于第三阈值，将标记的第1行和第2行的像素点组成一叠纸张中包括的一张纸张的边缘，将一叠纸张包括的纸张边缘数量加1，并清除一叠纸张的分析图像中的标记。
（7）、判断获取的一行像素点是否是一叠纸张的分析图像中包括的最后一行像素点，如果是，则结束操作，否则，继续获取下一行像素点，返回执行步骤（3）。
步骤304:根据一叠纸张包括的纸张边缘数量，确定一叠纸张包括的纸张数目。
具体地，本步骤可以分为如下（1）-（3）的步骤，包括：
（1）、判断一叠纸张的分析图像中是否包括一叠纸张的正面图像，如果是，则执行步骤（2），否则，执行步骤（3）；
具体地，将一叠纸张的分析图像划分为多个区域，在每个区域中提取一叠纸张的特征，并根据提取的特征的特征值组成该区域的阵列数据，如此，可以得到多个阵列数据，分别将得到的一叠纸张的多个阵列数据和数据库中已存储的阵列数据进行比较，如果一叠纸张的多个阵列数据中存在某个阵列数据和数据库中已存储的阵列数据不相等，则确定一叠纸张的分析图像中包括一叠纸张的正面图像。
其中，将一叠纸张的分析图像划分为多个区域，在每个区域中提取一叠纸张的特征，并根据提取的特征的特征值组成该区域的阵列数据，从而得到一叠纸张的多个阵列数据，在本实施例中不再对这部分内容进行详细叙述。
（2）、将一叠纸张包括的纸张边缘的数量减去1，得到一叠纸张包括的纸张数目；
（3）、将一叠纸张包括的纸张边缘的数量确定为一叠纸张包括的纸张数目。
例如，一叠纸张的分析图像中包括一叠纸张的正面图像，一叠纸张包括的纸张边缘的数量为7，则一叠纸张包括的纸张数目为6。
在本发明实施例中，获取一叠纸张的照片，并从该照片中获取一叠纸张的分析图像，一叠纸张由多张纸张堆叠组成；对一叠纸张的分析图像进行识别，以获取一叠纸张包括的纸张的边缘数量；根据一叠纸张包括的纸张的边缘数量，获取该一叠纸张包括的纸张数目。其中，通过对一叠纸张进行拍照，根据一叠纸张的照片统计一叠纸张包括的纸张数目，可以减少统计一叠纸张包括的纸张数目的时间，进而提高统计一叠纸张包括的纸张数目的效率。
本发明实施例提供了一种统计纸张数目的方法，该方法包括：
步骤401：获取一叠纸张的照片，并将得到的照片转换为灰度图；
具体地，通过摄像头对一叠纸张进行拍照，得到一叠纸张的照片，将得到的照片转换为灰度图，一叠纸张由多张纸张堆叠组成。
其中，将一叠纸张的照片转换为灰度图，根据该灰度图统计一叠纸张的数目是一个可选方案，实际上也可以直接根据一叠纸张的照片，统计一叠纸张的数目，在本发明实施例中将一叠纸张的照片转换为灰度图来说明。
其中，获取一叠纸张的照片时，尽量在获取的照片中只包括一叠纸张，而不包括其他一些东西，如此可以尽量减少统计纸张数目的误差。
步骤402：在该灰度图中识别出一叠纸张的分析图像；
其中，对灰度图中一叠纸张的分析图像进行识别的方式很多，在本发明实施例中以灰度图的直方图为例进行说明。
具体地，根据灰度图的直方图识别一叠纸张的分析图像的方法可以分为如下（1）-（7）的步骤，包括：
（1）、从该灰度图包括的第一行像素点开始，获取该灰度图中的一行像素点的灰度值；
（2）、如果获取一行像素点的灰度值在第二预设灰度范围之内，则在获取的一行像素点中选择灰度值在第二预设灰度范围之内的像素点；
其中，第二预设灰度范围为大于或等于第一灰度阈值小于或等于第二灰度阈值的范围。
（3）、判断获取的一行像素点是否是该灰度图中的最后一行像素点，如果是，则执行步骤（4），否则，继续获取下一行像素点的灰度值，返回执行步骤（2）；
（4）、从该灰度图包括的第一列像素点开始，获取该灰度图中的一列像素点的灰度值；
（5）、如果获取的一列像素点的灰度值在第二预设灰度范围之内，则在获取的一列像素点中选择灰度值在第二预设灰度范围之内的像素点；
（6）、判断获取的一列像素点是否是该灰度图中的最后一列像素点，如果是，则执行步骤（7），否则，继续获取下一行像素点的灰度值，返回执行步骤（5）；
（7）、将在每行像素点中选择的像素点和在每列像素点中选择的像素点进行合并，得到一叠纸张的分析图像。
步骤403：从一叠纸张的分析图像中确定一叠纸张包括的纸张的边缘；
具体地，本步骤可以分为如下（1）-（6）的步骤，包括：
（1）、如果一叠纸张的分析图像的上边缘或下边缘不与水平方向平行，则对一叠纸张的分析图像进行调整，使一叠纸张的分析图像的上边缘或下边缘与水平方向平行；
具体地，在灰度图中识别出一叠纸张的分析图像之后判断一叠纸张的分析图像的上边缘或下边缘是否与水平方向平行，如果一叠纸张分析图像的上边缘或下边缘与水平方向平行，则不需要对一叠纸张的方向进行调整，如果一叠纸张分析图像的上边缘或下边缘不与水平方向平行，则需要对一叠纸张的方向进行调整，使调整后的一叠纸张的分析图像的上边缘或下边缘与水平方向平行。
可选地，如果一叠纸张分析图像的上边缘或下边缘不与水平方向平行，则调整终端获取像素点的角度，使终端获取像素点的角度和一叠纸张分析图像的上边缘或下边缘与水平方向之间的角度相等。
（2）、在一叠纸张的分析图像中选择一个预设宽度的样本带，样本带的高度大于或等于一叠纸张的分析图像的高度，且样本带的方向和一叠纸张的上边缘或下边缘垂直；
其中，样本带的位置可以在一叠纸张分析图像的边缘处，也可以在一叠纸张分析图像的中间位置，在本实施例中对样本带的位置不做限定。
（3）、从该样本带中包括的第一行像素点开始，获取该样本带中的一行像素点的灰度值；
（4）、根据获取的一行像素点的灰度值，计算获取的一行像素点的平均灰度值；
例如，一叠纸张的分析图像中第一行包括5个像素点，则获取第一行的5个像素点，获取的5个像素点的灰度值分别为120，124，125，136，134，则根据获取的5个像素点的灰度值计算第一行像素点的平均灰度值为127.8。
（5）、如果获取的一行像素点的平均灰度值在第一预设灰度范围之内，则标记获取的一行像素点；
其中，第一预设灰度范围为大于或等于第三灰度阈值小于或等于第四灰度阈值的范围。
具体地，将获取的一行像素点的平均灰度值和第三灰度阈值与第四灰度阈值进行比较，如果获取的一行像素点的平均灰度值大于或等于第三灰度阈值且小于或等于第四灰度阈值，则表明获取的一行像素点的平均灰度值在第一预设灰度范围之内，标记获取的一行像素点。
例如，第三灰度阈值为125，第四灰度阈值为132，则将第一行像素点的平均灰度值127.8和第三灰度阈值125进行比较，由于第一行像素点的平均灰度值127.8大于第三灰度阈值125且小于第四灰度阈值132，则表示第一行像素点的平均灰度值在第一预设灰度范围之内，则标记第一行像素点。
（6）、判断获取的一行像素点是否是样本带中包括的最后一行像素点，如果是，则执行步骤（7），否则，继续获取下一行像素点，返回执行步骤（4）；
（7）、将连续标记的一行或多行像素点组成一叠纸张中包括的一张纸张的边缘。
其中，在一叠纸张的分析图像中选择一个预设宽度的样本带，对该样本带中包括的每行像素点的灰度值与第三灰度阈值和第四灰度阈值进行比较，可以减少比较的时间，进而提高统计纸张数目的效率。
例如，标记的一行或多行像素点的行号为1，2，4，5，7，8，10，11，13，14，16，17，19，20，则将连续标记的第1行和第2行像素点组成一叠纸张中包括的一张纸张的边缘，将连续标记的第4行和第5行像素点组成一叠纸张中包括的一张纸张的边缘，将连续标记的第7行和第8行像素点组成一叠纸张中包括的一张纸张的边缘，将连续标记的第10行和第11行像素点组成一叠纸张中包括的一张纸张的边缘，将连续标记的第13行和第14行像素点组成一叠纸张中包括的一张纸张的边缘，将连续标记的第16行和第17行像素点组成一叠纸张中包括的一张纸张的边缘，将连续标记的第19行和第20行像素点组成一叠纸张中包括的一张纸张的边缘。
步骤404：根据一叠纸张的边缘，确定一叠纸张包括的纸张数目。
具体地，本步骤可以分为如下（1）-（3）的步骤，包括：
（1）、判断一叠纸张的分析图像中是否包括一叠纸张的正面图像，如果是，则执行步骤（2），否则，执行步骤（3）；
具体地，将一叠纸张的分析图像划分为多个区域，在每个区域中提取一叠纸张的特征，并根据提取的特征的特征值组成该区域的阵列数据，如此，可以得到多个阵列数据，分别将得到的一叠纸张的多个阵列数据和数据库中已存储的阵列数据进行比较，如果一叠纸张的多个阵列数据中存在某个阵列数据和数据库中已存储的阵列数据不相等，则确定一叠纸张的分析图像中包括一叠纸张的正面图像。
其中，将一叠纸张的分析图像划分为多个区域，在每个区域中提取一叠纸张的特征，并根据提取的特征的特征值组成该区域的阵列数据，从而得到一叠纸张的多个阵列数据，在本实施例中不再对这部分内容进行详细叙述。
（2）、统计一叠纸张包括的纸张边缘的数量，将一叠纸张包括的纸张边缘的数量减去1，得到一叠纸张包括的纸张数目；
（3）、统计一叠纸张包括的纸张边缘的数量，将一叠纸张包括的纸张边缘的数量确定为一叠纸张包括的纸张数目。
例如，一叠纸张的分析图像中包括一叠纸张的正面图像，统计一叠纸张包括的纸张边缘的数量为7，则一叠纸张包括的纸张数目为6。
在本发明实施例中，获取一叠纸张的照片，并从该照片中获取一叠纸张的分析图像，在一叠纸张的分析图像中选择一个预设宽度的样本带，根据该样本包括的每行像素点的灰度值，获取一叠纸张包括的纸张的边缘；根据一叠纸张包括的纸张的边缘获取一叠纸张包括的纸张数目。其中，通过对一叠纸张进行拍照，根据一叠纸张的照片以及根据该样本带包括的每行像素点的灰度值，统计一叠纸张包括的纸张数目，可以减少统计一叠纸张包括的纸张数目的时间，进而提高统计一叠纸张包括的纸张数目的效率。
本发明实施例提供了一种统计纸张数目的方法，该方法包括：
步骤501：获取一叠纸张的照片，并将得到的照片转换为灰度图；
具体地，通过摄像头对一叠纸张进行拍照，得到一叠纸张的照片，将得到的照片转换为灰度图，一叠纸张由多张纸张堆叠组成。
其中，将一叠纸张的照片转换为灰度图，根据该灰度图统计一叠纸张的数目是一个可选方案，实际上也可以直接根据一叠纸张的照片，统计一叠纸张的数目，在本发明实施例中将一叠纸张的照片转换为灰度图来说明。
其中，获取一叠纸张的照片时，尽量在获取的照片中只包括一叠纸张，而不包括其他一些东西，如此可以尽量减少统计纸张数目的误差。
步骤502：在该灰度图中识别出一叠纸张的分析图像；
其中，对灰度图中一叠纸张的分析图像进行识别的方式很多，在本发明实施例中以灰度图的直方图为例进行说明。
具体地，根据灰度图的直方图识别一叠纸张的分析图像的方法可以分为如下（1）-（7）的步骤，包括：
（1）、从该灰度图包括的第一行像素点开始，获取该灰度图中的一行像素点的灰度值；
（2）、如果获取一行像素点的灰度值在第二预设灰度范围之内，则在获取的一行像素点中选择灰度值在第二预设灰度范围之内的像素点；
其中，第二预设灰度范围为大于或等于第一灰度阈值小于或等于第二灰度阈值的范围。
（3）、判断获取的一行像素点是否是该灰度图中的最后一行像素点，如果是，则执行步骤（4），否则，继续获取下一行像素点的灰度值，返回步骤（2）；
（4）、从该灰度图包括的第一列像素点开始，获取该灰度图中的一列像素点的灰度值；
（5）、如果获取的一列像素点的灰度值在第二预设灰度范围之内，则在获取的一列像素点中选择灰度值在第二预设灰度范围之内的像素点；
（6）、判断获取的一列像素点是否是该灰度图中的最后一列像素点，如果是，则执行步骤（7），否则，继续获取下一行像素点的灰度值，返回执行步骤（5）；
（7）、将在每行像素点中选择的像素点和在每列像素点中选择的像素点进行合并，得到一叠纸张的分析图像。
步骤503：从一叠纸张的分析图像中确定一叠纸张包括的纸张的边缘；
具体地，本步骤可以分为如下（1）-（6）的步骤，包括：
（1）、如果一叠纸张的分析图像的上边缘或下边缘不与水平方向平行，则对一叠纸张的分析图像进行调整，使一叠纸张的分析图像的上边缘或下边缘与水平方向平行；
具体地，在灰度图中识别出一叠纸张的分析图像之后判断一叠纸张的分析图像的上边缘或下边缘是否与水平方向平行，如果一叠纸张分析图像的上边缘或下边缘与水平方向平行，则不需要对一叠纸张的方向进行调整，如果一叠纸张分析图像的上边缘或下边缘不与水平方向平行，则需要对一叠纸张的方向进行调整，使调整后的一叠纸张的分析图像的上边缘或下边缘与水平方向平行。
可选地，如果一叠纸张分析图像的上边缘或下边缘不与水平方向平行，则调整终端获取像素点的角度，使终端获取像素点的角度和一叠纸张分析图像的上边缘或下边缘与水平方向之间的角度相等。
（2）、在一叠纸张的分析图像中选择一个预设宽度的样本带，样本带的高度大于或等于一叠纸张的分析图像的高度，且样本带的方向和一叠纸张的上边缘或下边缘垂直；
其中，样本带的位置可以在一叠纸张分析图像的边缘处，也可以在一叠纸张分析图像的中间位置，在本实施例中对样本带的位置不做限定。
（3）、从样本带包括的第一行像素点开始，获取该样本带中的一行像素点的灰度值，并设置一叠纸张包括的纸张边缘数量的初值；
其中，一叠纸张包括的纸张边缘数量的初值可以设置为0。
（4）、根据获取的一行像素点的灰度值，计算获取的一行像素点的平均灰度值；
例如，一叠纸张的分析图像中第一行包括5个像素点，则获取第一行的5个像素点，获取的5个像素点的灰度值分别为120，124，125，136，134，则根据获取的5个像素点的灰度值计算第一行像素点的平均灰度值为127.8。
（5）、如果获取的一行像素点的平均灰度值在第一预设灰度范围之内，则标记获取的一行像素点；
其中，第一预设灰度范围为大于或等于第三灰度阈值小于或等于第四灰度阈值的范围。
具体地，将获取的一行像素点的平均灰度值和第三灰度阈值与第四灰度阈值进行比较，如果获取的一行像素点的平均灰度值大于或等于第三灰度阈值且小于或等于第四灰度阈值，则表明获取的一行像素点的平均灰度值在第一预设灰度范围之内，标记获取的一行像素点。
例如，第三灰度阈值为125，第四灰度阈值为132，则将第一行像素点的平均灰度值127.8和第三灰度阈值125进行比较，由于第一行像素点的平均灰度值127.8大于第三灰度阈值125，且小于第四灰度阈值132，则表示第一行像素点的平均灰度值在第一预设灰度范围之内，则标记第一行像素点。
（6）、如果获取的一行像素点的平均灰度值不在第一预设灰度范围之内，判断样本带中是否存在标记的一行或多行像素点，如果是，则执行步骤（7），否则，执行步骤（8）；
具体地，将获取的一行像素点的平均灰度值和第三灰度阈值和第四灰度阈值进行比较，如果获取的一行像素点的平均灰度值小于第三灰度阈值或大于第四灰度阈值，则判断样本带中是否存在标记的一行或多行像素点，如果存在，则执行步骤（7），否则，执行步骤（8）。
（7）、将标记的一行或多行像素点组成一叠纸张中包括的一张纸张的边缘，增加一叠纸张包括的纸张边缘数量，并清除样本带中的标记；
其中，增加一叠纸张包括的纸张边缘数量的具体操作为：对一叠纸张包括的纸张边缘数量加1。
例如，第1行像素点的平均灰度值为129.7，第2行像素点的平均灰度值为128，第3行像素点的平均灰度值为110，且第1行和第2行都是带标记的，所以将第1行和第2行像素点组成一叠纸张中包括的一张纸张的边缘，将一叠纸张包括的纸张边缘数量加1，并清除样本带中的标记。
（8）、判断获取的一行像素点是否是一叠纸张的分析图像中包括的最后一行像素点，如果是，则结束操作，否则，继续获取下一行像素点，返回执行步骤（4）。
步骤504:根据一叠纸张包括的纸张边缘数量，确定一叠纸张包括的纸张数目。
具体地，本步骤可以分为如下（1）-（3）的步骤，包括：
（1）、判断一叠纸张的分析图像中是否包括一叠纸张的正面图像，如果是，则执行步骤（2），否则，执行步骤（3）；
具体地，将一叠纸张的分析图像划分为多个区域，在每个区域中提取一叠纸张的特征，并根据提取的特征的特征值组成该区域的阵列数据，如此，可以得到多个阵列数据，分别将得到的一叠纸张的多个阵列数据和数据库中已存储的阵列数据进行比较，如果一叠纸张的多个阵列数据中存在某个阵列数据和数据库中已存储的阵列数据不相等，则确定一叠纸张的分析图像中包括一叠纸张的正面图像。
其中，将一叠纸张的分析图像划分为多个区域，在每个区域中提取一叠纸张的特征，并根据提取的特征的特征值组成该区域的阵列数据，从而得到一叠纸张的多个阵列数据，在本实施例中不再对这部分内容进行详细叙述。
（2）、将一叠纸张包括的纸张边缘的数量减去1，得到一叠纸张包括的纸张数目；
（3）、将一叠纸张包括的纸张边缘的数量确定为一叠纸张包括的纸张数目。
例如，一叠纸张的分析图像中包括一叠纸张的正面图像，一叠纸张包括的纸张边缘的数量为7，则一叠纸张包括的纸张数目为6。
在本发明实施例中，获取一叠纸张的照片，并从该照片中获取一叠纸张的分析图像，在一叠纸张的分析图像中选择一个预设宽度的样本带，根据该样本包括的每行像素点的灰度值，获取一叠纸张包括的纸张的边缘；根据一叠纸张包括的纸张的边缘获取一叠纸张包括的纸张数目。其中，通过对一叠纸张进行拍照，根据一叠纸张的照片以及根据该样本带包括的每行像素点的灰度值，统计一叠纸张包括的纸张数目，可以减少统计一叠纸张包括的纸张数目的时间，进而提高统计一叠纸张包括的纸张数目的效率。
本发明实施例提供了一种统计纸张数目的装置，参见图4，该装置包括：
处理模块401，用于通过摄像头拍摄一叠纸张的照片，并对该一叠纸张的照片处理得到该一叠纸张的分析图像，该一叠纸张由多张纸张堆叠组成；
识别模块402，用于对处理模块401处理得到的一叠纸张的分析图像进行识别，以获取该一叠纸张包括的纸张的边缘数量；
获取模块403，用于根据识别模块402获取的一叠纸张包括的纸张的边缘数量，获取一叠纸张包括的纸张数目。
其中，处理模块401包括：
转换单元，用于通过摄像头拍摄一叠纸张的照片，并将该照片转换为灰度图；
第一识别单元，用于从转换单元转换得到的该灰度图中识别出一叠纸张的分析图像。
其中，识别模块402包括：
第二识别单元，用于对处理模块401处理得到的一叠纸张的分析图像进行识别，得到一叠纸张包括的纸张的边缘；
获取单元，用于根据第二识别单元识别得到一叠纸张包括的纸张的边缘，获取一叠纸张包括的纸张的边缘数量。
其中，第二识别单元包括：
第一获取子单元，用于从样本带包括的第一行像素点或从一叠纸张的分析图像包括的第一行像素点开始，获取样本带包括的或一叠纸张的分析图像包括的一行像素点的灰度值，样本带为从一叠纸张的分析图像中选取的预设宽度的图像，样本带的高度大于或等于一叠纸张的分析图像的高度，样本带的方向和一叠纸张的分析图像的上边缘或下边缘垂直；
第一标记子单元，用于根据第一获取子单元获取的一行像素点包括的灰度值计算获取的一行像素点的平均灰度值，如果获取的一行像素点的平均灰度值在第一预设灰度范围之内，则标记获取的一行像素点；
第一组成子单元，用于将第一标记子单元连续标记的一行或多行像素点组成一叠纸张中包括的一张纸张的边缘。
进一步地，第二识别单元包括：
第二获取子单元，用于从样本带包括的第一行像素点或从一叠纸张的分析图像包括的第一行像素点开始，获取该样本带包括的或该一叠纸张的分析图像包括的一行像素点的灰度值，该样本带为从一叠纸张的分析图像中选取的预设宽度的图像，该样本带的高度大于或等于一叠纸张的分析图像的高度，该样本带的方向和一叠纸张的分析图像的上边缘或下边缘垂直；
计算子单元，用于根据第二获取子单元获取的一行像素点的灰度值计算获取的一行像素点的平均灰度值；
第二标记子单元，用于如果计算子单元计算得到的获取的一行像素点的平均灰度值在第一预设灰度范围之内，则标记获取的一行像素点；
第二组成子单元，用于如果计算子单元计算得到的获取的一行像素点的平均灰度值不在第一预设灰度范围之内且样本带或一叠纸张的分析图像中存在标记的一行或多行像素点，则将标记的一行或多行像素点组成一叠纸张中包括的一张纸张的边缘，清除样本带或一叠纸张的分析图像中的标记。
其中，获取单元包括：
增加子单元，用于当第二组成子单元组成该一叠纸张包括的一张纸张的边缘时，增加一叠纸张包括的纸张的边缘数量。
其中，获取模块403包括：
判断单元，用于判断该一叠纸张的分析图像中是否包括一叠纸张的正面图像；
减去单元，用于如果是，则将该一叠纸张包括的纸张边缘的数量减去1，得到该一叠纸张包括的纸张数目；
确定单元，用于如果否，则将一叠纸张包括的纸张边缘的数量确定为一叠纸张包括的纸张数目。
进一步地，第二识别单元还包括：
第一调整子单元，用于如果该一叠纸张的分析图像的上边缘或下边缘不与水平方向平行，则对该一叠纸张的分析图像进行调整，使该一叠纸张的分析图像的上边缘或下边缘与水平方向平行；或，
如果一叠纸张的分析图像的上边缘或下边缘不与水平方向平行，则调整终端获取像素点的角度，使终端获取像素点的角度和一叠纸张的分析图像的上边缘或下边缘与水平方向之间的角度相等。
其中，一种统计纸张数目的装置为智能手机。
在本发明实施例中，获取一叠纸张的照片，并从该照片中获取一叠纸张的分析图像，一叠纸张由多张纸张堆叠组成；对一叠纸张的分析图像进行识别，以获取一叠纸张包括的纸张的边缘数量；根据一叠纸张包括的纸张的边缘数量，获取该一叠纸张包括的纸张数目。其中，通过对一叠纸张进行拍照，根据一叠纸张的照片统计一叠纸张包括的纸张数目，可以减少统计一叠纸张包括的纸张数目的时间，进而提高统计一叠纸张包括的纸张数目的效率。
本发明实施例提供了一种统计纸张数目的装置，参见图5，该装置包括：
存储器501和处理器502，用于执行如下统计纸张数目的方法：
通过摄像头拍摄一叠纸张的照片，并对所述一叠纸张的照片处理得到所述一叠纸张的分析图像，所述一叠纸张由多张纸张堆叠组成；
对所述一叠纸张的分析图像进行识别，以获取所述一叠纸张包括的纸张的边缘数量；
根据所述一叠纸张包括的纸张的边缘数量，获取所述一叠纸张包括的纸张数目。
其中，所述通过摄像头拍摄一叠纸张的照片，并对所述一叠纸张的照片处理得到所述一叠纸张的分析图像，包括：
通过摄像头拍摄一叠纸张的照片，并将所述照片转换为灰度图；
从所述灰度图中识别出所述一叠纸张的分析图像。
其中，所述对所述一叠纸张的分析图像进行识别，以获取所述一叠纸张包括的纸张的边缘数量，包括：
对所述一叠纸张的分析图像进行识别，得到所述一叠纸张包括的纸张的边缘；
根据所述一叠纸张包括的纸张的边缘，获取所述一叠纸张包括的纸张的边缘数量。
其中，所述对所述一叠纸张的分析图像进行识别，得到所述一叠纸张包括的纸张的边缘，包括：
从样本带包括的第一行像素点或从所述一叠纸张的分析图像包括的第一行像素点开始，获取所述样本带包括的或所述一叠纸张的分析图像包括的一行像素点的灰度值，所述样本带为从所述一叠纸张的分析图像中选取的预设宽度的图像，所述样本带的高度大于或等于所述一叠纸张的分析图像的高度，所述样本带的方向和所述一叠纸张的分析图像的上边缘或下边缘垂直；
根据所述获取的一行像素点的灰度值计算所述获取的一行像素点的平均灰度值，如果所述获取的一行像素点的平均灰度值在第一预设灰度范围之内，则标记所述获取的一行像素点；
将连续标记的一行或多行像素点组成所述一叠纸张中包括的一张纸张的边缘。
其中，所述对所述一叠纸张的分析图像进行识别，得到所述一叠纸张包括的纸张的边缘，包括：
从样本带包括的第一行像素点或从所述一叠纸张的分析图像包括的第一行像素点开始，获取所述样本带包括的或所述一叠纸张的分析图像包括的一行像素点的灰度值，所述样本带为从所述一叠纸张的分析图像中选取的预设宽度的图像，所述样本带的高度大于或等于所述一叠纸张的分析图像的高度，所述样本带的方向和所述一叠纸张的分析图像的上边缘或下边缘垂直；
根据所述获取的一行像素点的灰度值计算所述获取的一行像素点的平均灰度值；
如果所述获取的一行像素点的平均灰度值在第一预设灰度范围之内，则标记所述获取的一行像素点；
如果所述获取的一行像素点的平均灰度值不在所述第一预设灰度范围之内且所述样本带或所述一叠纸张的分析图像中存在标记的一行或多行像素点，则将所述标记的一行或多行像素点组成所述一叠纸张中包括的一张纸张的边缘，清除所述样本带或所述一叠纸张的分析图像中的标记。
其中，所述根据所述一叠纸张包括的纸张的边缘获取所述一叠纸张包括的纸张的边缘数量，包括：
当组成所述一叠纸张包括的一张纸张的边缘时，增加所述一叠纸张包括的纸张的边缘数量。
其中，所述根据所述一叠纸张包括的纸张的边缘数量，获取所述一叠纸张包括的纸张数目，包括：
判断所述一叠纸张的分析图像中是否包括所述一叠纸张的正面图像；
如果是，则将所述一叠纸张包括的纸张边缘的数量减去1，得到所述一叠纸张包括的纸张数目；
如果否，则将所述一叠纸张包括的纸张边缘的数目确定为一叠纸张包括的纸张数目。
其中，所述从样本带包括的第一行像素点或从所述一叠纸张的分析图像包括的第一行像素点开始，获取所述样本带包括的或所述一叠纸张的分析图像包括的一行像素点的灰度值之前，还包括：
如果所述一叠纸张的分析图像的上边缘或下边缘不与水平方向平行，则对所述一叠纸张的分析图像进行调整，使所述一叠纸张的分析图像的上边缘或下边缘与水平方向平行；或，
如果所述一叠纸张的分析图像的上边缘或下边缘不与水平方向平行，则调整终端获取像素点的角度，使所述终端获取像素点的角度和所述一叠纸张的分析图像的上边缘或下边缘与水平方向之间的角度相等。
其中，在本发明实施例中的一叠纸张为一叠钞票。
在本发明实施例中，获取一叠纸张的照片，并从该照片中获取一叠纸张的分析图像，一叠纸张由多张纸张堆叠组成；对一叠纸张的分析图像进行识别，以获取一叠纸张包括的纸张的边缘数量；根据一叠纸张包括的纸张的边缘数量，获取该一叠纸张包括的纸张数目。其中，通过对一叠纸张进行拍照，根据一叠纸张的照片统计一叠纸张包括的纸张数目，可以减少统计一叠纸张包括的纸张数目的时间，进而提高统计一叠纸张包括的纸张数目的效率。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (19)
1.一种统计纸张数目的方法，其特征在于，所述方法包括：
通过摄像头拍摄一叠纸张的照片，并对所述一叠纸张的照片处理得到所述一叠纸张的分析图像，所述一叠纸张由多张纸张堆叠组成；
对所述一叠纸张的分析图像进行识别，以获取所述一叠纸张包括的纸张的边缘数量；
根据所述一叠纸张包括的纸张的边缘数量，获取所述一叠纸张包括的纸张数目。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过摄像头拍摄一叠纸张的照片，并对所述一叠纸张的照片处理得到所述一叠纸张的分析图像，包括：
通过摄像头拍摄一叠纸张的照片，并将所述照片转换为灰度图；
从所述灰度图中识别出所述一叠纸张的分析图像。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述一叠纸张的分析图像进行识别，以获取所述一叠纸张包括的纸张的边缘数量，包括：
对所述一叠纸张的分析图像进行识别，得到所述一叠纸张包括的纸张的边缘；
根据所述一叠纸张包括的纸张的边缘，获取所述一叠纸张包括的纸张的边缘数量。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述一叠纸张的分析图像进行识别，得到所述一叠纸张包括的纸张的边缘，包括：
从样本带包括的第一行像素点或从所述一叠纸张的分析图像包括的第一行像素点开始，获取所述样本带包括的或所述一叠纸张的分析图像包括的一行像素点的灰度值，所述样本带为从所述一叠纸张的分析图像中选取的预设宽度的图像，所述样本带的高度大于或等于所述一叠纸张的分析图像的高度，所述样本带的方向和所述一叠纸张的分析图像的上边缘或下边缘垂直；
根据所述获取的一行像素点的灰度值计算所述获取的一行像素点的平均灰度值，如果所述获取的一行像素点的平均灰度值在第一预设灰度范围之内，则标记所述获取的一行像素点；
将连续标记的一行或多行像素点组成所述一叠纸张中包括的一张纸张的边缘。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述一叠纸张的分析图像进行识别，得到所述一叠纸张包括的纸张的边缘，包括：
从样本带包括的第一行像素点或从所述一叠纸张的分析图像包括的第一行像素点开始，获取所述样本带包括的或所述一叠纸张的分析图像包括的一行像素点的灰度值，所述样本带为从所述一叠纸张的分析图像中选取的预设宽度的图像，所述样本带的高度大于或等于所述一叠纸张的分析图像的高度，所述样本带的方向和所述一叠纸张的分析图像的上边缘或下边缘垂直；
根据所述获取的一行像素点的灰度值计算所述获取的一行像素点的平均灰度值；
如果所述获取的一行像素点的平均灰度值在第一预设灰度范围之内，则标记所述获取的一行像素点；
如果所述获取的一行像素点的平均灰度值不在所述第一预设灰度范围之内且所述样本带或所述一叠纸张的分析图像中存在标记的一行或多行像素点，则将所述标记的一行或多行像素点组成所述一叠纸张中包括的一张纸张的边缘，清除所述样本带或所述一叠纸张的分析图像中的标记。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述一叠纸张包括的纸张的边缘，获取所述一叠纸张包括的纸张的边缘数量，包括：
当组成所述一叠纸张包括的一张纸张的边缘时，增加所述一叠纸张包括的纸张的边缘数量。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述一叠纸张包括的纸张的边缘数量，获取所述一叠纸张包括的纸张数目，包括：
判断所述一叠纸张的分析图像中是否包括所述一叠纸张的正面图像；
如果是，则将所述一叠纸张包括的纸张边缘的数量减去1，得到所述一叠纸张包括的纸张数目；
如果否，则将所述一叠纸张包括的纸张边缘的数量确定为所述一叠纸张包括的纸张数目。
8.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述从样本带包括的第一行像素点或从所述一叠纸张的分析图像包括的第一行像素点开始，获取所述样本带包括的或所述一叠纸张的分析图像包括的一行像素点的灰度值之前，还包括：
如果所述一叠纸张的分析图像的上边缘或下边缘不与水平方向平行，则对所述一叠纸张的分析图像进行调整，使所述一叠纸张的分析图像的上边缘或下边缘与水平方向平行；或，
如果所述一叠纸张的分析图像的上边缘或下边缘不与水平方向平行，则调整终端获取像素点的角度，使所述终端获取像素点的角度和所述一叠纸张的分析图像的上边缘或下边缘与水平方向之间的角度相等。
9.根据权利要求1至8任一权利要求所述的方法，其特征在于，所述一叠纸张为一叠钞票。
10.一种统计纸张数目的装置，其特征在于，所述装置包括：
处理模块，用于通过摄像头拍摄一叠纸张的照片，并对所述一叠纸张的照片处理得到所述一叠纸张的分析图像，所述一叠纸张由多张纸张堆叠组成；
识别模块，用于对所述处理模块处理得到的一叠纸张的分析图像进行识别，以获取所述一叠纸张包括的纸张的边缘数量；
获取模块，用于根据所述识别模块获取的一叠纸张包括的纸张的边缘数量，获取所述一叠纸张包括的纸张数目。
11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述处理模块包括：
转换单元，用于通过摄像头拍摄一叠纸张的照片，并将所述照片转换为灰度图；
第一识别单元，用于从所述转换单元转换得到的灰度图中识别出所述一叠纸张的分析图像。
12.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述识别模块包括：
第二识别单元，用于对所述处理模块处理得到的一叠纸张的分析图像进行识别，得到所述一叠纸张包括的纸张的边缘；
获取单元，用于根据所述第二识别单元识别得到一叠纸张包括的纸张的边缘，获取所述一叠纸张包括的纸张的边缘数量。
13.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述第二识别单元包括：
第一获取子单元，用于从样本带包括的第一行像素点或从所述一叠纸张的分析图像包括的第一行像素点开始，获取所述样本带包括的或所述一叠纸张的分析图像包括的一行像素点的灰度值，所述样本带为从所述一叠纸张的分析图像中选取的预设宽度的图像，所述样本带的高度大于或等于所述一叠纸张的分析图像的高度，所述样本带的方向和所述一叠纸张的分析图像的上边缘或下边缘垂直；
第一标记子单元，用于根据所述第一获取子单元获取的一行像素点的灰度值计算所述获取的一行像素点的平均灰度值，如果所述获取的一行像素点的平均灰度值在第一预设灰度范围之内，则标记所述获取的一行像素点；
第一组成子单元，用于将所述第一标记子单元连续标记的一行或多行像素点组成所述一叠纸张中包括的一张纸张的边缘。
14.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述第二识别单元包括：
第二获取子单元，用于从样本带包括的第一行像素点或从所述一叠纸张的分析图像包括的第一行像素点开始，获取所述样本带包括的或所述一叠纸张的分析图像包括的一行像素点的灰度值，所述样本带为从所述一叠纸张的分析图像中选取的预设宽度的图像，所述样本带的高度大于或等于所述一叠纸张的分析图像的高度，所述样本带的方向和所述一叠纸张的分析图像的上边缘或下边缘垂直；
计算子单元，用于根据所述第二获取子单元获取的一行像素点的灰度值计算所述获取的一行像素点的平均灰度值；
第二标记子单元，用于如果所述计算子单元计算得到的所述获取的一行像素点的平均灰度值在第一预设灰度范围之内，则标记所述获取的一行像素点；
第二组成子单元，用于如果所述计算子单元计算得到的所述获取的一行像素点的平均灰度值不在所述第一预设灰度范围之内且所述样本带或所述一叠纸张的分析图像中存在标记的一行或多行像素点，则将所述标记的一行或多行像素点组成所述一叠纸张中包括的一张纸张的边缘，清除所述样本带或所述一叠纸张的分析图像中的标记。
15.根据权利要求14所述的装置，其特征在于，所述获取单元包括：
增加子单元，用于当所述第二组成子单元组成所述一叠纸张包括的一张纸张的边缘时，增加所述一叠纸张包括的纸张的边缘数量。
16.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述获取模块包括：
判断单元，用于判断所述一叠纸张的分析图像中是否包括所述一叠纸张的正面图像；
减去单元，用于如果是，则将所述一叠纸张包括的纸张边缘的数量减去1，得到所述一叠纸张包括的纸张数目；
确定单元，用于如果否，则将所述一叠纸张包括的纸张边缘的数量确定为一叠纸张包括的纸张数目。
17.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述第二识别单元还包括：
第一调整子单元，用于如果所述一叠纸张的分析图像的上边缘或下边缘不与水平方向平行，则对所述一叠纸张的分析图像进行调整，使所述一叠纸张的分析图像的上边缘或下边缘与水平方向平行；或，
如果所述一叠纸张的分析图像的上边缘或下边缘不与水平方向平行，则调整终端获取像素点的角度，使所述终端获取像素点的角度和所述一叠纸张的分析图像的上边缘或下边缘与水平方向之间的角度相等。
18.根据权利要求10至17任一权利要求所述的装置，其特征在于，所述装置为智能手机。
19.一种统计纸张数目的装置，其特征在于，所述装置包括存储器和处理器，用于执行如权利要求1至9任一权利要求所述的一种统计纸张数目的方法。
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