CN110378886A - 图像比对方法、图像比对装置、电子设备和介质 - Google Patents
图像比对方法、图像比对装置、电子设备和介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110378886A CN110378886A CN201910659870.2A CN201910659870A CN110378886A CN 110378886 A CN110378886 A CN 110378886A CN 201910659870 A CN201910659870 A CN 201910659870A CN 110378886 A CN110378886 A CN 110378886A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- image
- seal
- detected
- seal image
- reserved specimen
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/22—Matching criteria, e.g. proximity measures
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/018—Certifying business or products
- G06Q30/0185—Product, service or business identity fraud
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Economics (AREA)
- Finance (AREA)
- Marketing (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Collating Specific Patterns (AREA)
Abstract
本公开提供了一种图像比对方法、图像比对装置、电子设备和介质。该图像比对方法包括:获取待检测印鉴图像,以及获取与待检测印鉴图像对应的预留印鉴图像;获取待检测印鉴图像相对于预留印鉴图像的旋转角度;获取待检测印鉴图像在旋转角度下与预留印鉴图像的重合度;以及基于重合度确定待检测印鉴图像的真实性。
Description
技术领域
本公开涉及计算机技术领域,更具体地,涉及一种图像比对方法、图像比对装置、电子设备和介质。
背景技术
在很多企业中,普遍存在需要对特定对象的图像进行比对,以确定该特定对象的图像是否真实有效。例如,为审核合同中印章的真实性,需要将合同文档中印鉴与对应预留原件中印鉴进行比对。印鉴比对方式一般采用人工审核对比的方法。而且,同一家企业可能存在多种印章(如公章,合同专用章、财务专用章等),企业也可能会更换新印章。
在实现本公开构思的过程中,发明人发现现有技术中至少存在如下问题:采用人工审核比对方法验证存在耗费时间长、人力成本高,出错风险较大等问题。
发明内容
有鉴于此,本公开提供了一种用于自动比对印鉴真实有效性的图像比对方法、图像比对装置、电子设备和介质。
本公开的一个方面提供了一种由电子设备执行的图像比对方法,包括:获取待检测印鉴图像,以及获取与所述待检测印鉴图像对应的预留印鉴图像;获取所述待检测印鉴图像相对于所述预留印鉴图像的旋转角度;获取所述待检测印鉴图像在所述旋转角度下与所述预留印鉴图像的重合度;基于所述重合度确定所述待检测印鉴图像的真实性。
本公开提供的图像比对方法,在获取了待检测印鉴图像,以及与所述待检测印鉴图像对应的预留印鉴图像之后,获取该待检测印鉴图像相对于预留印鉴图像的旋转角度,然后按照该旋转角度旋转待检测印鉴图像,并进行像素级的图像重合度比对。因此,可以快速准确的确定各种旋转角度的待检测印鉴图像的真实性。其中,预留印鉴图像是指使用预先使用指定印章沾上颜料后印出来的图案,并存储在数据库中,如预留印鉴库。
本公开的另一个方面提供了一种图像比对装置,包括:图像获取模块、角度获取模块、重合度获取模块和真实性确定模块。其中,所述图像获取模块用于获取待检测印鉴图像,以及获取与所述待检测印鉴图像对应的预留印鉴图像;所述角度获取模块用于获取所述待检测印鉴图像相对于所述预留印鉴图像的旋转角度;所述重合度获取模块用于获取所述待检测印鉴图像在所述旋转角度下与所述预留印鉴图像的重合度;以及所述真实性确定模块用于基于所述重合度确定所述待检测印鉴图像的真实性。其中,各模块可以执行相应的方法的操作,在此不再一一赘述。
本公开的另一方面提供了一种电子设备,包括一个或多个处理器以及存储装置,其中,所述存储装置用于存储可执行指令,所述可执行指令在被所述处理器执行时,实现如上所述的方法。
本公开的另一方面提供了一种计算机可读存储介质,存储有计算机可执行指令,所述指令在被执行时用于实现如上所述的方法。
本公开的另一方面提供了一种计算机程序,所述计算机程序包括计算机可执行指令,所述指令在被执行时用于实现如上所述的方法。
附图说明
通过以下参照附图对本公开实施例的描述,本公开的上述以及其他目的、特征和优点将更为清楚,在附图中:
图1示意性示出了根据本公开实施例的图像比对方法、图像比对装置、电子设备和介质的应用场景;
图2示意性示出了根据本公开实施例的可以应用图像比对方法、图像比对装置、电子设备和介质的示例性系统架构;
图3示意性示出了根据本公开实施例的图像比对方法的流程图;
图4示意性示出了根据本公开实施例的用户管理流程图;
图5示意性示出了根据本公开实施例的获取待检测印鉴图像的流程图;
图6示意性示出了根据本公开实施例的获取与待检测印鉴图像对应的预留印鉴图像的流程图;
图7示意性示出了根据本公开实施例的拆分印鉴过程示意图;
图8示意性示出了根据本公开实施例的印鉴比对流程图;
图9示意性示出了根据本公开实施例的印鉴比对结果示意图;
图10示意性示出了根据本公开实施例的创建预留印鉴库流程图;
图11示意性示出了根据本公开另一实施例的图像比对方法的流程图;
图12示意性示出了根据本公开实施例的图像比对装置的框图;以及
图13示意性示出了根据本公开实施例的电子设备的方框图。
具体实施方式
以下,将参照附图来描述本公开的实施例。但是应该理解,这些描述只是示例性的,而并非要限制本公开的范围。在下面的详细描述中,为便于解释,阐述了许多具体的细节以提供对本公开实施例的全面理解。然而,明显地,一个或多个实施例在没有这些具体细节的情况下也可以被实施。此外,在以下说明中,省略了对公知结构和技术的描述,以避免不必要地混淆本公开的概念。
在此使用的术语仅仅是为了描述具体实施例,而并非意在限制本公开。在此使用的术语“包括”、“包含”等表明了所述特征、操作和/或部件的存在,但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、操作或部件。
在此使用的所有术语(包括技术和科学术语)具有本领域技术人员通常所理解的含义,除非另外定义。应注意,这里使用的术语应解释为具有与本说明书的上下文相一致的含义,而不应以理想化或过于刻板的方式来解释。
在使用类似于“A、B和C等中至少一个”这样的表述的情况下,一般来说应该按照本领域技术人员通常理解该表述的含义来予以解释(例如,“具有A、B和C中至少一个的系统”应包括但不限于单独具有A、单独具有B、单独具有C、具有A和B、具有A和C、具有B和C、和/或具有A、B、C的系统等)。在使用类似于“A、B或C等中至少一个”这样的表述的情况下,一般来说应该按照本领域技术人员通常理解该表述的含义来予以解释(例如,“具有A、B或C中至少一个的系统”应包括但不限于单独具有A、单独具有B、单独具有C、具有A和B、具有A和C、具有B和C、和/或具有A、B、C的系统等)。术语“第一”、“第二”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此,限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个所述特征。
本公开的实施例提供了一种图像比对方法、图像比对装置、电子设备和介质。该测试数据形成方法包括图像旋转过程和图像比对过程。在图像旋转过程中,获取待检测印鉴图像相对于预留印鉴图像的旋转角度,并待检测印鉴旋转至该旋转角度。在完成图像旋转过程之后,进入图像比对过程,获取待检测印鉴图像在旋转角度下与预留印鉴图像的重合度,以确定待检测印鉴图像的真实性。
图1示意性示出了根据本公开实施例的图像比对方法、图像比对装置、电子设备和介质的应用场景。
如图1所示,印鉴图像在公司运营的过程中随处可见,如存档的合同、票据等都需要加盖印章以证明自身的有效性和真实性。现有技术中,由于一个公司的合作公司通常具有多个,每个合作公司通常具有多个印章,如财务印章、合同印章等。为了证明得到的材料的真实性和有效性,通常需要对印鉴进行鉴别,如果印鉴图像不真实,则不能认可具有该印鉴图像的材料的真实性。图1中XXX合同上具有印鉴图像,需要验证该印鉴图像的真实性,因此,可以调用与该印鉴图像对应的预留印鉴图像,通过图像比对来确定其真实性。其中,材料上的印鉴图像与预留印鉴图像的旋转角度可能不同,因此,可以先将待检测印鉴图像旋转至与预留印鉴图像相同的旋转角度,然后将具有相同旋转角度的待检测印鉴图像和预留印鉴图像进行比对,以确定待检测印鉴的真实性。如图1中比对结果表明公司名称相差了一个“世”字。因此,该待检测印鉴图像的真实性要被质疑。
图2示意性示出了根据本公开实施例的可以应用图像比对方法、图像比对装置、电子设备和介质的示例性系统架构。需要注意的是,图2所示仅为可以应用本公开实施例的系统架构的示例,以帮助本领域技术人员理解本公开的技术内容,但并不意味着本公开实施例不可以用于其他设备、系统、环境或场景。
如图2所示,根据该实施例的系统架构100可以包括终端设备101、102、103,网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型,例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。
用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互,以接收或发送信息等。终端设备101、102、103可以登录印鉴比对系统、上传待检测印鉴图像、请求印鉴比对结果以及请求重验等(仅为示例)。
终端设备101、102、103包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机、扫描仪、高拍仪等等。
服务器105可以接收待检测印鉴图像、对待检测印鉴进行图像处理以及印鉴图像比对等操作,还可以给终端设备101、102、103反馈比对结果等。服务器105可以为数据库服务器、后台管理服务器、服务器集群等。后台管理服务器可以对接收到的用户请求数据等进行分析等处理,并将处理结果(例如根据用户请求获取或生成的测试结果等)反馈给终端设备。
需要说明的是,本公开实施例所提供的测试数据形成方法一般可以由服务器105执行。相应地,本公开实施例所提供的测试数据形成装置一般可以设置于服务器105中。
应该理解,终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要,可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。
图3示意性示出了根据本公开实施例的图像比对方法的流程图。
如图3所示,该方法可以包括操作S301~操作S307。
在操作S301,获取待检测印鉴图像,以及获取与待检测印鉴图像对应的预留印鉴图像。
在本身实施例中,可以接收客户端发送的待检测印鉴图像,也可以是根据终端提供的文件路径下载待检测印鉴图像。预留印鉴图像可以是根据终端提供的印鉴标识信息、公司名称等调用对应的预留印鉴。此外,预留印鉴图像还可以是对待检测印鉴图像进行图像识别,以确定其对应的公司名称以及印章类型等,进而调用最接近的预留印鉴。
在操作S303,获取待检测印鉴图像相对于预留印鉴图像的旋转角度。
在本身实施例中,可以通过安装预设旋转步长旋转待检测印鉴图像,并将每次旋转后的待检测印鉴图像与预留印鉴图像进行比对,以获得重合度。在旋转360度之后,或者重合度达到设定阈值且开始下降时的旋转角度作为待检测印鉴图像相对于预留印鉴图像的旋转角度。
在操作S305,获取待检测印鉴图像在旋转角度下与预留印鉴图像的重合度。
在本身实施例中,例如可以对待检测印鉴图像和预留印鉴图像进行二值化处理,得到双方的二值化图。然后将双方的二值化图进行重叠形成数字图像配准矩阵,这样就可以基于数字图像配准矩阵得到双方的二值化图的重合度。例如,二值化图利用数字“0”和数字“1”表示,两个二值化图重叠后,可以得到由数字“0”、“1”和“2”表示的数字图像配准矩阵,其中,“0”对应两个重叠的二值图的像素都是第一颜色像素,“1”对应一个二值图的像素为非第一颜色像素、且重叠的另一个二值图的该像素为第一颜色像素,“2”表示重叠的两个二值图的该像素均为非第一颜色像素。这样就可以通过统计数字图像配准矩阵中数字“1”和数字“2”的个数来确定两个二值化图的重叠度。
在操作S307,基于重合度确定待检测印鉴图像的真实性。
在本身实施例中,例如,当重合度超过预设重叠度阈值时,如超过95%、97%、99%或99.5%时,则确定待检测印鉴图像为真实可信的。
本公开提供的图像比对方法,在获取了待检测印鉴图像,以及与待检测印鉴图像对应的预留印鉴图像之后,获取该待检测印鉴图像相对于预留印鉴图像的旋转角度,然后按照该旋转角度旋转待检测印鉴图像,并进行像素级的图像重合度比对。因此,可以快速准确的确定各种旋转角度的待检测印鉴图像的真实性。
图4示意性示出了根据本公开实施例的用户管理流程图。
如图4所示,为了便于对印鉴比对系统的管理,可以对用户身份进行认证管理。
具体地,在操作S401,用户可以在登录页面利用账号密码或身份标识等信息登录印鉴比对系统。在操作S402,由集中授权平台(AAM)对账号和密码进行身份验证和授权。在操作S403,如果AAM验证通过,则通过用户列表获取用户账号权限。在操作S404,判断当前登录的账号是否为具有管理员权限,如果是,则可以授权新账户或者删除已有账户,如果否,则没有授权新账户或者删除已有账户权限。
例如,具有管理员权限的用户通过身份认证和集中授权平台(AAM)验证后,可登陆印鉴比对系统。用户账号在用户列表验证后,可判别当前用户的权限。如果为管理员账号,则可新增(删除)管理员或普通用户。如果为普通用户,则不具有上述新增(或删除)操作权限。
图5示意性示出了根据本公开实施例的获取待检测印鉴图像的流程图。
如图5所示,获取待检测印鉴图像可以包括操作S501~操作S507。
在操作S501,接收指定格式文件,指定格式文件至少包括待检测印鉴图像标识信息。
其中,待检测印鉴图像标识信息可以为公司名称、用途属性、唯一编码、唯一地址等信息。
在操作S503,解析指定格式文件获取待检测印鉴图像标识信息。如从指定格式文件中指定位置读取待检测印鉴图像标识信息。
在操作S505,将待检测印鉴图像标识信息在预留印鉴库中进行匹配。
在操作S507,如果存在匹配结果,则基于待检测印鉴图像标识信息从数据集合中下载包括待检测印鉴图像的待检测图像。
具体地,基于待检测印鉴图像标识信息从数据集合中下载包括待检测印鉴图像的待检测图像可以包括如下操作。
首先,下载指定格式文件对应的合同图像。如指定格式文件中具有下载地址,则可以基于该下载地址下载具有待检测印鉴图像的合同图像。
然后,识别合同图像,以获得乙方公司名称。例如,可以采用光学字符识别(Optical Character Recognition,简称OCR)技术从合同图像中识别出乙方公司名称。
接着,利用乙方公司名称在预留印鉴库中进行匹配,以确定预留印鉴库中是否包括乙方公司名称对应的预留印鉴图像,预留印鉴库包括预留印鉴图像、公司属性信息以及预留印鉴图像和公司属性信息之间的映射关系。
然后,如果确定预留印鉴库中包括乙方公司名称对应的预留印鉴图像,则处理合同图像以使得合同图像中包括的待检测印鉴图像具有指定高宽比。具体地,可以保持合同图像中的待检测印鉴图像的高宽比例不变,将印鉴图像调整为统一尺寸。用统一尺寸的原因是可以便于使用霍夫曼圆检测方法获取印章位置。然后利用如圆外扩、删除空白像素行和空白像素列等方式获取统一尺寸图像下印章的位置。再利用统一尺寸和合同图像中的待检测印鉴图像尺寸的比值,将统一尺寸图像下印鉴图像的位置映射回合同图像中的待检测印鉴图像。最后从合同图像中的待检测印鉴图像上切割待检测印鉴图像,可以保证待检测印鉴图像不会变形。其中空白像素可以指白色像素。
接着,从合同图像中获取完整印鉴图像。例如,通过圆形图像识别算法从合同图像中获取圆心坐标和半径值等,这样就可以从合同图像中获取待检测印鉴图像。此外,为了确保所获得的待检测印鉴图像的完整度,还可以对上述获取到的待检测印鉴图像进行外扩,然后删除所有的空白像素行和空白像素列。
在一个实施例中,从待检测图像,如合同图像中获取完整印鉴图像具体可以包括如下操作。
首先,基于预设算法对包含完整印鉴图像的待检测图像(如合同图像)进行圆形图像检测,以获得至少一对初始圆心坐标值和初始圆半径值。例如,基于霍夫曼圆方法获取圆形图像,该方法可以快速的从合同图像中检测出圆形图像,但是,无法保证基于该检测出的圆形图像从合同图像中截取的印鉴图像的完整性,如印鉴图像具有一定的形变,或者印鉴图像边缘存在缺陷等。
然后,对于每一对初始圆心坐标值和初始圆半径值,重复以下操作从待检测图像中获取一个完整印鉴图像:首先,基于初始圆心坐标值和初始圆半径值获取圆形图像在水平方向的第一起始坐标值和第一终止坐标值,以及圆形图像在与水平方向相垂直方向的第二起始坐标值和第二终止坐标值。然后,按照预设扩展步长调整第一起始坐标值、第一终止坐标值、第二起始坐标值和第二终止坐标值中的至少一个,直至第一起始坐标值和第二起始坐标值对应的像素列满足第一预设条件,以及第一终止坐标值和第二终止坐标值对应的像素行满足第二预设条件,接着,删除空白像素列和空白像素行,得到完整印鉴图像。这样就可以保证获取的待检测印鉴图像的完整度,且速度能满足实时在线处理需求。其中,第一起始坐标值可以指某个预设方向的起始坐标。例如y轴向的像素列中包括黑色像素的起始列的坐标。
在一个具体实施例中,用户上传csv格式文件,该文件内容包含“企业代码”、“企业名称”、“图像批次号”、“业务类型”、“业务金额”、“保证人企业代码”、“保证人名称”、“保证有效起始日”、“保证有效到期日”十个字段数据。该csv格式文件上传印鉴比对平台后,由印鉴比对平台判断字段格式是否符合要求,如果不符合要求则返回上传失败,如果符合要求则进一步解析该文件,如果解析成功,则反馈上传成功提示信息。
Csv格式文件解析成功后,在数据库任务表中插入新任务。该任务表由“task_id”、”user_id”、”、“task_name”、“total”、“num_completed”、“task_status”、“start_time”、“end_time”和“task_type”构成。其中,task_id为自增列,记录上传任务编号。user_id是当前上传csv格式文件的用户标识。task_name是上传的csv格式文件名称。total是csv格式文件中除标题外总数据条目数量。num_completed为当前处理数据条目累计数。task_status是判断当前任务是否完成的标志,1表示处理中,2表示已完成。其次,任务表中记录了任务开始时间(start_time)和结束时间(end_time),并以“YYYY-MM-DD HH:MM:SS”格式进行存储。task_type是任务类型。
解析csv格式文件中各字段形成列表,并将所有条目存入印鉴比对表。印鉴比对表由以下字段组成trans_id、task_id、enterprise_id、enterprise_name、contract_id、business_mold、business_amount、business_balance、pic_batch_id、guarantor_code、guarantor_name、guaranty_contract_id、guaranty_start_time、guaranty_end_time、record_time、comparison_result、comparative_seal_img、basic_seal_img、comparison_result_img。其中,trans_id、task_id、enterprise_id、enterprise_name、contract_id、business_mold、business_amount、business_balance、pic_batch_id、guarantor_code、guarantor_name、guaranty_contract_id、guaranty_start_time、guaranty_end_time均为输入字段。trans_id记录标识号是该表主键,task_id即上述任务编号。enterprise_id、enterprise_name、pic_batch_id分别对应上述csv格式文件中的企业代码、企业名称和图像批次号。business_mold、business_amount、business_balance分别为业务类型、业务金额、业务余额。guarantor_code、guarantor_name、guaranty_contract_id分别是保证人企业代码、保证人名称、保证合同号。guaranty_start_time、guaranty_end_time是保证有效起始日和保证有效到期日。record_time是入库时间。comparison_result、comparative_seal_img、basic_seal_img、comparison_result_img均是输出结果字段。comparison_result是比对结果,0表示比对正确,1表示比对存疑,2表示比对错误。comparative_seal_img是待检测印鉴图像的标识(UUID)、basic_seal_img是预留印鉴图像的标识(UUID)、comparison_result_img是待检测印鉴和预留印鉴图像的重合图像标识(UUID)。
当前处理数据条目累计数插入上述数据库任务表中的num_completed字段,并与total字段比较,判断csv格式文件中所有条目是否均已进行处理。如果num_completed与total相等,则更新数据库任务表的task_status字段由1变为2,即从“处理中”变为“处理完成”状态,则确定任务已经完成。反之继续处理当前任务的下一条目数据。
利用企业代码和用途属性在预留印鉴图像库中进行查询,确定预留印鉴图像库中是否存在对应的预留印鉴图像。如果存在对应的预留印鉴图像,则依据条目中图像批次号(pic_batch_id)从企业应用平台(Enterprise Application Platform,简称EAP)下载对应的合同图像,EAP为一种非结构化数据存储平台。否则,不存在对应的预留印鉴图像,则更新数据库任务表中num_completed字段记数增加。
如果下载合同图像失败,则更新数据库任务表中num_completed字段记数。如果下载图像成功,则进一步解析csv格式文件得到图像格式,并将下载的图像转换为jpg格式图像。
从EAP下载的待检测数据,可以为图像格式、pdf格式、文档(doc)格式等。如果是pdf格式或doc格式,则需要解析文件并转换为jpg格式图像,而图像格式不进行任何解析处理。期间,如果pdf格式或doc格式文件解析转换为jpg格式图像的过程失败,则更新数据库任务表中num_completed字段记数。
例如,可以通过以下方式从下载的图像中获取完整印鉴图像。
首先,通过大量人工审核印鉴图像,获知印鉴尺寸经验范围。初始化印鉴位置为空列表,初始化当前印鉴半径值rcurrent_min为印鉴尺寸经验最小半径值rexperience_min,初始化当前印鉴半径值rcurrent_max为印鉴尺寸经验最小半径值rexperience_max。
然后,利用若霍夫曼圆方法检测出印鉴图像中存在的圆形,如果圆形的最大半径值rcurrent_max小于印鉴尺寸经验最大半径值rexperience_max,则继续寻找印鉴图像中的圆形。反之,返回印鉴位置列表。因霍夫曼圆方法获取圆形的不精准性,不能确保可以截取完整印鉴。为解决这一问题,可以通过以下方式来获取完整印鉴图像。例如,如果霍夫曼圆方法检测出印鉴图像中存在圆形,则可获取粗略的半径和圆心坐标值,否则印鉴最小半径值rcurrent_min和最大半径值rcurrent_max各增长设定步长,如15(可以为15像素)。在得到粗略的半径和圆心坐标值之后,人工扩大半径范围,结合圆心坐标分别计算圆形高起始值、圆形高终止值、圆形宽起始值和圆形宽终止值,如式(1)~式(5)所示。
R=r+circle_range 式(1)
式(1)中r为霍夫曼圆方法获取圆形的粗略圆半径,circle_range为经验扩大范围,如可以设置为60(如60像素);式(2)~式(5)中x1、x2、y1、y2分别为扩展后的圆形高起始值、扩展后的圆形高终止值、扩展后的圆形宽起始值和扩展后的圆形宽终止值,x、y分别为霍夫曼圆方法获取圆形的圆心的x坐标和y坐标,R为预设扩展步长(即上述增长设定步长),h、w是扩展后的图像的高和宽。
利用上述x1、x2、y1、y2可初步从图像中截取的印鉴图像,且截取的印鉴图像内必然包含完整印鉴图像。其次,截取的印鉴图像在红色像素过滤后(仅保留红色像素点,即将图像上其他色域像素点设置为白色像素点,这样可以将如图1的左图中“世界地球村开发有限公司”与印鉴图像重叠的部分去除),依次进行灰度化、二值化及模糊化处理。
将上述截取的印鉴图像划分为行像素条,统计连续纯白色行像素条的行位置。一旦出现非纯白色行像素条,即当前行像素条中到达到印鉴的边缘。所以就可以准确的获得截取的印鉴图像中印鉴的高起始位置和高终止位置。同理,将模糊化的印鉴图像划分为列像素条,统计连续纯白色行像素条的列位置,一旦出现非纯白色行像素条,即当前列像素条中到达到印鉴的边缘,所以就可以准确的获得截取的印鉴图像中印鉴宽起始位置和宽终止位置。根据印鉴宽起始位置,宽终止位置,高起始位置和高终止位置,删除截取的印鉴图像上的纯白色行像素条和列像素条。
在截取的印鉴图像中删除纯白色行像素条和列像素条后,其高宽尺寸可判别印鉴图像的颜色类型,即红色印鉴或非红色印鉴(如黑色印鉴,因过滤了红色以外的颜色,非红色印鉴会被过滤掉)。如果高宽尺寸非零,即截取的印鉴图像为红色印鉴图像。反之,截取的印鉴图像为黑色印鉴图像。如果确定为黑色印鉴图像,则黑色印鉴图像不需要进行红色像素过滤处理,而是仅进行二值化、模糊化处理。之后,删除截取的印鉴图像上的纯白色行像素条和列像素条,以确定印鉴的宽起始位置,宽终止位置,高起始位置,高终止位置。
截取的印鉴图像中印鉴的宽起始位置、宽终止位置、高起始位置和高终止位置,结合基于粗略圆心坐标和半径计算得到的圆形高起始值、圆形高终止值、圆形宽起始值、圆形宽终止值、以及原印鉴图像高宽比例,可计算截取的印鉴图像在下载的图像中的印鉴的真实宽起始位置、真实宽终止位置、真实高起始位置和真实高终止位置。印鉴位置列表中以列表形式添加印鉴的真实宽起始位置、真实宽终止位置、真实高起始位置和真实高终止位置。其中,真实宽起始位置、真实宽终止位置、真实高起始位置和真实高终止位置的计算公式如式(6)~式(9)所示。
hstart=(cirPlist_x0+y1)*ratio 式(6)
hend=(cirPlist_x1+y1)*ratio 式(7)
wstart=(cirPlist_y0+x1)*ratio 式(8)
wend=(cirPlist_y2+x1)*ratio 式(9)
式(6)~式(9)中,cirPlist_x0、cirPlist_x1、cirPlist_y0、cirPlist_y1是截取的印鉴图像中印鉴高起始位置、高终止位置、宽起始位置和宽终止位置。x1、y1分别是式(2)、式(4)中的x1、y1,具体为圆形宽起始值,圆形高起始值。ratio是印鉴图像的高宽比例。
需要说明的是,在得到一个印鉴图像之后,为了避免重复检测同一印鉴,可以对图像上当前印鉴图像进行覆盖。例如,当前印鉴图像位置确定后,需要对原图像上当前印鉴图像进行覆盖,避免重复检测同一印鉴。例如,对x1增大20(20单位,如20像素),对式(3)中的x2缩小20,对y1增大20,对y2缩小20,构成可以完全覆盖印鉴的方形区域,然后将该区域中像素点全部设置为纯白色。
由于一个合同图像中可能包括多个印鉴图像,因此,可以重复以上操作寻找下载的合同图像中的圆形图像,一个合同图像对应的印鉴位置列表中可能存在多个印鉴位置。以印鉴图像高宽差的绝对值作为印鉴位置列表的过滤条件,如果高宽差的绝对值小于5(如5像素)则为合格印鉴。反之印鉴图像不合格并从印鉴位置列表中删除对应印鉴位置。最后,通过印鉴位置依次从原图像中提取印鉴图像,计算每个印鉴的图像质量。
通过以上操作即可从下载的待检测图像,如合同图像中获取所有印鉴图像,且可以保证每个印鉴图像的完整性。
图6示意性示出了根据本公开实施例的获取与待检测印鉴图像对应的预留印鉴图像的流程图。
如图6所示,获取与待检测印鉴图像对应的预留印鉴图像可以包括操作S601~操作S605。
在操作S601,获取待检测印鉴图像中完整印鉴图像。具体地,可以参考上述获取完整印鉴图像的过程,在此不再详述。
在操作S603,获取完整印鉴图像的属性信息。其中,属性信息可以包括印鉴图像的标识关联信息、用途信息等,以便于准确的定位到所需的预留印鉴图像。
例如,获取完整印鉴图像的属性信息可以包括获取完整印鉴图像的公司属性信息和用途属性信息。公司属性信息可以从上述csv格式文件中解析得到,当然也可以对印鉴图像进行识别得到。
具体地,用途属性信息可以通过以下方式获取。
首先,按照第一预设旋转步长将完整印鉴图像从第一旋转角度旋转至第二旋转角度,以获得多个像素条,其中,每个像素条为圆形图像的圆心至预设点之间的像素条,预设点位于圆形图像的圆周以外(如右侧边缘或右侧边缘之外)。例如,以1°为单位,将完整印鉴图像从0°旋转至359°,得到360条像素条。
接着,统计多个像素条中连续空白区域的范围,以获得粗略印鉴旋转角度。这样可以快速获得粗略印鉴旋转角度。需要说明的是,也可以是直接统计印章中连续空白区域的范围,利用空白区域的对称性获得粗略印鉴旋转角度。
然后,基于粗略印鉴旋转角度从完整印鉴图像的指定区域获取待识别图像。
接着,识别待识别图像中的文字信息,以获得用途属性信息。
在一个实施例中,基于粗略印鉴旋转角度从完整印鉴图像的指定区域提取待识别图像可以包括如下操作。
首先,去除完整印鉴图像中指定图像,以获得待转换图像,待转换图像包括文字图像。例如,去除印鉴边缘的圆圈图像、去除印鉴中心的特定图像,如五角星图像等。
然后,将待转换图像中文字图像的起始位置与完整印鉴图像的圆点位置之间的连线作为极坐标系的极轴。
接着,利用极坐标系转化直角坐标系方程将待转换图像处理为直角坐标系下的转换图像。即,将待转换图像拉直。
然后,基于粗略印鉴旋转角度和指定区域从完整印鉴图像的提取待识别图像。印鉴图像中文字信息和数字信息通常位于印鉴图像的特定区域。
相应地,识别待识别图像中的文字信息,以获得用途属性信息包括:识别转换图像中的文字图像,以获得用途属性信息。
以下以一个具体实施例来说明从完整印鉴图像中获取属性信息。印鉴具有用途属性,例如:公章、财务专用章、合同专用章等。因财务和合同专用章图像明确写明“财务专用章”或“合同专用章”的文字,所以可利用OCR文字识别来确定印鉴的用途属性。但是,这需要对印鉴图像进行旋转处理,使“财务专用章”或“合同专用章”的文字基本保持水平。以印鉴圆心至右侧边缘之间的固定长度构建像素条后,将印鉴从1°旋转至360°则可获取360个对应的像素条,统计连续空白像素条的度数范围。所以,可获取印鉴最大的空白扇形度数范围。而印鉴最大的空白扇形具有对称性特点,因此可作为调整印鉴旋转向的依据。之后,可截取印鉴图像中“财务专用章”或“合同专用章”的部分图像,并使用OCR识别对应的文字,通过文字模糊匹配确定印鉴的用途属性。
拆分每个印鉴图像获取印鉴文字图像及印鉴编号图像。例如,可以利用极坐标与直角坐标转化关系,从印鉴图像中截取的印鉴图像中文字图像(通常包括公司名称信息)和印鉴编号图像。首先,因只需获取印鉴文字和印鉴编号,所以可优先去除其他不必要图像因素,例如,根据印鉴比例关系,人为将印鉴圆边和中心五角星用白色覆盖。其次,极坐标系转换为直角坐标系后,印鉴文字(或编号图像)拆分存在文字不完整的问题。可依据粗略旋转角度以及上述印鉴最大的空白扇形,调整印鉴文字(公司名称)首个文字到达0°位置。最后,将预留印鉴图像视为极坐标系,利用极坐标系转化直角坐标系方程,将圆形图像拉伸为直角坐标转换图像,分别截取的印鉴文字和编号图像。
图7示意性示出了根据本公开实施例的拆分印鉴示意图。
如图7所示,图7的左边第一幅图为印鉴图像,左边第二幅图为拉直后的印鉴图像,左边第三幅图为截取出的文字图像信息,左边第三幅图为截取出的数字图像信息。其中,左边第二幅图的左侧有大量空白区域,该空白区域是去除中间五角星图像后留下的空白区域。
将印鉴图像,印鉴文字图像,印鉴编号图像及包含印鉴的待检测图像分别以UUID作为唯一识别码,上传至云计算和运维即服务(Operational accounting and analysissystem,简称OAAS)平台进行存储。并且,印鉴图像,印鉴文字图像,印鉴编号图像及包含印鉴的原印鉴图像的UUID更新预留印鉴表对应字段数据。
当前处理数据条目累计数(num_completed)与总数据条目数量(total)比较。判别是否存在下一条数据,如果存在下一条数据则重复执行以上操作。反之,则更新数据库任务表的task_status字段由1变为2,即从“处理中”变为“处理完成”状态,确定当前任务已经完成。
在操作S605,利用属性信息在预留印鉴库中进行匹配,以获得预留印鉴图像,其中,预留印鉴库包括预留印鉴图像、属性信息以及预留印鉴图像与属性信息的映射关系。
本公开实施例提供的属性信息获取方法可以快速地从完整印鉴图像中获取属性信息,满足实时在线处理对处理速度的需求。
在另一个实施例中,获取待检测印鉴图像相对于预留印鉴图像的旋转角度可以包括如下操作。
首先,将预留印鉴图像转换为第一二值化图像,以及将待检测印鉴图像转换为第二二值化图像,其中,空白区域图像对应的二值化图像的像素表示为第一数值,非空白区域图像对应的二值化图像的像素表示为第二数值。
然后,叠加第一二值化图像和第二二值化图像,以得到数字图像配准矩阵,数字图像配准矩阵的阵元的值包括第一数值、第二数值以及第一数值与第二数值之和中至少一种。
接着,按照第二预设旋转步长旋转第二二值化图像,以获取多个不同旋转角度下数字图像配准矩阵。
然后,基于多个不同旋转角度下数字图像配准矩阵确定待检测印鉴图像相对于预留印鉴图像的旋转角度。
在一个具体实施例中,在获取预留印鉴图像和待检测印鉴图像后,判别印鉴图像的数据格式,如果印鉴图像是灰度图像则仅做二值化处理;否则,需要先判别是否为红色印鉴,如果印鉴图像为红色印鉴,则对印鉴图像依次进行色度、对比度、锐度、亮度增强,二值化处理。如果不是红色印鉴,则对印鉴图像进行灰度化、二值化处理。其次,将二值化的预留印鉴和待检测印鉴中黑色像素点值设置为1。
然后,从0°到359°依次旋转待检测印鉴图像,并根据预留印鉴的高宽来调节旋转后待检测印鉴的尺寸。每次调节尺寸的待检测印鉴与预留印鉴图像加和产生重合图像。统计重合图像像素点值为2的像素点个数N1(即当前待检测印鉴与预留印鉴重合点个数),统计重合图像上像素点值小于3的像素点个数Nsum(当前待检测印鉴,预留印鉴重合点个数与非重合点个数的和)。当前印鉴比对得分为N1/Nsum。从0°到359°依次旋转待检测印鉴分别计算印鉴比对得分后,获取最大得分与对应旋转度数结果。
本公开实施例提供的方法通过印鉴旋转比对的方式计算两个印鉴图像之间的旋转角度。从0°到359°依次旋转印鉴图像,并根据预留印鉴的高宽来调节已旋转的印鉴图像尺寸。每次调节尺寸的印鉴图像与预留印鉴图像加和产生重合图像。统计重合图像固定像素值个数用于计算印鉴比对得分。从0°到359°依次旋转印鉴图像分别计算印鉴比对得分后,获取最大得分对应旋转度数结果。
图8示意性示出了根据本公开实施例的印鉴比对流程图。
如图8所示,获取待检测印鉴图像在旋转角度下与预留印鉴图像的重合度可以包括操作S801~操作S809。
在操作S801,基于旋转角度旋转待检测印鉴图像,得到旋转印鉴图像。
在操作S803,利用极坐标系转化直角坐标系方程将旋转印鉴图像处理为直角坐标系下的旋转转换印鉴图像。
在操作S805,拆分旋转转换印鉴图像以获得第一转换文字图像、第一转换数字图像,以及拆分预留印鉴图像以获得第二转换文字图像和第二转换数字图像。
在操作S807,将第一转换文字图像的二值化图和第二转换文字图像的二值化图进行配准,以获得文字图像配准矩阵,以及,将第一转换数字图像的二值化图和第二转换数字图像的二值化图进行配准,以获得数字图像配准矩阵。
在操作S809,基于文字图像配准矩阵和数字图像配准矩阵获取待检测印鉴图像在旋转角度下与预留印鉴图像的重合度。
在一个具体实施例中,拆分待检测印鉴图像和预留印鉴图像获取各自的印鉴文字图像及印鉴编号图像。(具体参考如上拆分印鉴图像得到文字图像和数字图像的内容,在此不再详述)获取印鉴文字图像,印鉴编号图像,待检测印鉴直角坐标转换图像(参考图7的左边第二幅图)。以及获取预留印鉴的印鉴文字图像,印鉴编号图像,预留印鉴直角坐标转换图像。
然后,待检测印鉴和预留印鉴的直角坐标转换图像进行图像配准,获取图像配准矩阵。
接着,如果配准失败,则继续利用图像配准矩阵对待检测印鉴和预留印鉴的印鉴文字图像进行图像配准。其中,配准失败可以指单独对两张印鉴图像中文字图像进行配准,若失败,则使用如图7的左边第二幅图获取整体的配准矩阵。或者单独对两张印鉴图像中印章编号图像进行配准,若失败,则使用图7的左边第二幅图获取整体的配准矩阵。
如果配准成功,则将预留印鉴和待检测印鉴图像的文字图像中黑色像素点值设置为1,两幅图像加和,统计重合图像像素点值为2的像素点个数N2(即待检测印鉴图像文字与预留印鉴文字重合点个数),统计重合图像上像素点值小于3的像素点个数Nsum(即当前待检测印鉴图像文字,预留印鉴文字重合点个数与非重合点个数的和)。当前印鉴文字比对得分为N2/Nsum。
然后通过类似的过程计算印鉴编号重合图像得分。
接着,将印鉴文字重合图像得分,印鉴编号重合图像得分分别与与各自的经验阈值比较,确定印鉴图像的真实性。例如,可将印鉴对比结果划分为正确,怀疑和错误三类。
在一个待检测印鉴图像比对完成后,待检测印鉴图像、预留印鉴和待检测印鉴图像重合图像以UUID作为唯一标识符上传至OAAS平台。返回待检测印鉴图像UUID、预留印鉴和待检测印鉴图像重合图像的UUID、以及印鉴比对结果。
接着,将当前处理数据条目累计数(num_completed)与总数据条目数量(total)比较。判别是否存在下一条数据,如果存在下一条数据则重复上述印鉴图像比对过程。反之,则更新数据库任务表的task_status字段由1变为2,即从“处理中”变为“处理完成”状态,确定当前任务已经完成。
又例如,可以通过调用Python印鉴比对接口进行印鉴图像比对。首先,将企业公司名称、预留印鉴图像的UUID和合同图像路径传给印鉴比对程序。如果调用失败,则更新数据库任务表中num_completed字段记数增加,如果调用成功则更新印鉴比对表的对应字段数据,并更新数据库任务表中num_completed字段记数。其中,印鉴图像、印鉴图像与预留印鉴重合图像以UUID作为唯一识别标志,上传至OAAS进行存储。该Python印鉴比对接口可以通过预留印鉴图像UUID从OAAS上下载对应的预留印鉴图像。
图9示意性示出了根据本公开实施例的印鉴比对结果示意图。
如图9所示,图9的左图为待检测印鉴图像,图9的中图为预留印鉴图像,图9的右图为待检测印鉴图像与预留印鉴图像的重叠图像。从图9的右图可看到,待检测印鉴图像中多出了文字“世”,比对结果可以为怀疑或假的。
本公开提供的图像比对方法,利用OCR文字识别,结合印鉴图像比较算法,实现印鉴的自动比对,并将印鉴图像差异结果进行展示。解决印鉴图像与对应预留印鉴图像进行人工审核比对而带来的人力资源浪费等问题。
图10示意性示出了根据本公开实施例的创建预留印鉴库流程图。
如图10所示,预留印鉴库通过以下方式构建。
在操作S1001,获取待录入的预留印鉴图像的属性信息。
在操作S1003,利用待录入的预留印鉴图像的属性信息在预留印鉴图像库中进行匹配。
在操作S1005,如果匹配结果为空,则上传待录入的预留印鉴图像的文件路径。
在一个具体实施例中,用户上传csv格式文件,该文件内容包含“客户代号”、“客户名称”、“图像批次号”、“上传时间”四个字段。该csv格式文件上传图像处理平台后,先判断字段格式是否符合要求,如果不符合要求则返回上传失败。如果字段格式符合要求,进一步判断该csv格式文件是否重复上传。例如,查询数据库任务表中是否存在相同csv文件名称,如果存在相同csv文件名称,则返回重复上传,否则返回上传成功提示信息。
在数据库任务表中插入新任务,该任务表与上述在数据库任务表中插入新任务的任务表的构成相同,在此不再赘述。
然后,解析csv各字段形成列表,并将所有条目存入预留印鉴库。预留印鉴库由task_id、enterprise_id、enterprise_name、pic_batch_id、upload_time、basic_seal_type、basic_seal_img、basic_seal_text_img、basic_seal_number_img、basic_seal_container_img、basic_seal_rect、record_time组成。其中,task_id,enterprise_id,enterprise_name、pic_batch_id均为输入,task_id即任务编号;enterprise_id、enterprise_name、pic_batch_id分别对应为csv文件中的客户代号、客户名称和图像批次号。upload_time是上传csv文件时间,以“YYYY-MM-DD HH:MM:SS”格式进行存储。basic_seal_type、basic_seal_img、basic_seal_text_img、basic_seal_number_img、basic_seal_container_img、basic_seal_rect、record_time是预留印鉴建库的输出结果字段。basic_seal_type是识别印鉴的类型,共分为4种,1表示公章,2表示财务章,3表示合同章,4表示不确定。basic_seal_img、basic_seal_text_img、basic_seal_number_img、basic_seal_container_img分别是印鉴图像、印鉴文字图像、印鉴编号图像、包含印鉴印鉴图像的通用唯一识别码(UUID)。使用UUID作为唯一识别码的原因是,需要将印鉴图像、印鉴文字图像、印鉴编号图像、包含印鉴印鉴图像上传至非结构数据存储平台进行保存。basic_seal_rect是印鉴图像在印鉴图像上的位置,该字段由1*4维列表构成,如:[高度起点,高度终点,宽度起点,宽度终点]。record_time是每条目印鉴检测完成后记录时间,“YYYY-MM-DD HH:MM:SS”格式进行存储。
接着,当前处理数据条目累计数插入数据库任务表的num_completed字段,并与total字段比较,判断csv中所有条目是否均已印鉴建库处理。如果num_completed与total相等,则更新数据库任务表的task_status字段由1变为2,即从“处理中”变为“处理完成”状态,确认任务已经完成。如果num_completed与total不相等,在继续处理当前任务的下一条目数据。
然后,如果处理当前任务的下一条目数据,依据条目中pic_batch_id(图像批次号)从EAP下载对应的印鉴图像。如果下载印鉴图像失败,则更新数据库任务表中num_completed字段记数增加。
接着,如果从EAP下载的印鉴图像成功,印鉴图像可以为为图像、pdf、doc等格式文件。如果为pdf或doc文件,则需要解析文件并转换为jpg格式图像,图像格式不进行任何解析处理。如果pdf或doc文件解析转换过程失败,则更新数据库任务表中num_completed字段记数。
然后,调用Python印鉴建库接口,传入图像文件路径。无论调用成功或失败均更新数据库任务表中num_completed字段记数增加。如果调用成功并返回所需输出结果,则更新预留印鉴表对应字段数据。通过以上操作即可自动构建预留印鉴库,且不会出现重复的预留印鉴图像。
图11示意性示出了根据本公开另一实施例的图像比对方法的流程图。
如图11所示,在基于重合度确定待检测印鉴图像的真实性之后,所述方法还可以包括操作S1101~操作S1103。
在操作S1101,接收待重验印鉴标识信息。
在操作S1103,响应于待重验印鉴标识信息,将待重验印鉴标识信息对应的待检测印鉴图像和预留印鉴图像进行重新比对。
在本实施例中,印鉴比对处理完成后,允许用户使用当前待检测印鉴图像进行重新比对。
例如,用户重新在印鉴图像比对页面上输入企业公司名称,在预留印鉴表中,通过企业代码和记录标识号(trans_id)查询预留印鉴图像是否存在。如果对应预留印鉴不存在,则直接提示结束。如果对应预留印鉴存在,则获取对应的UUID并调用计算机程序设计语言Python重比对接口。使用当前预留印鉴和待检测印鉴图像的UUID,分别从OAAS平台下载对应印鉴。然后,比对预留印鉴图像和待检测印鉴图像。
图12示意性示出了根据本公开实施例的图像比对装置的框图。
如图12所示,本公开的另一个方面提供了一种图像比对装置1200,该装置1200可以包括图像获取模块1210、角度获取模块1220、重合度获取模块1230和真实性确定模块1240。
其中,图像获取模块1210用于获取待检测印鉴图像,以及获取与待检测印鉴图像对应的预留印鉴图像。
角度获取模块1220用于获取待检测印鉴图像相对于预留印鉴图像的旋转角度。
重合度获取模块1230用于获取待检测印鉴图像在旋转角度下与预留印鉴图像的重合度。
真实性确定模块1240用于基于重合度确定待检测印鉴图像的真实性。
需要说明的是,装置部分实施例中各模块/单元/子单元等的实施方式、解决的技术问题、实现的功能、以及达到的技术效果分别与方法部分实施例中各对应的操作的实施方式、解决的技术问题、实现的功能、以及达到的技术效果相同或类似。其它模块可执行的操作参考说明书的方法相关部分,在此不再一一赘述。
根据本公开的实施例的模块、单元中的任意多个、或其中任意多个的至少部分功能可以在一个模块中实现。根据本公开实施例的模块、单元中的任意一个或多个可以被拆分成多个模块来实现。根据本公开实施例的模块、单元中的任意一个或多个可以至少被部分地实现为硬件电路,例如现场可编程门阵列(FPGA)、可编程逻辑阵列(PLA)、片上系统、基板上的系统、封装上的系统、专用集成电路(ASIC),或可以通过对电路进行集成或封装的任何其他的合理方式的硬件或固件来实现,或以软件、硬件以及固件三种实现方式中任意一种或以其中任意几种的适当组合来实现。或者,根据本公开实施例的模块、单元中的一个或多个可以至少被部分地实现为计算机程序模块,当该计算机程序模块被运行时,可以执行相应的功能。
例如,图像获取模块1210、角度获取模块1220、重合度获取模块1230和真实性确定模块1240中的任意多个可以合并在一个模块中实现,或者其中的任意一个模块可以被拆分成多个模块。或者,这些模块中的一个或多个模块的至少部分功能可以与其他模块的至少部分功能相结合,并在一个模块中实现。根据本公开的实施例,图像获取模块1210、角度获取模块1220、重合度获取模块1230和真实性确定模块1240中的至少一个可以至少被部分地实现为硬件电路,例如现场可编程门阵列(FPGA)、可编程逻辑阵列(PLA)、片上系统、基板上的系统、封装上的系统、专用集成电路(ASIC),或可以通过对电路进行集成或封装的任何其他的合理方式等硬件或固件来实现,或以软件、硬件以及固件三种实现方式中任意一种或以其中任意几种的适当组合来实现。或者,图像获取模块1210、角度获取模块1220、重合度获取模块1230和真实性确定模块1240中的至少一个可以至少被部分地实现为计算机程序模块,当该计算机程序模块被运行时,可以执行相应的功能。
图13示意性示出了根据本公开实施例的电子设备的方框图。图13示出的电子设备仅仅是一个示例,不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图13所示,根据本公开实施例的电子设备1300包括处理器1301,其可以根据存储在只读存储器(ROM)1302中的程序或者从存储部分1308加载到随机访问存储器(RAM)1303中的程序而执行各种适当的动作和处理。处理器1301例如可以包括通用微处理器(例如CPU)、指令集处理器和/或相关芯片组和/或专用微处理器(例如,专用集成电路(ASIC)),等等。处理器1301还可以包括用于缓存用途的板载存储器。处理器1301可以包括用于执行根据本公开实施例的方法流程的不同动作的单一处理单元或者是多个处理单元。
在RAM 1303中,存储有电子设备1300操作所需的各种程序和数据。处理器1301、ROM 1302以及RAM 1303通过总线1304彼此相连。处理器1301通过执行ROM 1302和/或RAM1303中的程序来执行根据本公开实施例的方法流程的各种操作。需要注意,所述程序也可以存储在除ROM 1302和RAM 1303以外的一个或多个存储器中。处理器1301也可以通过执行存储在一个或多个存储器中的程序来执行根据本公开实施例的方法流程的各种操作。
根据本公开的实施例,电子设备1300还可以包括输入/输出(I/O)接口1305,输入/输出(I/O)接口1305也连接至总线1304。电子设备1300还可以包括连接至I/O接口1305的以下部件中的一项或多项:包括键盘、鼠标等的输入部分1306;包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分1307;包括硬盘等的存储部分1308;以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分1309。通信部分1309经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器1310也根据需要连接至I/O接口1305。可拆卸介质1311,诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等,根据需要安装在驱动器1310上,以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分1308。
根据本公开的实施例,根据本公开实施例的方法流程可以被实现为计算机软件程序。例如,本公开的实施例包括一种计算机程序产品,其包括承载在计算机可读存储介质上的计算机程序,该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中,该计算机程序可以通过通信部分1309从网络上被下载和安装,和/或从可拆卸介质1311被安装。在该计算机程序被处理器1301执行时,执行本公开实施例的系统中限定的上述功能。根据本公开的实施例,上文描述的系统、设备、装置、模块、单元等可以通过计算机程序模块来实现。
本公开还提供了一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质可以是上述实施例中描述的设备/装置/系统中所包含的;也可以是单独存在,而未装配入该设备/装置/系统中。上述计算机可读存储介质承载有一个或者多个程序,当上述一个或者多个程序被执行时,实现根据本公开实施例的方法。
根据本公开的实施例,计算机可读存储介质可以是非易失性的计算机可读存储介质,例如可以包括但不限于:便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、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。在本公开中,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。例如,根据本公开的实施例,计算机可读存储介质可以包括上文描述的ROM 1302和/或RAM 1303和/或ROM 1302和RAM 1303以外的一个或多个存储器。
本领域技术人员可以理解,本公开的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可以进行多种组合和/或结合,即使这样的组合或结合没有明确记载于本公开中。这些实施例仅仅是为了说明的目的,而并非为了限制本公开的范围。尽管在以上分别描述了各实施例,但是这并不意味着各个实施例中的措施不能有利地结合使用。本公开的范围由所附权利要求及其等同物限定。不脱离本公开的范围,本领域技术人员可以做出多种替代和修改,这些替代和修改都应落在本公开的范围之内。
Claims (14)
1.一种由电子设备执行的图像比对方法,包括:
获取待检测印鉴图像,以及获取与所述待检测印鉴图像对应的预留印鉴图像;
获取所述待检测印鉴图像相对于所述预留印鉴图像的旋转角度;
获取所述待检测印鉴图像在所述旋转角度下与所述预留印鉴图像的重合度;以及
基于所述重合度确定所述待检测印鉴图像的真实性。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述获取与所述待检测印鉴图像对应的预留印鉴图像包括:
获取所述待检测印鉴图像中完整印鉴图像;
获取所述完整印鉴图像的属性信息;以及
利用所述属性信息在所述预留印鉴库中进行匹配,以获得所述预留印鉴图像,其中,所述预留印鉴库包括预留印鉴图像、属性信息以及预留印鉴图像与属性信息的映射关系。
3.根据权利要求2所述的方法,其中,所述获取所述待检测印鉴图像中完整印鉴图像包括:
基于预设算法对包含所述完整印鉴图像的待检测图像进行圆形图像检测,以获得至少一对初始圆心坐标值和初始圆半径值;
对于每一对初始圆心坐标值和初始圆半径值,重复以下操作从所述待检测图像中获取一个完整印鉴图像:
基于所述初始圆心坐标值和所述初始圆半径值获取圆形图像在水平方向的第一起始坐标值和第一终止坐标值,以及圆形图像在与所述水平方向相垂直方向的第二起始坐标值和第二终止坐标值;
按照预设扩展步长调整所述第一起始坐标值、所述第一终止坐标值、所述第二起始坐标值和所述第二终止坐标值中的至少一个,直至所述第一起始坐标值和所述第二起始坐标值对应的像素列满足第一预设条件,以及所述第一终止坐标值和所述第二终止坐标值对应的像素行满足第二预设条件;以及
删除空白像素列和空白像素行,得到完整印鉴图像。
4.根据权利要求2所述的方法,其中,所述获取所述完整印鉴图像的属性信息包括:
获取所述完整印鉴图像的公司属性信息和用途属性信息;
所述用途属性信息通过以下方式获取:
按照第一预设旋转步长将完整印鉴图像从第一旋转角度旋转至第二旋转角度,以获得多个像素条,其中,每个像素条为圆形图像的圆心至预设点之间的像素条,所述预设点位于所述圆形图像的圆周以外;
统计所述多个像素条中至少一个像素条的连续空白区域的范围,以获得粗略印鉴旋转角度;
基于所述粗略印鉴旋转角度从所述完整印鉴图像的指定区域获取待识别图像;以及
识别所述待识别图像中的文字信息,以获得所述用途属性信息。
5.根据权利要求4所述的方法,其中:
所述基于所述粗略印鉴旋转角度从所述完整印鉴图像的指定区域提取待识别图像包括:
去除所述完整印鉴图像中指定图像,以获得待转换图像,
所述待转换图像包括文字图像;
将所述待转换图像中文字图像的起始位置与完整印鉴图像的圆点位置之间的连线作为极坐标系的极轴;
利用极坐标系转化直角坐标系方程将所述待转换图像处理为直角坐标系下的转换图像;
基于所述粗略印鉴旋转角度和所述指定区域从所述完整印鉴图像的提取待识别图像;以及
所述识别所述待识别图像中的文字信息,以获得所述用途属性信息包括:识别所述转换图像中的文字图像,以获得所述用途属性信息。
6.根据权利要求2所述的方法,其中,所述预留印鉴库通过以下方式构建:
获取待录入的预留印鉴图像的属性信息;
利用待录入的预留印鉴图像的属性信息在所述预留印鉴图像库中进行匹配;以及
如果匹配结果为空,则上传所述待录入的预留印鉴图像的文件路径。
7.根据权利要求1所述的方法,其中,所述获取待检测印鉴图像包括:
接收指定格式文件,所述指定格式文件至少包括待检测印鉴图像标识信息;
解析所述指定格式文件获取所述待检测印鉴图像标识信息;
将所述待检测印鉴图像标识信息在预留印鉴库中进行匹配;以及
如果存在匹配结果,则基于所述待检测印鉴图像标识信息从数据集合中下载包括所述待检测印鉴图像的待检测图像。
8.根据权利要求7所述的方法,其中,所述基于所述待检测印鉴图像标识信息从数据集合中下载包括所述待检测印鉴图像的待检测图像包括:
下载所述指定格式文件对应的合同图像;
识别所述合同图像,以获得乙方公司名称;
利用所述乙方公司名称在预留印鉴库中进行匹配,以确定所述预留印鉴库中是否包括所述乙方公司名称对应的预留印鉴图像,所述预留印鉴库包括预留印鉴图像、公司属性信息以及预留印鉴图像和公司属性信息之间的映射关系;
如果确定所述预留印鉴库中包括所述乙方公司名称对应的预留印鉴图像,则处理所述合同图像以使得所述合同图像中包括的待检测印鉴图像具有指定高宽比;以及
从所述合同图像中获取完整印鉴图像。
9.根据权利要求1所述的方法,其中,所述获取所述待检测印鉴图像相对于所述预留印鉴图像的旋转角度包括:
将所述预留印鉴图像转换为第一二值化图像,以及将所述待检测印鉴图像转换为第二二值化图像,其中,空白区域图像对应的二值化图像的像素表示为第一数值,非空白区域图像对应的二值化图像的像素表示为第二数值;
叠加所述第一二值化图像和所述第二二值化图像,以得到数字图像配准矩阵,所述数字图像配准矩阵的阵元的值包括第一数值、第二数值以及第一数值与第二数值之和中至少一种;
按照第二预设旋转步长旋转所述第二二值化图像,以获取多个不同旋转角度下数字图像配准矩阵;以及
基于所述多个不同旋转角度下数字图像配准矩阵确定所述待检测印鉴图像相对于所述预留印鉴图像的旋转角度。
10.根据权利要求1所述的方法,其中,所述获取所述待检测印鉴图像在所述旋转角度下与所述预留印鉴图像的重合度包括:
基于所述旋转角度旋转所述待检测印鉴图像,得到旋转印鉴图像;
利用极坐标系转化直角坐标系方程将所述旋转印鉴图像处理为直角坐标系下的旋转转换印鉴图像;
拆分所述旋转转换印鉴图像以获得第一转换文字图像、第一转换数字图像,以及拆分所述预留印鉴图像以获得第二转换文字图像和第二转换数字图像;
将所述第一转换文字图像的二值化图和所述第二转换文字图像的二值化图进行配准,以获得文字图像配准矩阵,以及,将所述第一转换数字图像的二值化图和所述第二转换数字图像的二值化图进行配准,以获得数字图像配准矩阵;以及
基于所述文字图像配准矩阵和所述数字图像配准矩阵中至少一个获取所述待检测印鉴图像在所述旋转角度下与所述预留印鉴图像的重合度。
11.根据权利要求1所述的方法,在基于所述重合度确定所述待检测印鉴图像的真实性之后,所述方法还包括:
接收待重验印鉴标识信息;以及
响应于所述待重验印鉴标识信息,将所述待重验印鉴标识信息对应的待检测印鉴图像和预留印鉴图像进行重新比对。
12.一种图像比对装置,包括:
图像获取模块,用于获取待检测印鉴图像,以及获取与所述待检测印鉴图像对应的预留印鉴图像;
角度获取模块,用于获取所述待检测印鉴图像相对于所述预留印鉴图像的旋转角度;
重合度获取模块,用于获取所述待检测印鉴图像在所述旋转角度下与所述预留印鉴图像的重合度;以及
真实性确定模块,用于基于所述重合度确定所述待检测印鉴图像的真实性。
13.一种电子设备,包括:
一个或多个处理器;
存储装置,用于存储可执行指令,所述可执行指令在被所述处理器执行时,实现根据权利要求1~11中任一项所述的方法。
14.一种计算机可读存储介质,其上存储有可执行指令,该指令被处理器执行时实现根据权利要求1~11中任一项所述的方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910659870.2A CN110378886B (zh) | 2019-07-22 | 2019-07-22 | 图像比对方法、图像比对装置、电子设备和介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910659870.2A CN110378886B (zh) | 2019-07-22 | 2019-07-22 | 图像比对方法、图像比对装置、电子设备和介质 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN110378886A true CN110378886A (zh) | 2019-10-25 |
CN110378886B CN110378886B (zh) | 2021-09-10 |
Family
ID=68254631
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201910659870.2A Active CN110378886B (zh) | 2019-07-22 | 2019-07-22 | 图像比对方法、图像比对装置、电子设备和介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN110378886B (zh) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111768264A (zh) * | 2020-05-26 | 2020-10-13 | 上海晶赞融宣科技有限公司 | 商品展示图片生成方法及装置、存储介质、终端 |
CN113486891A (zh) * | 2021-06-22 | 2021-10-08 | 深圳无境创新科技有限公司 | 螺钉图像处理方法、装置、电子设备和存储介质 |
CN116645676A (zh) * | 2023-07-20 | 2023-08-25 | 深圳市驿格科技有限公司 | 一种车架号信息采集方法及其系统 |
Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1588435A (zh) * | 2004-09-22 | 2005-03-02 | 珠海金联安警用技术研究发展中心有限公司 | 防伪票据处理系统 |
EP2174245A1 (en) * | 2007-06-05 | 2010-04-14 | Iwi, Inc. | System and method for the collection, correlation and use of vehicle collision data |
CN102054168A (zh) * | 2010-12-23 | 2011-05-11 | 武汉大学苏州研究院 | 一种有价票据圆形印鉴识别方法 |
CN103235934A (zh) * | 2013-04-17 | 2013-08-07 | 中国工商银行股份有限公司 | 一种印鉴影像的比对方法以及比对系统 |
CN103729656A (zh) * | 2014-01-22 | 2014-04-16 | 河北远东通信系统工程有限公司 | 印鉴印痕的鉴别方法及鉴别系统 |
CN104461704A (zh) * | 2014-10-29 | 2015-03-25 | 中国建设银行股份有限公司 | 一种业务云处理方法和系统 |
CN105631447A (zh) * | 2015-12-18 | 2016-06-01 | 杭州仁盈科技股份有限公司 | 一种识别圆形公章中文字的方法 |
CN108132926A (zh) * | 2018-02-05 | 2018-06-08 | 北京公共交通控股(集团)有限公司 | 合同生成装置及系统 |
CN108509992A (zh) * | 2017-12-27 | 2018-09-07 | 广西新章物电防伪技术开发有限公司 | 一种基于机器学习技术的印章印文智能化识别防伪方法 |
CN108805787A (zh) * | 2018-04-17 | 2018-11-13 | 北京溯斐科技有限公司 | 一种纸质文档篡改鉴真的方法和装置 |
CN109583889A (zh) * | 2018-11-09 | 2019-04-05 | 阮静 | 基于区块链的印章或签名识别系统 |
-
2019
- 2019-07-22 CN CN201910659870.2A patent/CN110378886B/zh active Active
Patent Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1588435A (zh) * | 2004-09-22 | 2005-03-02 | 珠海金联安警用技术研究发展中心有限公司 | 防伪票据处理系统 |
EP2174245A1 (en) * | 2007-06-05 | 2010-04-14 | Iwi, Inc. | System and method for the collection, correlation and use of vehicle collision data |
CN102054168A (zh) * | 2010-12-23 | 2011-05-11 | 武汉大学苏州研究院 | 一种有价票据圆形印鉴识别方法 |
CN103235934A (zh) * | 2013-04-17 | 2013-08-07 | 中国工商银行股份有限公司 | 一种印鉴影像的比对方法以及比对系统 |
CN103729656A (zh) * | 2014-01-22 | 2014-04-16 | 河北远东通信系统工程有限公司 | 印鉴印痕的鉴别方法及鉴别系统 |
CN104461704A (zh) * | 2014-10-29 | 2015-03-25 | 中国建设银行股份有限公司 | 一种业务云处理方法和系统 |
CN105631447A (zh) * | 2015-12-18 | 2016-06-01 | 杭州仁盈科技股份有限公司 | 一种识别圆形公章中文字的方法 |
CN108509992A (zh) * | 2017-12-27 | 2018-09-07 | 广西新章物电防伪技术开发有限公司 | 一种基于机器学习技术的印章印文智能化识别防伪方法 |
CN108132926A (zh) * | 2018-02-05 | 2018-06-08 | 北京公共交通控股(集团)有限公司 | 合同生成装置及系统 |
CN108805787A (zh) * | 2018-04-17 | 2018-11-13 | 北京溯斐科技有限公司 | 一种纸质文档篡改鉴真的方法和装置 |
CN109583889A (zh) * | 2018-11-09 | 2019-04-05 | 阮静 | 基于区块链的印章或签名识别系统 |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111768264A (zh) * | 2020-05-26 | 2020-10-13 | 上海晶赞融宣科技有限公司 | 商品展示图片生成方法及装置、存储介质、终端 |
CN113486891A (zh) * | 2021-06-22 | 2021-10-08 | 深圳无境创新科技有限公司 | 螺钉图像处理方法、装置、电子设备和存储介质 |
CN116645676A (zh) * | 2023-07-20 | 2023-08-25 | 深圳市驿格科技有限公司 | 一种车架号信息采集方法及其系统 |
CN116645676B (zh) * | 2023-07-20 | 2023-11-03 | 深圳市驿格科技有限公司 | 一种车架号信息采集方法及其系统 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN110378886B (zh) | 2021-09-10 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US10402784B2 (en) | Dynamic notary system | |
CN111886842B (zh) | 使用基于阈值的匹配进行远程用户身份验证 | |
AU2013379774B2 (en) | Tax document imaging and processing | |
US9916626B2 (en) | Presentation of image of source of tax data through tax preparation application | |
US8700003B2 (en) | Geographical location authentication method | |
CN110378886A (zh) | 图像比对方法、图像比对装置、电子设备和介质 | |
US9324014B1 (en) | Automated user content processing for augmented reality | |
US20120180115A1 (en) | Method and system for verifying a user for an online service | |
CN106570481A (zh) | 一种票据信息化的处理方法、装置及系统 | |
CN109872233A (zh) | 合同签订方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
CN109858373A (zh) | 一种基于深度学习的发票识别验真方法及系统 | |
US20160125231A1 (en) | Systems and Methods for Enhanced Document Recognition and Security | |
CN110427949A (zh) | 表单校验的方法、装置、计算设备和介质 | |
CN112668575B (zh) | 关键信息提取方法、装置、电子设备及存储介质 | |
US20210365946A1 (en) | Payslip verification for blockchain transaction | |
CN108648189A (zh) | 图像模糊检测方法、装置、计算设备及可读存储介质 | |
US20230356539A1 (en) | Systems and methods for token authentication | |
CN110717732A (zh) | 一种信息认证方法及系统 | |
KR101012021B1 (ko) | 문서이미지 처리 시스템 및 그 방법 | |
US11120520B2 (en) | Method for marking visuals of information for subsequent identification or authentication | |
US20120136788A1 (en) | System and method for secure transfer of funds | |
US20180052446A1 (en) | System and method for representing a field of capture as physical media | |
JP4958868B2 (ja) | 文書特徴量抽出装置及び方法 | |
US20230362013A1 (en) | Systems and methods for token authentication | |
US20230362012A1 (en) | Systems and methods for token authentication |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |