CN108734665A - 一种图像的校正方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开了一种图像的校正方法、装置、设备及存储介质。所述方法包括:获取原始图像的信息,所述原始图像的信息包括原始图像的倾斜信息;根据所述原始图像的倾斜信息和待截取区域的目标边界信息,确定所述待截取区域的目标边界在所述原始图像中对应的位置信息;根据所述位置信息在所述原始图像中截取对应的区域;根据截取的区域的校正精度,在所述目标边界中填充所述截取的区域的像素点。通过本发明的技术方案,能够节省校正时间,提高处理效率,节约系统资源。
Description
技术领域
本发明实施例涉及图像处理技术,尤其涉及一种图像的校正方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
纸币是代替金属货币执行流通手段的由国家(或某些地区)发行的强制使用的价值符号,作为当今世界各国普遍使用的货币形式,对纸币中各个特征区域的研究具有重要意义。
纸币图像包括多个特征区域,对不同区域需要进行不同的算法验证过程,以鉴别纸币的真伪。在对纸币图像上的各个特征区域进行算法验证之前,需要对纸币图像进行预处理,其中就包括对纸币图像的校正处理。目前普遍采用的纸币图像校正方法是:首先,对整个纸币图像采用同一算法进行校正;然后,从校正的图像中截取各特征区域。由于是对整个图像进行校正,因此会耗费大量时间,且不同特征区域对清晰度的要求各不相同,采用同一算法会导致需要重复对整个纸币图像进行多次校正,从而浪费资源、浪费时间。
发明内容
本发明实施例提供一种图像的校正方法、装置、设备及存储介质,以实现节省校正时间,提高处理效率,节约系统资源。
第一方面,本发明实施例提供了一种图像的校正方法,包括:
获取原始图像的信息,所述原始图像的信息包括原始图像的倾斜信息;
根据所述原始图像的倾斜信息和待截取区域的目标边界信息,确定所述待截取区域的目标边界在所述原始图像中对应的位置信息;
根据所述位置信息在所述原始图像中截取对应的区域;
根据截取的区域的校正精度,在所述目标边界中填充所述截取的区域的像素点。
进一步的,所述根据所述原始图像的倾斜信息和待截取区域的目标边界信息,确定所述待截取区域的目标边界在所述原始图像中对应的位置信息,包括:
根据所述原始图像的倾斜信息和待截取区域的目标边界信息确定所述原始图像中任一像素点的位置与所述目标边界中任一像素点的位置之间的对应关系;
根据所述对应关系确定所述待截取区域的目标边界在所述原始图像中对应的位置信息。
进一步的,所述根据所述原始图像的倾斜信息和待截取区域的目标边界信息确定所述原始图像中任一像素点的位置与所述目标边界中任一像素点的位置之间的对应关系,包括:
根据公式确定所述原始图像中任一像素点的位置(x,y)与所述目标边界中任一像素点的位置(nx,ny)之间的对应关系;
其中,所述原始图像中左上角的顶点位置为(org.x,org.y),cH表示水平倾斜角的余弦值,sH表示水平倾斜角的正弦值,sV表示垂直倾斜角的正弦值,cV表示垂直倾斜角的余弦值。
进一步的,所述根据截取的区域的校正精度,在所述目标边界中填充所述截取的区域的像素点,包括:
若所述截取的区域的校正精度小于精度阈值,则将所述截取的区域的像素点的像素值直接对应填充至所述目标边界中;
若所述截取的区域的校正精度不小于精度阈值,则将所述截取的区域的像素点对应的像素值采用线性插值的方式填充至所述目标边界中。
进一步的,所述将所述截取的区域的像素点的像素值直接对应填充至所述目标边界中,包括:
按照预设缩小比例缩小所述目标边界,并根据预设采样率将所述截取的区域的像素点的像素值直接对应填充至所述目标边界中。
第二方面,本发明实施例还提供了一种图像的校正装置,该装置包括:
信息获取模块,用于获取原始图像的信息,所述原始图像的信息包括原始图像的倾斜信息;
位置确定模块,用于根据所述原始图像的倾斜信息和待截取区域的目标边界信息,确定所述待截取区域的目标边界在所述原始图像中对应的位置信息;
区域截取模块,用于根据所述位置信息在所述原始图像中截取对应的区域;
像素填充模块,用于根据截取的区域的校正精度,在所述目标边界中填充所述截取的区域的像素点。
进一步的,所述位置确定模块,包括:
对应关系确定子模块,用于根据所述原始图像的倾斜信息和待截取区域的目标边界信息确定所述原始图像中任一像素点的位置与所述目标边界中任一像素点的位置之间的对应关系;
位置信息确定子模块,用于根据所述对应关系确定所述待截取区域的目标边界在所述原始图像中对应的位置信息。
进一步的,所述对应关系确定子模块,包括:
根据公式确定所述原始图像中任一像素点的位置(x,y)与所述目标边界中任一像素点的位置(nx,ny)之间的对应关系;
其中,所述原始图像中左上角的顶点位置为(org.x,org.y),cH表示水平倾斜角的余弦值,sH表示水平倾斜角的正弦值,sV表示垂直倾斜角的正弦值,cV表示垂直倾斜角的余弦值。
进一步的,所述像素填充模块,包括:
第一填充子模块,用于若所述截取的区域的校正精度小于精度阈值,则将所述截取的区域的像素点的像素值直接对应填充至所述目标边界中;
第二填充子模块,用于若所述截取的区域的校正精度不小于精度阈值,则将所述截取的区域的像素点对应的像素值采用线性插值的方式填充至所述目标边界中。
进一步的,所述第一填充子模块具体用于:
按照预设缩小比例缩小所述目标边界,并根据预设采样率将所述截取的区域的像素点的像素值直接对应填充至所述目标边界中。
第三方面,本发明实施例还提供了一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序所述处理器执行所述程序时实现如本发明实施例中任一所述的图像的校正方法。
第四方面,本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现如本发明实施例中任一所述的图像的校正方法。
本发明实施例通过确定待截取区域的目标边界在原始图像中对应的位置信息,在原始图像中截取与该位置信息对应的区域后,再根据截取的区域的校正精度,在该目标边界中填充截取的区域的像素点,利用了先截图后校正的优点,解决了现有技术中因采用对整个图像进行无差别校正再进行截图的方法,而导致耗费大量时间、处理效率低、浪费资源等问题,实现了节省校正时间,提高处理效率,节约系统资源的效果。
附图说明
图1是本发明实施例一提供的一种图像的校正方法的流程示意图;
图2是本发明实施例二提供的一种图像的校正方法的流程示意图;
图3是本发明实施例三提供的一种图像的校正方法的流程示意图;
图4是本发明实施例四提供的一种图像的校正装置的结构示意图;
图5是本发明实施例五提供的一种计算机设备的结构示意图;
图6是本发明实施例一提供的包括冠字号区域图像的纸币原始图像的示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是,此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明,而非对本发明的限定。另外还需要说明的是,为了便于描述,附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
实施例一
图1为本发明实施例一提供的一种图像的校正方法的流程示意图。该方法可适用于图像校正的情况,该方法可以由图像的校正装置来执行,该装置可由硬件和/或软件组成,并一般可集成在电脑以及所有包含图像校正功能的终端中。具体包括如下:
S110、获取原始图像的信息,原始图像的信息包括原始图像的倾斜信息。
可选的,原始图像可以为矩形图像,原始图像的倾斜信息可以为原始图像相对于水平方向的倾斜角和/或原始图像相对于垂直方向的倾斜角。
示例性的,如图6所示,原始图像为纸币经图像采集后得到的未经校正的图像,纸币原始图像61在背景图像6中的倾斜信息可通过行列投影法得到边界直线方程后,再计算该边界直线方程的斜率后获得的水平倾斜角θ1和垂直倾斜角θ2,其中,行列投影法是指行像素值之和以及列像素值之和。
S120、根据原始图像的倾斜信息和待截取区域的目标边界信息,确定待截取区域的目标边界在原始图像中对应的位置信息。
可选的,待截取区域的目标边界信息表示对原始图像中特定区域图像经校正后的边界信息。确定待截取区域的目标边界在原始图像中对应的位置信息的目的在于,截取原始图像中的特定区域图像。
示例性的,如图6所示,待截取区域的目标边界信息表示的是纸币原始图像61中冠字号区域图像611经校正后的边界信息,则具体可以通过定义一个数组的方式来确定经校正后冠字号区域的边界信息,再通过每个像素点在该数组中的位置信息以及纸币原始图像61在背景图像6中的倾斜信息,确定纸币原始图像61中的冠字号区域图像611的位置信息。
S130、根据位置信息在原始图像中截取对应的区域。
示例性的,如图6所示,获得纸币原始图像61中的冠字号区域的位置信息后,可根据该位置信息截取纸币原始图像中的冠字号区域图像611。
在原始图像中截取对应的区域的目的在于,可以只对该区域进行校正,从而避免了对整个原始图像的校正处理而导致的处理效率低的问题,提高了处理速度。
S140、根据截取的区域的校正精度,在目标边界中填充截取的区域的像素点。
示例性的,若截取的区域为冠字号区域,由于冠字号区域用于对冠字号进行识别,对精度要求较高,因而需要采取高精度的校正方式对冠字号区域图像进行校正,例如可以采用线性插值方式;若截取的区域为纸币原始图像上的空白处区域,由于该空白处区域主要用于计算像素均值,对精度要求低,因而只需采取低精度的校正方式对该空白区域图像进行校正,例如可以采用截断方式。
根据截取的区域的校正精度对图像进行校正的好处在于,既可以满足不同特征区域的精度要求,又可以兼顾处理时间,对精度要求不高的特征区域采取低精度的校正处理方式,提高了处理效率。
本实施例的技术方案,通过确定待截取区域的目标边界在原始图像中对应的位置信息,在原始图像中截取与该位置信息对应的区域后,再根据截取的区域的校正精度,在该目标边界中填充截取的区域的像素点,利用了先截图后校正的优点,解决了现有技术中因采用对整个图像进行无差别校正再进行截图的方法,而导致耗费大量时间、处理效率低、浪费资源等问题,实现了节省校正时间,提高处理效率,节约系统资源的效果。
实施例二
图2为本发明实施例二提供的一种图像的校正方法的流程示意图。本实施例以上述实施例为基础进行优化,提供了优选的图像的校正方法,具体是,对根据原始图像的倾斜信息和待截取区域的目标边界信息,确定待截取区域的目标边界在原始图像中对应的位置信息进行了进一步优化。具体包括如下:
S210、获取原始图像的信息,原始图像的信息包括原始图像的倾斜信息。
S220、根据原始图像的倾斜信息和待截取区域的目标边界信息确定原始图像中任一像素点的位置与目标边界中任一像素点的位置之间的对应关系。
可选的,根据原始图像的倾斜信息和待截取区域的目标边界信息,可以确定待截取区域的目标边界内任一像素点分别对应于原始图像中的哪一像素点。其中,待截取区域的目标边界信息可以为待截取区域的目标边界内各像素点所处的位置信息,例如第nx行第ny列的像素点(nx,ny)表示为该像素点在整个背景图像上的位置信息。其中,原始图像中任一像素点的位置与目标边界中任一像素点的位置之间的对应关系可以是一对一的关系,即原始图像中一个像素点的位置对应于目标边界中一个像素点的位置;也可以是一对多的关系,即原始图像中一个像素点的位置对应于目标边界中多个像素点的位置。
优选的,根据原始图像的倾斜信息和待截取区域的目标边界信息确定原始图像中任一像素点的位置与目标边界中任一像素点的位置之间的对应关系,包括:根据公式确定原始图像中任一像素点的位置(x,y)与目标边界中任一像素点的位置(nx,ny)之间的对应关系;其中,原始图像中左上角的顶点位置为(org.x,org.y),cH表示水平倾斜角的余弦值,sH表示水平倾斜角的正弦值,sV表示垂直倾斜角的正弦值,cV表示垂直倾斜角的余弦值。
其中,原始图像中左上角的顶点位置(org.x,org.y),是指原始图像所在的整个背景图像中原始图像的左上角顶点在整个背景图像中的位置。若计算得到的x,y值为小数,则可以根据四舍五入取整,也可以根据x,y值分别取x周围的两个整数值和y周围的两个整数值。确定原始图像中任一像素点的位置(x,y)与目标边界中任一像素点的位置(nx,ny)之间的对应关系的目的在于,可以根据该对应关系获取与目标边界中第nx行第ny列的像素点相对应的原始图像中第x行第y列的像素点,从而根据原始图像中该点的位置获取相应的像素值。
S230、根据对应关系确定待截取区域的目标边界在原始图像中对应的位置信息。
可选的,原始图像中任一像素点的位置与目标边界中任一像素点的位置之间的对应关系确定后,可将待截取区域的目标边界的位置信息代入该对应关系式中,计算得到该待截取区域的目标边界在原始图像中对应的位置信息。确定该位置信息的目的在于,只对原始图像中与待截取区域的目标边界相对应的区域进行截取并校正,从而减小校正区域,节省校正时间。
S240、根据位置信息在原始图像中截取对应的区域。
S250、根据截取的区域的校正精度,在目标边界中填充截取的区域的像素点。
本实施例的技术方案,通过确定原始图像中任一像素点的位置与目标边界中任一像素点的位置之间的对应关系,根据该对应关系确定待截取区域的目标边界在原始图像中对应的位置信息,进而在原始图像中截取对应的区域之后再将其中的像素点填充至目标边界中,实现了节省校正时间的效果。
实施例三
图3为本发明实施例三提供的一种图像的校正方法的流程示意图。本实施例以上述各实施例为基础进行优化,提供了优选的图像的校正方法,具体是,对根据截取的区域的校正精度,在目标边界中填充截取的区域的像素点进行了进一步优化。具体包括如下:
S310、获取原始图像的信息,原始图像的信息包括原始图像的倾斜信息。
S320、根据原始图像的倾斜信息和待截取区域的目标边界信息,确定待截取区域的目标边界在原始图像中对应的位置信息。
S330、根据位置信息在原始图像中截取对应的区域。
S340、判断截取的区域的校正精度是否小于精度阈值,若是,则执行S350;若否,则执行S360。
其中,精度阈值可以为预设的精度值。可选的,可在原始图像中截取对应的区域之后,提示用户输入该区域的要求精度,并将用户输入的要求精度作为截取的区域的校正精度,从而判断该输入的要求精度是否小于预设的精度值。可选的,也可以根据截取的区域的类型查询相应的校正精度经验值数据库,获取相应的校正精度,进而判断该获取的校正精度是否小于预设的精度值。
S350、将截取的区域的像素点的像素值直接对应填充至目标边界中。
可选的,若判断截取的区域的校正精度小于精度阈值,则采用截断的方式,将截取的区域的像素点的像素值直接对应填充至目标边界中。
示例性的,待截取区域的目标边界中某个像素点的位置信息(a,b)代入特定公式后,计算得到该像素点(a,b)对应于原始图像中的像素点(c,d),其中,c,d的值可能为小数,例如c=4.2,d=5.7,采用截断的方式是指直接取(4,6)处的像素点的像素值赋值给(a,b)处的像素点。
对精度要求低的特征区域采用截断的方式进行校正处理的好处在于,直接将原始图像中对应像素点的像素值赋值给待截取区域的像素点,可以降低校正过程的复杂度,节省校正时间,提高处理效率。
优选的,按照预设缩小比例缩小所述目标边界,并根据预设采样率将所述截取的区域的像素点的像素值直接对应填充至所述目标边界中。
其中,预设缩小比例与预设采样率相对应。示例性的,若预设缩小比例为1/2,即目标边界缩小为原目标边界的1/2,则预设采样率也减小为原采样率的1/2,从而使得截取的区域的大小经校正后缩小为原截取的区域大小的一半,例如原截取的区域大小为100*100,经校正后缩小为50*50。这样设置的好处在于,对于校正精度要求不高的特征区域,通过缩小校正后的特征区域的图像,从而进一步减少校正时间。
S360、将截取的区域的像素点对应的像素值采用线性插值的方式填充至目标边界中。
可选的,若判断截取的区域的校正精度不小于精度阈值,则将截取的区域的像素点的像素值采用线性插值的方式填充至目标边界中。优选的,线性插值可以为双线性插值。其中,双线性插值是有两个变量的插值函数的线性插值扩展,其核心思想是在两个方向分别进行一次线性插值
示例性的,待截取区域的目标边界中某个像素点的位置信息(a,b)代入特定公式后,计算得到该像素点(a,b)对应于原始图像中的像素点(c,d),其中,c,d的值可能为小数,例如c=4.2,d=5.7,则分别取原始图像中(4,5),(4,6),(5,5),(5,6)处的四个像素点的像素值通过双线性插值计算原始图像中(4.2,5.7)处的像素值并将其赋值给(a,b)处的像素点。
采用线性插值的方式的好处在于,可以在兼顾处理效率的同时保证截取的区域经校正后的图像精度能够满足要求。
本实施例的技术方案,通过判断截取的区域的校正精度是否小于精度阈值,对小于精度阈值的截取的区域采用直接填充的方式进行校正,对不小于精度阈值的截取的区域采用线性插值的方式进行校正,从而实现了特征区域的个性化校正,在节省校正时间的同时,也兼顾了校正精度。
实施例四
图4为本发明实施例四提供的一种图像的校正装置的结构示意图。该装置可适用于图像校正的情况,该装置可由硬件和/或软件组成,并一般可集成在电脑以及所有包含图像校正功能的终端中。参考图4,图像的校正装置包括:信息获取模块410、位置确定模块420、区域截取模块430以及像素填充模块440,下面对各模块进行具体说明。
信息获取模块410,用于获取原始图像的信息,所述原始图像的信息包括原始图像的倾斜信息;
位置确定模块420,用于根据所述原始图像的倾斜信息和待截取区域的目标边界信息,确定所述待截取区域的目标边界在所述原始图像中对应的位置信息;
区域截取模块430,用于根据所述位置信息在所述原始图像中截取对应的区域;
像素填充模块440,用于根据截取的区域的校正精度,在所述目标边界中填充所述截取的区域的像素点。
可选的,位置确定模块420,包括:
对应关系确定子模块,用于根据所述原始图像的倾斜信息和待截取区域的目标边界信息确定所述原始图像中任一像素点的位置与所述目标边界中任一像素点的位置之间的对应关系;
位置信息确定子模块,用于根据所述对应关系确定所述待截取区域的目标边界在所述原始图像中对应的位置信息。
可选的,所述对应关系确定子模块,包括:
根据公式确定所述原始图像中任一像素点的位置(x,y)与所述目标边界中任一像素点的位置(nx,ny)之间的对应关系;
其中,所述原始图像中左上角的顶点位置为(org.x,org.y),cH表示水平倾斜角的余弦值,sH表示水平倾斜角的正弦值,sV表示垂直倾斜角的正弦值,cV表示垂直倾斜角的余弦值。
可选的,像素填充模块440,包括:
第一填充子模块,用于若所述截取的区域的校正精度小于精度阈值,则将所述截取的区域的像素点的像素值直接对应填充至所述目标边界中;
第二填充子模块,用于若所述截取的区域的校正精度不小于精度阈值,则将所述截取的区域的像素点对应的像素值采用线性插值的方式填充至所述目标边界中。
可选的,所述第一填充子模块具体用于:
按照预设缩小比例缩小所述目标边界,并根据预设采样率将所述截取的区域的像素点的像素值直接对应填充至所述目标边界中。
上述产品可执行本发明任意实施例所提供的方法,具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
实施例五
图5为本发明实施例五提供的一种计算机设备的结构示意图。图5示出了适于用来实现本发明实施方式的示例性计算机设备12的框图。图5显示的计算机设备12仅仅是一个示例,不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图5所示,计算机设备12以通用计算设备的形式表现。计算机设备12的组件可以包括但不限于:一个或者多个处理器或者处理单元16,系统存储器28,连接不同系统组件(包括系统存储器28和处理单元16)的总线18。
总线18表示几类总线结构中的一种或多种,包括存储器总线或者存储器控制器,外围总线,图形加速端口,处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说,这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(ISA)总线,微通道体系结构(MAC)总线,增强型ISA总线、视频电子标准协会(VESA)局域总线以及外围组件互连(PCI)总线。
计算机设备12典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被计算机设备12访问的可用介质,包括易失性和非易失性介质,可移动的和不可移动的介质。
系统存储器28可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质,例如随机存取存储器(RAM)30和/或高速缓存存储器32。计算机设备12可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例,存储系统34可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图5未显示,通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图5中未示出,可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器,以及对可移动非易失性光盘(例如CD-ROM,DVD-ROM或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下,每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线18相连。存储器28可以包括至少一个程序产品,该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块,这些程序模块被配置以执行本发明各实施例的功能。
具有一组(至少一个)程序模块42的程序/实用工具40,可以存储在例如存储器28中,这样的程序模块42包括——但不限于——操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据,这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块42通常执行本发明所描述的实施例中的功能和/或方法。
计算机设备12也可以与一个或多个外部设备14(例如键盘、指向设备、显示器24等)通信,还可与一个或者多个使得用户能与该计算机设备12交互的设备通信,和/或与使得该计算机设备12能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡,调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口22进行。并且,计算机设备12还可以通过网络适配器20与一个或者多个网络(例如局域网(LAN),广域网(WAN)和/或公共网络,例如因特网)通信。如图所示,网络适配器20通过总线18与计算机设备12的其它模块通信。应当明白,尽管图中未示出,可以结合计算机设备12使用其它硬件和/或软件模块,包括但不限于:微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
处理单元16通过运行存储在系统存储器28中的程序,从而执行各种功能应用以及数据处理,例如实现本发明实施例所提供的图像的校正方法:获取原始图像的信息,所述原始图像的信息包括原始图像的倾斜信息;根据所述原始图像的倾斜信息和待截取区域的目标边界信息,确定所述待截取区域的目标边界在所述原始图像中对应的位置信息;根据所述位置信息在所述原始图像中截取对应的区域;根据截取的区域的校正精度,在所述目标边界中填充所述截取的区域的像素点。
实施例六
本发明实施例六提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现如本申请所有发明实施例提供的图像的校正方法:获取原始图像的信息,所述原始图像的信息包括原始图像的倾斜信息;根据所述原始图像的倾斜信息和待截取区域的目标边界信息,确定所述待截取区域的目标边界在所述原始图像中对应的位置信息;根据所述位置信息在所述原始图像中截取对应的区域;根据截取的区域的校正精度,在所述目标边界中填充所述截取的区域的像素点。
可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件,或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括:具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中,计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号,其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式,包括——但不限于——电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质,该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输,包括——但不限于——无线、电线、光缆、RF等等,或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明操作的计算机程序代码,所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++,还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中,远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机,或者,可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
注意,上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解,本发明不限于这里所述的特定实施例,对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此,虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明,但是本发明不仅仅限于以上实施例,在不脱离本发明构思的情况下,还可以包括更多其他等效实施例,而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。
Claims (10)
1.一种图像的校正方法,其特征在于,包括:
获取原始图像的信息,所述原始图像的信息包括原始图像的倾斜信息;
根据所述原始图像的倾斜信息和待截取区域的目标边界信息,确定所述待截取区域的目标边界在所述原始图像中对应的位置信息;
根据所述位置信息在所述原始图像中截取对应的区域;
根据截取的区域的校正精度,在所述目标边界中填充所述截取的区域的像素点。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述原始图像的倾斜信息和待截取区域的目标边界信息,确定所述待截取区域的目标边界在所述原始图像中对应的位置信息,包括:
根据所述原始图像的倾斜信息和待截取区域的目标边界信息确定所述原始图像中任一像素点的位置与所述目标边界中任一像素点的位置之间的对应关系;
根据所述对应关系确定所述待截取区域的目标边界在所述原始图像中对应的位置信息。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述原始图像的倾斜信息和待截取区域的目标边界信息确定所述原始图像中任一像素点的位置与所述目标边界中任一像素点的位置之间的对应关系,包括:
根据公式确定所述原始图像中任一像素点的位置(x,y)与所述目标边界中任一像素点的位置(nx,ny)之间的对应关系;
其中,所述原始图像中左上角的顶点位置为(org.x,org.y),cH表示水平倾斜角的余弦值,sH表示水平倾斜角的正弦值,sV表示垂直倾斜角的正弦值,cV表示垂直倾斜角的余弦值。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据截取的区域的校正精度,在所述目标边界中填充所述截取的区域的像素点,包括:
若所述截取的区域的校正精度小于精度阈值,则将所述截取的区域的像素点的像素值直接对应填充至所述目标边界中;
若所述截取的区域的校正精度不小于精度阈值,则将所述截取的区域的像素点对应的像素值采用线性插值的方式填充至所述目标边界中。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述将所述截取的区域的像素点的像素值直接对应填充至所述目标边界中,包括:
按照预设缩小比例缩小所述目标边界,并根据预设采样率将所述截取的区域的像素点的像素值直接对应填充至所述目标边界中。
6.一种图像的校正装置,其特征在于,包括:
信息获取模块,用于获取原始图像的信息,所述原始图像的信息包括原始图像的倾斜信息;
位置确定模块,用于根据所述原始图像的倾斜信息和待截取区域的目标边界信息,确定所述待截取区域的目标边界在所述原始图像中对应的位置信息;
区域截取模块,用于根据所述位置信息在所述原始图像中截取对应的区域;
像素填充模块,用于根据截取的区域的校正精度,在所述目标边界中填充所述截取的区域的像素点。
7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述位置确定模块包括:
对应关系确定子模块,用于根据所述原始图像的倾斜信息和待截取区域的目标边界信息确定所述原始图像中任一像素点的位置与所述目标边界中任一像素点的位置之间的对应关系;
位置信息确定子模块,用于根据所述对应关系确定所述待截取区域的目标边界在所述原始图像中对应的位置信息。
8.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述像素填充模块包括:
第一填充子模块,用于若所述截取的区域的校正精度小于精度阈值,则将所述截取的区域的像素点的像素值直接对应填充至所述目标边界中;
第二填充子模块,用于若所述截取的区域的校正精度不小于精度阈值,则将所述截取的区域的像素点对应的像素值采用线性插值的方式填充至所述目标边界中。
9.一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-5中任一所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一所述的方法。
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Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111368915A (zh) * | 2020-03-04 | 2020-07-03 | 广东博智林机器人有限公司 | 一种图纸校对方法、装置、设备及存储介质 |
CN114066781A (zh) * | 2022-01-18 | 2022-02-18 | 浙江鸿禾医疗科技有限责任公司 | 胶囊内窥镜肠道图像的识别定位方法、存储介质和设备 |
TWI803788B (zh) * | 2020-11-12 | 2023-06-01 | 中華電信股份有限公司 | 防止機器盜撥國際電話之方法及系統 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101944187A (zh) * | 2010-09-07 | 2011-01-12 | 龚湘明 | 二维微型编码及其处理方法、装置 |
CN104809715A (zh) * | 2014-01-23 | 2015-07-29 | 广州南沙资讯科技园有限公司博士后科研工作站 | 纸币图像倾斜校正与区域提取方法 |
CN105335743A (zh) * | 2015-10-28 | 2016-02-17 | 重庆邮电大学 | 一种车牌识别方法 |
CN105513193A (zh) * | 2015-11-20 | 2016-04-20 | 深圳怡化电脑股份有限公司 | 一种矫正红外图像的方法及装置 |
WO2016180500A1 (fr) * | 2015-05-12 | 2016-11-17 | Colorix Sa | Procede et systeme d'authentification de document |
-
2017
- 2017-04-13 CN CN201710239388.4A patent/CN108734665A/zh active Pending
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101944187A (zh) * | 2010-09-07 | 2011-01-12 | 龚湘明 | 二维微型编码及其处理方法、装置 |
CN104809715A (zh) * | 2014-01-23 | 2015-07-29 | 广州南沙资讯科技园有限公司博士后科研工作站 | 纸币图像倾斜校正与区域提取方法 |
WO2016180500A1 (fr) * | 2015-05-12 | 2016-11-17 | Colorix Sa | Procede et systeme d'authentification de document |
CN105335743A (zh) * | 2015-10-28 | 2016-02-17 | 重庆邮电大学 | 一种车牌识别方法 |
CN105513193A (zh) * | 2015-11-20 | 2016-04-20 | 深圳怡化电脑股份有限公司 | 一种矫正红外图像的方法及装置 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
陈光清: "ATM机纸币冠字号识别技术研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库信息科技辑》 * |
陈灿: "几何校正中重采样方法研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库信息科技辑》 * |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111368915A (zh) * | 2020-03-04 | 2020-07-03 | 广东博智林机器人有限公司 | 一种图纸校对方法、装置、设备及存储介质 |
TWI803788B (zh) * | 2020-11-12 | 2023-06-01 | 中華電信股份有限公司 | 防止機器盜撥國際電話之方法及系統 |
CN114066781A (zh) * | 2022-01-18 | 2022-02-18 | 浙江鸿禾医疗科技有限责任公司 | 胶囊内窥镜肠道图像的识别定位方法、存储介质和设备 |
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