CN108665605A - 纸币识别方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开了一种纸币识别方法及装置,其中所述方法包括:获取通过CIS图像传感器采集的目标纸币的目标图像,确定所述CIS图像传感器的横方向DPI参数、纵方向DPI参数;获取所述目标图像的第一横边沿的横方向斜率和第一纵边沿的纵方向斜率;根据预设的边沿夹角计算公式,以所述第一横边沿的横方向斜率、所述第一纵边沿的纵方向斜率、所述横方向DPI参数、所述纵方向DPI参数为自变量,计算所述目标图像中所述第一横边沿与所述第一纵边沿的图像边沿夹角;根据所述计算得到的图像边沿夹角确定所述目标纸币是否存在折叠或缺失。采用本发明,可对CIS图像传感器采集的图像的横纵边沿的夹角进行计算和判断,降低了计算复杂度。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域,尤其涉及一种纸币识别方法及装置。
背景技术
CIS图像传感器(Contact Image Sensor,接触式图像传感器)在采集方形规则目标的图像时,图像在横方向以及纵方向上,图像边沿与坐标轴的夹角与采集该图像的DPI(Dots Per Inch,每英寸点数)参数相关,一般来讲,在横方向的DPI参数与纵方向的DPI参数不相等的情况下,方形规则图像的图像边沿之间的夹角因为横纵DPI的不相等呈现出来的角度不为90°。这就导致了在采集到纸币等物体的图像之后,对于纸币图像是否规则、或者是否折叠等情况时,存在一定的困难。
发明内容
基于此,提出了一种纸币识别方法,可解决在ATM等自助金融设备中使用CIS图像传感器采集图像之后对采集到的图像边沿夹角进行计算以及根据纸币是否存在折叠或缺失判断的计算复杂度高的技术问题。
一种纸币识别方法,包括:
获取通过CIS图像传感器采集的目标纸币的目标图像,确定所述CIS图像传感器的横方向DPI参数、纵方向DPI参数;
获取所述目标图像的第一横边沿的横方向斜率和第一纵边沿的纵方向斜率;
根据预设的边沿夹角计算公式,以所述第一横边沿的横方向斜率、所述第一纵边沿的纵方向斜率、所述横方向DPI参数、所述纵方向DPI参数为自变量,计算所述目标图像中所述第一横边沿与所述第一纵边沿的图像边沿夹角;
根据所述计算得到的图像边沿夹角确定所述目标纸币是否存在折叠或缺失。
可选的,在其中一个实施例中,所述根据预设的边沿夹角计算公式,以所述第一横边沿的横方向斜率、所述第一纵边沿的纵方向斜率、所述横方向DPI参数、所述纵方向DPI参数为自变量,计算所述目标图像中所述第一横边沿与所述第一纵边沿的图像边沿夹角,还包括:
根据公式
计算第一横边沿与第一纵边沿的图像边沿夹角,其中,ε为第一横边沿与第一纵边沿的图像边沿夹角,kh为横方向DPI参数,kz为纵方向DPI参数,A为第一横边沿的横方向斜率,B为第一纵边沿的纵方向斜率。
可选的,在其中一个实施例中,所述计算所述目标图像中所述第一横边沿与所述第一纵边沿的图像边沿夹角之后,还包括:
判断所述计算得到的图像边沿夹角是否与预设的夹角阈值匹配;
若是,则判定所述目标图像中所述第一横边沿与所述第一纵边沿垂直;
若否,则判定所述目标图像中所述第一横边沿与所述第一纵边沿不垂直。
可选的,在其中一个实施例中,所述判定所述目标图像中所述第一横边沿与所述第一纵边沿垂直之后,还包括:
在所述目标图像中所述第一横边沿与所述第一纵边沿是垂直的情况下,根据公式
θ=arctgkh
计算与所述目标图像对应的目标旋转角度θ;
根据所述目标旋转角度对所述目标图像进行旋转,得到与目标图像对应的旋转图像。
可选的,在其中一个实施例中,所述获取所述目标图像的第一横边沿的横方向斜率和第一纵边沿的纵方向斜率,还包括:
获取所述目标图像的第一横边沿上若干个边沿点的坐标,根据所述第一横边沿上若干个边沿点的坐标按照最小二乘法计算所述第一横边沿的横方向斜率;
和/或,
获取所述目标图像的第一纵边沿上若干个边沿点的坐标,根据所述第一纵边沿上若干个边沿点的坐标按照最小二乘法计算所述第一纵边沿的纵方向斜率。
此外,在本发明中,还提出了一种纸币识别装置。
一种纸币识别装置,包括:
目标图像获取模块,用于获取通过CIS图像传感器采集的目标纸币的目标图像,确定所述CIS图像传感器的横方向DPI参数、纵方向DPI参数;
斜率参数获取模块,用于获取所述目标图像的第一横边沿的横方向斜率和第一纵边沿的纵方向斜率;
夹角计算模块,用于根据预设的边沿夹角计算公式,以所述第一横边沿的横方向斜率、所述第一纵边沿的纵方向斜率、所述横方向DPI参数、所述纵方向DPI参数为自变量,计算所述目标图像中所述第一横边沿与所述第一纵边沿的图像边沿夹角;
判断模块,用于根据所述夹角计算模块得到的图像边沿夹角确定所述目标纸币是否存在折叠或缺失。
可选的,在其中一个实施例中,所述夹角计算模块还用于根据公式
计算第一横边沿与第一纵边沿的图像边沿夹角,其中,ε为第一横边沿与第一纵边沿的图像边沿夹角,kh为横方向DPI参数,kz为纵方向DPI参数,A为第一横边沿的横方向斜率,B为第一纵边沿的纵方向斜率。
可选的,在其中一个实施例中,上述装置还包括垂直判断模块,用于判断所述计算得到的图像边沿夹角是否与预设的夹角阈值匹配;在所述计算得到的图像边沿夹角与预设的夹角阈值匹配的情况下,判定所述目标图像中所述第一横边沿与所述第一纵边沿垂直;在所述计算得到的图像边沿夹角与预设的夹角阈值不匹配的情况下,判定所述目标图像中所述第一横边沿与所述第一纵边沿不垂直。
可选的,在其中一个实施例中,斜率参数获取模块还用于:获取所述目标图像的第一横边沿上若干个边沿点的坐标,根据所述第一横边沿上若干个边沿点的坐标按照最小二乘法计算所述第一横边沿的横方向斜率;
和/或,获取所述目标图像的第一纵边沿上若干个边沿点的坐标,根据所述第一纵边沿上若干个边沿点的坐标按照最小二乘法计算所述第一纵边沿的纵方向斜率。
实施本发明实施例,将具有如下有益效果:
采用了上述纸币识别方法和装置之后,针对横纵不等DPI参数下CIS图像传感器采集的图像,根据图像边沿的斜率来计算相邻的边沿之间的夹角,并且该夹角表示的是采集的目标纸币对应的边沿的夹角,从而可以判断采集的目标纸币的边沿是否垂直,从而可以对纸币等目标纸币是否存在折叠或缺失进行判断,提高了对纸币图像识别的效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术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。
其中:
图1为一个实施例中一种纸币识别方法的流程示意图;
图2为一个实施例中与目标纸币对应的目标图像的图像示意图;
图3为一个实施例中一种纸币识别装置的结构示意图;
图4为一个实施例中运行前述纸币识别方法的计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
在本发明的一个实施例中,提出了一种纸币识别方法,解决了在ATM等自助金融设备中使用CIS图像传感器采集图像之后对采集到的图像边沿夹角进行计算以及根据纸币是否存在折叠或缺失判断的计算复杂度高的技术问题。
需要说明的是,在本实施例中,上述纸币识别方法的实现可依赖于计算机程序,该计算机程序可运行于基于冯诺依曼体系的计算机系统之上,该计算机程序可以是基于CIS图像传感器的图像处理的应用程序,例如,可以是ATM等自助金融设备中对纸币采集图像并进行识别的处理模块的相应的应用程序。在一个具体的实施例中,上述CIS图像传感器还可以是安装在自助金融设备上的验钞模块或者纸币识别模块中的图像采集装置,执行上述纸币识别方法的计算机系统可以是该自助金融设备上的处理器。
需要说明的是,在本实施例中,上述纸币识别方法的执行可以是基于CIS图像传感器采集目标纸币的目标图像的图像处理和识别的应用程序,并且,其目的是计算目标图像的横方向边沿与纵方向边沿之间的夹角,从而判断对应的目标纸币的边沿是否是垂直的,从而确定目标图像是否为方形规则图像,最终来判断与目标图像对应的目标纸币是否存在缺失、折叠等现象。
具体的,如图1所示,上述纸币识别方法包括如下步骤S102-S108:
步骤S102:获取通过CIS图像传感器采集的目标纸币的目标图像,确定所述CIS图像传感器的横方向DPI参数、纵方向DPI参数。
CIS图像传感器(Contact Image Sensor,接触式图像传感器)可以设置在自助金融设备的通道中,采集通过的介质(如纸币)的图像,例如,通过红外透射光采集介质的红外图像。
需要说明的是,在本实施例中,横方向边沿斜率与纵方向边沿斜率之间的关联关系与采集该目标图像的图像传感器在横方向和纵方向上的DPI参数(Dots Per Inch,每英寸点数)相关,也就是说,目标图像在横方向上的边沿斜率以及在纵方向上的边沿斜率之间的对应关系不是直接的乘积为1,其呈现出的夹角也不会是90°,而是需要考虑传感器在横方向以及纵方向上的DPI参数。
需要说明的是,在本实施例中,CIS图像传感器采集目标图像的横方向DPI参数以及纵方向DPI参数是不相等的,例如,300DPI(行方向)*100DPI(列方向)。
步骤S104:获取所述目标图像的第一横边沿的横方向斜率和第一纵边沿的纵方向斜率。
在本实施例中,在计算图像的各个边之间的边沿夹角时,是通过计算相应的边的斜率来计算该边与坐标轴之间的夹角来计算的,因此,首先需要考虑的需要计算的边沿角度对应的横边以及纵边对应的斜率。
以图2为例,计算目标图像的上横边(即图2中的第一横边沿)与左纵边(即图2中的第一纵边沿)之间的夹角δ。在图2所示的坐标体系下,第一横边沿的横方向斜率kh、第一纵边沿的纵方向斜率kz即为通过CIS图像传感器采集到的图像的图像边沿对应的斜率。在CIS图像传感器采集目标图像的过程中,在作为目标纸币的纸币的放置位置有偏移或倾斜的情况下,上下横边沿以及左右纵边沿的斜率不为0/不存在,因此,需要计算其对应的斜率。进一步的,在CIS图像传感器的横纵DPI参数不相同的情况下,横方向斜率与纵方向斜率的乘积也不为0,因此,需要分别计算横方向斜率以及纵方向斜率。
在一个具体的实施例中,计算上述第一横边沿的横方向斜率和第一纵边沿的纵方向斜率的具体过程可以是根据采集到的目标图像的边沿上的点的坐标求取的。
具体的,上述步骤S104:获取所述目标图像的第一横边沿的横方向斜率和第一纵边沿的纵方向斜率具体包含了如下步骤S1042和S1044:
步骤S1042:获取所述目标图像的第一横边沿上若干个边沿点的坐标,根据所述第一横边沿上若干个边沿点的坐标按照最小二乘法计算所述第一横边沿的横方向斜率;
和/或,
步骤S1044:获取所述目标图像的第一纵边沿上若干个边沿点的坐标,根据所述第一纵边沿上若干个边沿点的坐标按照最小二乘法计算所述第一纵边沿的纵方向斜率。
在CIS图像传感器采集的图像中,检测获取到的图像边沿的点,获取若干个边沿的点对应的坐标以供计算斜率。需要说明的是,在本实施例中,需要计算的是哪一条边对应的斜率,即获取该边沿上的若干个点(例如,获取10个边沿点)的左边。也就是说,在上述步骤S1042中,获取第一横边沿上的若干个边沿点的坐标,用以计算第一横边沿的横方向斜率;在上述步骤S1044中,获取第一纵边沿上的若干个边沿点的坐标,用以计算第一纵边沿的横方向斜率。
在某一条边上的若干个边沿点的坐标获取到之后,即可按照预设的斜率计算算法来计算对应的斜率。例如,边沿点的坐标为:
(x1,y1),(x2,y2),…,(xN,yN),
则可以根据上述坐标点进行拟合,计算上述边沿点所在直线的斜率;或者,根据最小二乘法,根据上述边沿点的斜率,计算对应的斜率。
步骤S106:根据预设的边沿夹角计算公式,以所述第一横边沿的横方向斜率、所述第一纵边沿的纵方向斜率、所述横方向DPI参数、所述纵方向DPI参数为自变量,计算所述目标图像中所述第一横边沿与所述第一纵边沿的图像边沿夹角。
如前所述,因为CIS图像传感的横纵方向DPI参数不相同,第一横边沿与第一纵边沿之间的斜率乘积不为1,且对应的夹角在图像上呈现出来的也不为90°。也就是说,目标纸币所对应的横边与纵边对应的夹角、与目标纸币对应的目标图像上呈现出来的横边与纵边对应的夹角,是不一致的。在根据横边沿与纵边沿的夹角来判断目标纸币的边角是否垂直的过程中,如果直接考虑目标图像的两条边的夹角是否为90°的话,其判断是不准确的或者没有意义的。因此,在本实施例中,需要将不同横纵DPI参数下的目标图像对应的斜率或夹角转换成与目标纸币对应的斜率或夹角。
在一个具体的实施例中,第一横边沿上的边沿点的坐标以(y,x)表示,第一纵边沿上的边沿点的坐标以(x,y)表示,也即与横方向上的边沿点的坐标转置表示,目的是求取的纵方向斜率以坐标纵轴为基准,方便求取相应的夹角。
具体的,在将目标图像上的边沿点以及斜率等参数转换成目标纸币所在的坐标系下的坐标以及斜率时,第一横边沿上的边沿点的坐标为(m,n),在将该边沿点的坐标进行转换的过程中,需要乘以横/纵DPI参数的比例系数,即A/B(其中,A为第一横边沿的横方向斜率,B为第一纵边沿的纵方向斜率),因此,转换之后的边沿点的坐标为(m,n·A/B);对应的,第一纵边沿上的边沿点的坐标为(n,m),在将该边沿点的坐标进行转换的过程中,需要乘以横/纵DPI参数的比例系数,即A/B,因此,转换之后的边沿点的坐标为(n·A/B,m)。
因此,转换之前的横/纵方向斜率与转换之后的横/纵方向斜率之间存在如下对应的关系:
其中,k′h表示转换之后的横方向斜率,k′z表示转换之后的纵方向斜率。
因此,根据转换之后的第一横边沿的横方向斜率k′h以及转换之后的第一纵边沿的纵方向斜率k′z可以分别求得对应的与坐标轴的夹角。
θ′=arctgk′h,
α′=arctgk′z,
其中,θ表示第一横边沿与坐标纵轴之间的夹角,θ′表示转换之后的第一横边沿与坐标纵轴之间的与夹角,即与夹角θ对应的转换之后的夹角;α表示第一纵边沿与坐标横轴之间的夹角,α′表示第一纵边沿与坐标横轴之间的夹角,即与夹角α对应的转换之后的夹角。
进一步的,在目标图像中,第一横边沿与第一纵边沿之间的夹角即可通过公式:
δ=180°-(90°-θ)-α=90°+θ-α,
来计算。
但是,在转换之后的坐标体系中,需要考虑的转换之后的夹角,因此,目标图像中第一横边沿与第一纵边沿的实际上的图像边沿夹角ε的计算是通过如下公式进行计算的:
也就是说,上述步骤S106中,根据预设的边沿夹角计算公式,以所述第一横边沿的横方向斜率、所述第一纵边沿的纵方向斜率、所述横方向DPI参数、所述纵方向DPI参数为自变量,计算所述目标图像中所述第一横边沿与所述第一纵边沿的图像边沿夹角,还包括:
根据公式
计算第一横边沿与第一纵边沿的图像边沿夹角,其中,ε为第一横边沿与第一纵边沿的图像边沿夹角,kh为横方向DPI参数,kz为纵方向DPI参数,A为第一横边沿的横方向斜率,B为第一纵边沿的纵方向斜率。
进一步的,在本实施例中,在目标图像中第一横边沿与第一纵边沿的实际上的图像边沿夹角ε计算得到之后,即可判断第一横边沿与第一纵边沿是否是垂直的。
一般来讲,在第一横边沿与第一纵边沿是垂直的情况下,上述目标图像中第一横边沿与第一纵边沿的实际上的图像边沿夹角ε应该为90°。考虑到相应的计算误差,可以在90°±1°的情况下,均判定目标图像中第一横边沿与第一纵边沿是垂直的。
具体的,在一个具体的实施例中,上述计算所述目标图像中所述第一横边沿与所述第一纵边沿的图像边沿夹角之后,还包括:判断所述计算得到的图像边沿夹角是否与预设的夹角阈值匹配;若是,则判定所述目标图像中所述第一横边沿与所述第一纵边沿垂直;若否,则判定所述目标图像中所述第一横边沿与所述第一纵边沿不垂直。
并且,预设的夹角阈值可以设置为90°,并且,夹角是否与预设的夹角阈值匹配的规则可以设置为夹角与该预设的夹角阈值之间的差值小于预设的差值阈值,例如,1°、0.5°,具体可以根据计算精度来进行设置。
在上述实施例的描述中,详细描述了图2中的第一横边沿与第一纵边沿之间的夹角的计算方法,相应的,上横边沿与右纵边沿之间的夹角、以及下横边沿与左/右纵边沿之间的夹角可以通过上述实施例来实现,只需要改变相应的边沿即可,并在计算边沿的斜率时采用目标图像上相应的边沿上的边沿点的坐标即可。
步骤S108:根据所述计算得到的图像边沿夹角确定所述目标纸币是否存在折叠或缺失。
在本实施例中,在步骤S106中计算得到了第一横边沿与第一纵边沿之间的图像边沿夹角之后,即可判断该夹角对应的纸币在该处是否存在折叠或者缺失,因为在存在折叠或缺失的情况下,其图像边沿夹角不是90°或者不是垂直的。如果要判断纸币的4个角均是否存在折叠或者缺失,则需要对图像中的4个边沿夹角分别进行计算和判断。如前所述,在前述根据夹角判断是否垂直的描述也同样适用于在本步骤中判断是否存在缺失或折叠。
即,判断所述计算得到的图像边沿夹角是否与预设的夹角阈值匹配;若是,则判定所述目标纸币不存在折叠或缺失,反之,则判定所述目标纸币存在折叠或缺失。
在另一个具体的实施例中,在目标图像存在一定的倾斜的情况下,即上述夹角θ不为0的情况下,需要对目标图像进行一定的旋转。
具体的,如前所述,在计算得到了第一图像在横方向上的边沿斜率以及第一图像在纵方向上的边沿斜率之后,即可计算第一图像与坐标横轴和纵轴的夹角,即上述夹角α和夹角θ。例如,可以通过反三角函数计算出上述夹角α和夹角θ,从而知道目标图像的横边以及纵边与坐标轴之间的夹角。
一般来讲,在对纸币的图像进行分析时,需要的是纸币的正向以及反向的图像,并且,在分析安全线等特征时,纸币的图像应该是规则的,并且应该是正的,不是歪向的,即倾斜角度为0。因此,在纸币的图像倾斜角度不为0的情况下,需要将目标图像进行旋转,以得到旋转之后的图像的倾斜角度为0,便于进一步的分析。
具体的,上述判定所述目标图像中所述第一横边沿与所述第一纵边沿垂直之后,还包括:在所述目标图像中所述第一横边沿与所述第一纵边沿是垂直的情况下,根据公式
θ=arctgkh
计算与所述目标图像对应的目标旋转角度θ;根据所述目标旋转角度对所述目标图像进行旋转,得到与目标图像对应的旋转图像。
例如,如图2所示,纸币图像与坐标横轴的夹角为θ,将对应的纸币的目标图像顺时针旋转θ度即可得到与目标图像对应的旋转图像。
此外,在本发明的另一个实施例中,还提出了一种纸币识别装置。
具体的,如图3所示,上述纸币识别装置包括目标图像获取模块102、斜率参数获取模块104、夹角计算模块106,其中:
目标图像获取模块102,用于获取通过CIS图像传感器采集的目标纸币的目标图像,确定所述CIS图像传感器的横方向DPI参数、纵方向DPI参数;
斜率参数获取模块104,用于获取所述目标图像的第一横边沿的横方向斜率和第一纵边沿的纵方向斜率;
夹角计算模块106,用于根据预设的边沿夹角计算公式,以所述第一横边沿的横方向斜率、所述第一纵边沿的纵方向斜率、所述横方向DPI参数、所述纵方向DPI参数为自变量,计算所述目标图像中所述第一横边沿与所述第一纵边沿的图像边沿夹角;
判断模块108,用于根据所述夹角计算模块106得到的图像边沿夹角确定所述目标纸币是否存在折叠或缺失。
可选的,在一个实施例中,夹角计算模块106还用于根据公式
计算第一横边沿与第一纵边沿的图像边沿夹角,其中,ε为第一横边沿与第一纵边沿的图像边沿夹角,kh为横方向DPI参数,kz为纵方向DPI参数,A为第一横边沿的横方向斜率,B为第一纵边沿的纵方向斜率。
可选的,在一个实施例中,如图3所示,上述装置还包括垂直判断模块110,用于判断所述计算得到的图像边沿夹角是否与预设的夹角阈值匹配;在所述计算得到的图像边沿夹角与预设的夹角阈值匹配的情况下,判定所述目标图像中所述第一横边沿与所述第一纵边沿垂直;在所述计算得到的图像边沿夹角与预设的夹角阈值不匹配的情况下,判定所述目标图像中所述第一横边沿与所述第一纵边沿不垂直。
可选的,在一个实施例中,斜率参数获取模块104还用于:获取所述目标图像的第一横边沿上若干个边沿点的坐标,根据所述第一横边沿上若干个边沿点的坐标按照最小二乘法计算所述第一横边沿的横方向斜率;和/或,获取所述目标图像的第一纵边沿上若干个边沿点的坐标,根据所述第一纵边沿上若干个边沿点的坐标按照最小二乘法计算所述第一纵边沿的纵方向斜率。
实施本发明实施例,将具有如下有益效果:
采用了上述纸币识别方法和装置之后,针对横纵不等DPI参数下CIS图像传感器采集的图像,根据图像边沿的斜率来计算相邻的边沿之间的夹角,并且该夹角表示的是采集的目标纸币对应的边沿的夹角,从而可以判断采集的目标纸币的边沿是否垂直,从而可以对纸币等目标纸币是否存在折叠或缺失进行判断,提高了对纸币图像识别的效率。
在上述实施例中,可以全部或部分的通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件程序实现时,可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时,全部或部分地产生按照本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中,或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输,例如,所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或者数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或者数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质,(例如,软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如,DVD)、或半导体介质(例如固态硬盘Solid State Disk(SSD))等。
在一个实施例中,如图4所示,图4展示了一种运行上述纸币识别方法的基于冯诺依曼体系的计算机系统的终端。该计算机系统可以是智能手机、平板电脑、掌上电脑、笔记本电脑或个人电脑等终端设备。具体的,可包括通过系统总线连接的外部输入接口1001、处理器1002、存储器1003和输出接口1004。其中,外部输入接口1001可选的可至少包括网络接口10012。存储器1003可包括外存储器10032(例如硬盘、光盘或软盘等)和内存储器10034。输出接口1004可至少包括显示屏10042等设备。
在本实施例中,本方法的运行基于计算机程序,该计算机程序的程序文件存储于前述基于冯诺依曼体系的计算机系统的外存储器10032中,在运行时被加载到内存储器10034中,然后被编译为机器码之后传递至处理器1002中执行,从而使得基于冯诺依曼体系的计算机系统中形成逻辑上的各个虚拟模块。且在上述纸币识别方法执行过程中,输入的参数均通过外部输入接口1001接收,并传递至存储器1003中缓存,然后输入到处理器1002中进行处理,处理的结果数据或缓存于存储器1003中进行后续地处理,或被传递至输出接口1004进行输出。
以上所揭露的仅为本发明较佳实施例而已,当然不能以此来限定本发明之权利范围,因此依本发明权利要求所作的等同变化,仍属本发明所涵盖的范围。
Claims (10)
1.一种纸币识别方法,其特征在于,包括:
获取通过CIS图像传感器采集的目标纸币的目标图像,确定所述CIS图像传感器的横方向DPI参数、纵方向DPI参数;
获取所述目标图像的第一横边沿的横方向斜率和第一纵边沿的纵方向斜率;
根据预设的边沿夹角计算公式,以所述第一横边沿的横方向斜率、所述第一纵边沿的纵方向斜率、所述横方向DPI参数、所述纵方向DPI参数为自变量,计算所述目标图像中所述第一横边沿与所述第一纵边沿的图像边沿夹角;
根据所述计算得到的图像边沿夹角确定所述目标纸币是否存在折叠或缺失。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据预设的边沿夹角计算公式,以所述第一横边沿的横方向斜率、所述第一纵边沿的纵方向斜率、所述横方向DPI参数、所述纵方向DPI参数为自变量,计算所述目标图像中所述第一横边沿与所述第一纵边沿的图像边沿夹角,还包括:
根据公式
计算第一横边沿与第一纵边沿的图像边沿夹角,其中,ε为第一横边沿与第一纵边沿的图像边沿夹角,kh为横方向DPI参数,kz为纵方向DPI参数,A为第一横边沿的横方向斜率,B为第一纵边沿的纵方向斜率。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述计算所述目标图像中所述第一横边沿与所述第一纵边沿的图像边沿夹角之后,还包括:
判断所述计算得到的图像边沿夹角是否与预设的夹角阈值匹配;
若是,则判定所述目标图像中所述第一横边沿与所述第一纵边沿垂直;
若否,则判定所述目标图像中所述第一横边沿与所述第一纵边沿不垂直。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述判定所述目标图像中所述第一横边沿与所述第一纵边沿垂直之后,还包括:
在所述目标图像中所述第一横边沿与所述第一纵边沿是垂直的情况下,根据公式
θ=arctgkh
计算与所述目标图像对应的目标旋转角度θ;
根据所述目标旋转角度对所述目标图像进行旋转,得到与目标图像对应的旋转图像。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取所述目标图像的第一横边沿的横方向斜率和第一纵边沿的纵方向斜率,还包括:
获取所述目标图像的第一横边沿上若干个边沿点的坐标,根据所述第一横边沿上若干个边沿点的坐标按照最小二乘法计算所述第一横边沿的横方向斜率;
和/或,
获取所述目标图像的第一纵边沿上若干个边沿点的坐标,根据所述第一纵边沿上若干个边沿点的坐标按照最小二乘法计算所述第一纵边沿的纵方向斜率。
6.一种纸币识别装置,其特征在于,包括:
目标图像获取模块,用于获取通过CIS图像传感器采集的目标纸币的目标图像,确定所述CIS图像传感器的横方向DPI参数、纵方向DPI参数;
斜率参数获取模块,用于获取所述目标图像的第一横边沿的横方向斜率和第一纵边沿的纵方向斜率;
夹角计算模块,用于根据预设的边沿夹角计算公式,以所述第一横边沿的横方向斜率、所述第一纵边沿的纵方向斜率、所述横方向DPI参数、所述纵方向DPI参数为自变量,计算所述目标图像中所述第一横边沿与所述第一纵边沿的图像边沿夹角;
判断模块,用于根据所述夹角计算模块得到的图像边沿夹角确定所述目标纸币是否存在折叠或缺失。
7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述夹角计算模块还用于根据公式
计算第一横边沿与第一纵边沿的图像边沿夹角,其中,ε为第一横边沿与第一纵边沿的图像边沿夹角,kh为横方向DPI参数,kz为纵方向DPI参数,A为第一横边沿的横方向斜率,B为第一纵边沿的纵方向斜率。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述装置还包括垂直判断模块,用于判断所述计算得到的图像边沿夹角是否与预设的夹角阈值匹配;在所述计算得到的图像边沿夹角与预设的夹角阈值匹配的情况下,判定所述目标图像中所述第一横边沿与所述第一纵边沿垂直;在所述计算得到的图像边沿夹角与预设的夹角阈值不匹配的情况下,判定所述目标图像中所述第一横边沿与所述第一纵边沿不垂直。
9.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述斜率参数获取模块还用于:获取所述目标图像的第一横边沿上若干个边沿点的坐标,根据所述第一横边沿上若干个边沿点的坐标按照最小二乘法计算所述第一横边沿的横方向斜率;
和/或,获取所述目标图像的第一纵边沿上若干个边沿点的坐标,根据所述第一纵边沿上若干个边沿点的坐标按照最小二乘法计算所述第一纵边沿的纵方向斜率。
10.一种金融自助设备,包括CIS图像传感器、以及如权利要求6-9所示的纸币识别装置。
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