CN110674819A - 卡面图片检测方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种卡面图片检测方法、装置、设备及存储介质。该方法包括:识别目标图片中待展示图像的区域信息;根据待展示图像的区域信息,生成待检测图片;将待检测图片和预设图片进行合成,得到合成图片;当检测到合成图片中包含第四像素值时,确定目标图片不合格,提高了图片的审核效率,进而提高了制卡效率。
Description
技术领域
本发明属于图像识别技术领域,尤其涉及一种卡面图片检测方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
随着用户对个性化的需求越来越高,用户可以根据自己选定的图片来定制智能卡的卡面。如,很多用户通常选择自己喜欢的卡通图片、人物图片、动物图片等作为定制银行卡的卡面图片来满足用户自身的个性化需求。
但是,银行卡的卡面不仅需要有卡面图片,还需要包括用户的信息、办理银行卡所归属银行的信息等。所以银行卡的卡面需要符合银行机构的规定。为了避免自定义图片中需要展示的部分与用户信息重叠,从而导致卡面图像不符合用户需求,需要人工对用户选择的卡面图片进行审核。而采用人工审核智能卡卡面图片效率低下。
发明内容
本发明实施例提供一种卡面图片检测方法、装置、设备及存储介质,能够解决目前采用人工审核智能卡卡面图片效率低下的问题。
第一方面,提供了一种卡面图片检测方法,该方法包括:识别目标图片中待展示图像的区域信息。
根据待展示图像的区域信息,生成待检测图片。
将待检测图片和预设图片进行合成,得到合成图片;其中,待检测图片的像素值和预设图片的像素值均为无色透明对应的第一像素值;待检测图片包括第一区域,第一区域与待展示图像的区域大小相同,第一区域的像素值为第二像素值;预设图片包括第二区域,第二区域与预定制卡中的内容区域大小相同,第二区域的像素值为第三像素值;合成图片包括第一区域和第二区域。
当检测到合成图片中包含第四像素值时,确定目标图片不合格。
在一种可能的实现方式中,预设图片的预设边缘区域的像素值为第五像素值;方法还包括:当检测到合成图片的预设边缘区域内包含第六像素值时,确定目标图片不合格。
在一种可能的实现方式中,在第一区域在待检测图片中的位置调整后,生成新的待检测图片。
将新的待检测图片和预设图片进行合成,得到新的合成图片。
当检测到新的合成图片中包含第四像素值时,确定目标图片不合格。
在一种可能的实现方式中,该方法还包括:当检测到第一区域的调整次数达到预设调整次数,且目标图片不合格时,生成更换提示信息,更换提示信息用于提示用户更换目标图片。
在一种可能的实现方式中,根据待展示图像的区域信息,生成待检测图片,包括:生成与预定制卡大小相同的第一图片。
根据待展示图像的区域信息,在第一图片上绘制第一区域,生成待检测图片。
在一种可能的实现方式中,该方法还包括:识别预定制卡上内容区域的区域信息和位置信息。
生成与预定制卡大小相同的第二图片。
根据内容区域的区域信息和位置信息,在第二图片上绘制第二区域,生成预设图片。
在一种可能的实现方式中,在识别目标图片中待展示图像的区域信息之前,方法还包括:获取目标图片。
在一种可能的实现方式中,目标图片包括一个或多个待展示图像。
在一种可能的实现方式中,识别目标图片中待展示图像的区域信息,包括:采用人工智能识别目标图片中的待展示图像。
识别待展示图像的区域信息。
在一种可能的实现方式中,该方法还包括:当检测到合成图片中不包含第四像素值时,确定目标图片合格。
将合格的目标图片发送给制卡数据服务器,以用于制卡数据服务器根据合格的目标图片制作卡片。
在一种可能的实现方式中,该方法应用于服务器或终端设备。
在一种可能的实现方式中,当方法应用于终端设备时,方法还包括:当目标图片不合格时,生成调整提示信息,调整提示信息用于提示用户调整目标图片的位置。
在一种可能的实现方式中,待展示图像为人物头像或动物头像。
第二方面,提供了一种卡面图片检测方法,该方法包括:识别目标图片中待展示图像的区域信息。
根据待展示图像的区域信息,生成待检测图片。
将待检测图片和预设图片进行合成,得到合成图片;其中,待检测图片包括第一区域,第一区域与待展示图像的区域大小相同;预设图片包括第二区域,第二区域与预定制卡中的内容区域大小相同;合成图片包括第一区域和第二区域。
当检测到第一区域与第二区域有重叠区域时,确定目标图片不合格;或者,当未检测到第一区域与第二区域有重叠区域时,确定目标图片合格。
第三方面,提供了一种卡面图片检测装置,该装置包括:识别模块,用于识别目标图片中待展示图像的区域信息。
生成模块,用于根据待展示图像的区域信息,生成待检测图片。
合成模块,用于将待检测图片和预设图片进行合成,得到合成图片;其中,待检测图片的像素值和预设图片的像素值均为无色透明对应的第一像素值;待检测图片包括第一区域,第一区域与待展示图像的区域大小相同,第一区域的像素值为第二像素值;预设图片包括第二区域,第二区域与预定制卡中的内容区域大小相同,第二区域的像素值为第三像素值;合成图片包括第一区域和第二区域。
检测模块,用于当检测到合成图片中包含第四像素值时,确定目标图片不合格。
第四方面,提供了一种卡面图片检测装置,该装置包括:识别模块,用于识别目标图片中待展示图像的区域信息。
生成模块,用于根据待展示图像的区域信息,生成待检测图片。
合成模块,用于将待检测图片和预设图片进行合成,得到合成图片;其中,待检测图片包括第一区域,第一区域与待展示图像的区域大小相同;预设图片包括第二区域,第二区域与预定制卡中的内容区域大小相同;合成图片包括第一区域和第二区域。
检测模块,用于当检测到第一区域与第二区域有重叠区域时,确定目标图片不合格;或者,当未检测到第一区域与第二区域有重叠区域时,确定目标图片合格。
第五方面,提供了一种电子设备,该设备包括:处理器以及存储有计算机程序指令的存储器;所述处理器执行所述计算机程序指令时实现如第一方面或者第一方面的任一可能实现方式中的方法,或者当计算机程序指令被处理器执行时实现第二方面或者第二方面的任一可能实现方式中的方法。
第六方面,提供了一种计算机存储介质,该计算机存储介质上存储有计算机程序指令,所述计算机程序指令被处理器执行时实现如第一方面或者第一方面的任一可能实现方式中的方法,或者当计算机程序指令被处理器执行时实现第二方面或者第二方面的任一可能实现方式中的方法。
本发明实施例的卡面图片检测方法、装置、设备及存储介质,通过自动检测合成图片中是否包含除第一区域的像素值、第二区域的像素值以及无色透明对应的像素值以外的像素值,确定用户上传的图片作为智能卡的图片是否合格,提高了图片的审核效率,进而提高了制卡效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对本发明实施例中所需要使用的附图作简单的介绍,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是本发明一个实施例提供的一种卡面图片检测方法的流程示意图。
图2是本发明一个实施例提供的待检测图片的示意图。
图3是本发明一个实施例提供的预设图片的示意图。
图4是本发明一个实施例提供的合成图片的示意图。
图5是本发明另一个实施例提供的一种卡面图片检测方法的流程示意图。
图6是本发明一个实施例提供的一种卡面图片检测装置的结构示意图。
图7是本发明另一个实施例提供的一种卡面图片检测装置的结构示意图。
图8是本发明一个实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将详细描述本发明的各个方面的特征和示例性实施例,为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及具体实施例,对本发明进行进一步详细描述。应理解,此处所描述的具体实施例仅被配置为解释本发明,并不被配置为限定本发明。对于本领域技术人员来说,本发明可以在不需要这些具体细节中的一些细节的情况下实施。下面对实施例的描述仅仅是为了通过示出本发明的示例来提供对本发明更好的理解。
需要说明的是,在本文中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
目前,可以将用户提供的个性化图片作为智能卡的卡面图片。例如,智能卡可以是银行卡、会员卡、地铁卡等。
以银行卡为例,由于银行卡除了卡面图片以外,还会包含芯片、银行行徽、银行卡账号、用户姓名、银行卡有效期以及银行卡所属的机构等必要内容。而银行卡的必要内容在卡面中的位置需要符合一定的规定或者满足银行卡机构的要求。用户提交的个性化图片中的图像,例如个性化图片中包括一只鸟,用户需要将这只鸟在银行卡卡面展示出来的。而银行卡的一些必要内容很可能会将用户需要展示的图像遮挡住。因此,用户需要展示的图像需要与银行卡的必要内容保持一定的相互位置关系。例如,用户需要将人物图片作为银行卡的卡面图片,那么制作银行卡的时候就不能出现人物图片的人像区域被银行卡的必要内容遮挡住的情况。如果出现则会影响银行卡卡面的美观,也会降低用户体验。
为了保证银行卡卡面符合相关要求,又能满足用户的个性化需求,需要人工对用户选择的卡面图片进行审核。而采用人工审核智能卡卡面图片效率低下。
因此,本发明实施例提供了一种卡面图片检测方法、装置、设备及存储介质。在该卡面图片检测方法中,用户可以通过终端设备将自定义图片上传至服务器,自定义图片可以是人物图片、卡通图片、植物图片,也可以是艺术字图片等。服务器接收到用户上传的自定义图片后,通过卡面图片检测方法来检测用户上传的自定义图片的合规性。当自定义图片不合格时,服务器将检测结果反馈给终端设备,用户基于终端设备接收到的检测结果,重新上传新的自定义图片。例如,可以将之前上传的自定义图片进行尺寸修改和形状修改等。当自定义图片合格时,该自定义图片可以作为智能卡的卡面图片,审核通过。服务器将自定义图片发送给制卡数据服务器,制卡数据服务器根据自定义图片制作智能卡。
用户还可以将自定义图片上传至终端设备,终端设备通过卡面图片检测方法来检测用户上传的自定义图片的合规性。当自定义图片不合格时,终端设备可以生成提示信息,提示用户该自定义图片不合格,用户可以调整自定义图片中待展示图像的位置,也可以更换自定义图片。当自定义图片合格时,终端设备可以将自定义图片以及用户信息发送给服务器。服务器可以审核用户信息是否存在一些违法信息等,例如,该用户的身份证号是否为伪造身份证号、该用户是否有违法行为等。当用户信息审核通过后,服务器将自定义图片发送给制卡数据服务器。终端设备也可以在通过卡面图片检测方法检测自定义图片合格后,直接将自定义图片发送给制卡数据服务器。制卡数据服务器根据自定义图片制作智能卡。
下面首先对本发明实施例所提供的卡面图片检测方法进行介绍。
图1示出了本发明一个实施例提供的一种卡面图片检测方法的流程示意图。如图1所示,该卡面图片检测方法包括:S101:识别目标图片中待展示图像的区域信息。
在本发明的一个实施例中,目标图片是用户自定义的图片,可以作为预定制卡的卡面图片,其中,目标图片可以是人物图片、卡通图片、植物图片,也可以是艺术字图片等。待展示图像可以是人物图片中的人物头像、动物图片中的动物头像、卡通图片中的卡通形象,植物图片中的植物图像,艺术字图片中的艺术字等。区域信息可以是待展示图像的区域大小以及区域的形状。目标图片中可以至少包括一个待展示图像。例如,目标图片可以是家庭合照,家庭合照中有5个人,那么这5个人的头部区域均为待展示图像。预定制卡可以为用户要定制的银行卡、地铁卡等。
在对目标图片进行识别之前,先获取用户上传的目标图片。获取到目标图片后,需要识别目标图片中的待展示图像,确定待展示图像的区域信息。在一个实施例中可以采用人工智能的方式识别待展示图像,例如,目标图片中的待展示图像为人脸图像,则可以采用人脸识别来识别待展示图像。
S102:根据待展示图像的区域信息,生成待检测图片。
生成待检测图片的具体过程可以为:生成与预订制卡大小相同的第一图片,第一图片可以是透明的,即第一图片的像素值可以为无色透明对应的第一像素值。得到第一图片后,根据识别到的待展示图像的区域信息,在第一图片上绘制第一区域。第一区域即为待展示图像对应的区域,包括待展示图像对应的区域的大小和形状。第一区域的形状可以是矩形、圆形或者待展示图像的轮廓形状等。在第一图片上绘制完第一区域,得到待检测图片,如图2所示。其中,待检测图片除第一区域以外的区域也可以是透明的。可以为第一区域填充颜色,例如黄色。填充颜色后区域的像素值为黄色对应的像素值,即第二像素值。
S103:将待检测图片和预设图片进行合成,得到合成图片;其中,合成图片包括第一区域和第二区域。
生成待检测图片后,需要基于待检测图片和预设图片,生成合成图片。在生成合成图片之前,本发明实施例还提供了具体生成预设图片的方法,具体的:识别预定制卡上内容区域的区域信息和位置信息。生成与预定制卡大小相同的第二图片。根据内容区域的区域信息和位置信息,在第二图片上绘制第二区域,生成预设图片。
在本发明的一个实施例中,以银行卡为例,银行卡包含芯片,还可以包括银行行徽、银行卡账号、用户姓名、银行卡有效期以及银行卡所属的机构等必要内容。每一项必要内容都在银行卡卡面上占有一定的区域,可以表示为矩形框。即矩形框为内容区域。
识别预定制卡上内容区域的区域信息和位置信息。在这里,预定制卡上的内容区域的排布可以是按照相关规定来排布的。内容区域里面的必要内容可以包括用户自定义的内容。
生成与预定制卡大小相同的第二图片,第二图片可以是是透明的,即第二图片的像素值为无色透明对应的第一像素值。得到第二图片后,根据识别到的内容区域的区域信息和位置信息,在第二图片上绘制第二区域,得到预设图片,如图3所示。其中,第二区域与内容区域的大小和形状是相同的,而且内容区域在预定制卡上的位置与第二区域在第二图片中的位置是相同的。
预设图片中还包括第二区域,可以为第二区域填充颜色,例如,填充蓝色。填充颜色后区域的像素值为蓝色对应的像素值,即第三像素值。预设图片除第二区域以外的区域可以是透明的。
可以理解的是,第一区域填充的颜色与第二区域填充的颜色是不同的。
在本发明的一个实施例中,合成图片可以是待检测图片和预设图片进行叠加生成,如图4所示。合成图片中包括第一区域和第二区域。合成图片中的第一区域和第二区域可能会重叠。如果合成图片中的第一区域和第二区域重叠,第二区域对应的必要内容将第一区域对应待展示图像遮挡了,也就是说目标图片是不合格的。例如,第一区域为黄色,第二区域为蓝色,那么,重叠后的区域为绿色。那么,如果第二区域将第一区域遮挡了,就会检测到绿色对应的像素值。合成图片除第一区域和第二区域以外的区域可以是透明的。
S104:当检测到合成图片中包含第四像素值时,确定目标图片不合格。
检测合成图片中是否包括第四像素。合成图片除第一区域以及第二区域以外的区域都是透明的。例如,第一区域为黄色,第二区域为蓝色,如果第一区域和第二区域没有重叠,那么合成图片中仅包括黄色和蓝色。如果第一区域和第二区域有重叠部分,黄色和蓝色叠加后的颜色,也就是绿色。如果检测到绿色对应的像素值,则目标图片是不合格的。此时,可以将检测结果反馈给用户,以使用户提供合格的目标图片,防止待展示图像被必要内容遮挡,提高了用户的体验度。如果未检测到绿色对应的像素值,则目标图片是合格的。本发明实施例通过检测合成图片中不同颜色对应的像素值来确定目标图片的合规性,出错率低,提高了图片的审核速度。
另外,为了使待展示图像能够完整的被合成在合成图片内,也就是说待展示图像在预定制卡制作完成后能够完全的展示在预定制卡的卡面,提高用户的体验度,在这里需要检测待展示图像是否完整的被合成在合成图片内。
具体的,预设图片的预设边缘区域的像素值为第五像素值;该方法还包括:当检测到合成图片的预设边缘区域内包含第六像素值时,确定目标图片不合格。
在本发明的一个实施例中,例如,可以为预设图片的预设边缘区域填充红色,其中,预设边缘区域为预设图片每个边缘内的区域。预设边缘区域的面积很小。又比如,待检测区域为黄色,如果检测到合成图片中包括橙色,则第一区域和预设边缘区域重叠了,那么待展示图像对应的第一区域可能未完整的合成在合成图片上,也就是说目标图片是不合格的。
预设边缘区域也可以为蓝色,那么如果第一区域与预设边缘区域重叠,重叠区域则为绿色。
目标图片不合格,可能是由于待展示图像在待检测图片中位置放置的不正确。可以调整第一区域在待检测图片中的位置,当然,也可能是出于其它原因调整图片位置,从而调整第一区域在待检测图片中的位置,然后再重新将预设图片和待检测图片进行合成,得到新的合成图片。对新的合成图片的像素值进行检测。
当检测到第一区域的调整次数已经达到了预设调整次数时,目标图片还是不合格,生成更换提示信息,以提示用户更换目标图片。然后按照图1所示的S101-S104的卡面图片检测方法检测更换后的目标图片的合规性。
另外,图1所示的卡面图片检测方法也可以应用于终端设备,在这里,终端设备可以实时检测目标图片的合规性。终端设备接收到用户上传的目标图片后,终端设备上可以通过应用程序或网页来实时向用户展示目标图片的位置。用户也可以直观的了解目标图片的调整方式进而来调整图片。例如,终端设备的应用程序上设置有与预定制卡大小相同的展示区域。该展示区域中还可以包括预定制卡的内容区域。该展示区域可以展示目标图片在制作卡片时目标图片中待展示图像与内容区域的相对位置。同时,终端设备并采用图1所示的S101-S104的卡面图片检测方法检测目标图片的合规性。当检测到目标图片不合格时,生成调整提示信息,该提示信息用于提示用户调整目标图片的位置以及用户调整目标图片的方式。例如,调整提示信息可以是向左边调整大约2厘米。
本发明实施例提供的卡面图片检测方法,通过将目标图片中的待展示图像的区域以及预定制卡中的内容区域合成在合成图片上。检测合成图片的像素值。通过检测合成图片的像素值进而来确定目标图片的合规性,提高了图片的审核效率,进而加快了制卡效率。
图5示出了本发明一个实施例提供的另一种卡面图片检测方法的流程示意图。如图5所示,该卡面图片检测方法包括:S501:识别目标图片中待展示图像的区域信息。
在本发明的一个实施例中,目标图片是用户自定义的图片,可以作为预定制卡的卡面图片,其中,目标图片可以是人物图片、卡通图片、植物图片等,也可以是艺术字图片。待展示图像可以是人物图片中的人脸图像、卡通图片中的卡通形象以及植物图片中的植物图像,还可以是艺术字图片中的艺术字等。区域信息可以是待展示图像的区域大小以及区域的形状。预定制卡为用户要定制的卡,包括银行卡、地铁卡等。
在对目标图片进行识别之前,需要先获取用户上传的目标图片。获取到目标图片后,需要识别目标图片中的待展示图像,确定待展示图像的区域信息。在一个实施例中可以采用人工智能的方式识别待展示图像,例如,目标图片中的待展示图像为人脸图像,则可以采用人脸识别来识别待展示图像。
S502:根据待展示图像的区域信息,生成待检测图片。
S503:将待检测图片和预设图片进行合成,得到合成图片;其中,待检测图片包括第一区域,第一区域与待展示图像的区域大小相同;预设图片包括第二区域,第二区域与预定制卡中的内容区域大小相同;合成图片包括第一区域和第二区域。
在本发明的一个实施例中,待检测图片是基于待展示图像的区域信息生成的。待检测图片包括第一区域,预设图片包括第二区域。合成待检测图片和预设图片后,得到的合成图片包括第一区域和第二区域。通过检测合成图片中第一区域和第二区域是否有重叠区域来确定目标图片的合规性。
基于待展示图像的区域信息生成待检测图片的方式、预设图片的生成方式等实施例与图1所示的实施例是一致的,在这里不在详细赘述。
S504:当检测到第一区域与第二区域有重叠区域时,确定目标图片不合格;或者,当未检测到第一区域与第二区域有重叠区域时,确定目标图片合格。
在本发明的一个实施例中,如果第一区域和第二区域没有重叠区域,则预定制卡中的内容区域没有将待展示图像遮挡。因此,如果检测到合成图片中的第一区域和第二区域有重叠区域,则目标图片是不合格的。如果没有检测到第一区域和第二区域有重叠区域,则目标图片是合格的。
本发明实施例提供的卡面图片检测方法,检测目标图片的合规性的方式简单,提高了图片的审核效率,进而加快了制卡效率。
图6示出了本发明一个实施例提供的一种卡面图片检测装置的结构示意图。如图6所示,该卡面图片检测装置包括:识别模块601,用于识别目标图片中待展示图像的区域信息。
生成模块602,用于根据待展示图像的区域信息,生成待检测图片。
合成模块603,用于将待检测图片和预设图片进行合成,得到合成图片;其中,待检测图片的像素值和预设图片的像素值均为无色透明对应的第一像素值;待检测图片包括第一区域,第一区域与待展示图像的区域大小相同,第一区域的像素值为第二像素值;预设图片包括第二区域,第二区域与预定制卡中的内容区域大小相同,第二区域的像素值为第三像素值;合成图片包括第一区域和第二区域。
检测模块604,用于当检测到合成图片中包含第四像素值时,确定目标图片不合格。
可选的,预设图片的预设边缘区域的像素值为第五像素值;检测模块604,还用于当检测到合成图片的预设边缘区域内包含第六像素值时,确定目标图片不合格。
可选的,该卡面图片检测装置还包括调整模块605,用于当目标图片不合格时,调整第一区域在待检测图片中的位置,生成新的待检测图片。
合成模块603,还用于将新的待检测图片和预设图片进行合成,得到新的合成图片。
检测模块604,还用于当检测到新的合成图片中包含第四像素值时,确定目标图片不合格。
可选的,当检测到第一区域的调整次数达到预设调整次数且目标图片不合格时,生成模块602,还用于生成更换提示信息,更换提示信息用于提示用户更换目标图片。
可选的,生成模块602具体用于:生成与预定制卡大小相同的第一图片。
根据待展示图像的区域信息,在第一图片上绘制第一区域,生成待检测图片。
可选的,识别模块601,还用于识别预定制卡上内容区域的区域信息和位置信息。
生成模块602,还用于生成与预定制卡大小相同的第二图片。
生成模块602,还用于根据内容区域的区域信息和位置信息,在第二图片上绘制第二区域,生成预设图片。
可选的,该卡面图片检测装置还包括获取模块606,用于在识别目标图片中待展示图像的区域信息之前,获取目标图片。
可选的,目标图片包括一个或多个待展示图像。
可选的,识别模块601,具体用于:
采用人工智能识别目标图片中的待展示图像。
识别待展示图像的区域信息。
可选的,检测模块604,还用于当检测到合成图片中不包含第四像素值时,确定目标图片合格;将目标图片发送给制卡数据服务器,以用于制卡数据服务器根据目标图片制作预定制卡。
可选的,该装置应用于服务器或终端设备。
可选的,当该装置应用于终端设备时,当目标图片不合格时,生成模块602,还用于生成调整提示信息,调整提示信息用于提示用户调整目标图片的位置。
可选的,待展示图像为人物头像或动物头像。
本发明实施例提供的卡面图片检测装置执行图1所示的方法中的各个步骤,并能够达到提高了图片的审核效率,进而加快了制卡效率的技术效果,为简洁描述,再此不在详细赘述。
图7示出了本发明一个实施例提供的另一种卡面图片检测装置的结构示意图。如图7所示,该卡面图片检测装置包括:识别模块701,用于识别目标图片中待展示图像的区域信息;生成模块702,用于根据待展示图像的区域信息,生成待检测图片;合成模块703,用于将待检测图片和预设图片进行合成,得到合成图片;其中,待检测图片包括第一区域,第一区域与待展示图像的区域大小相同;预设图片包括第二区域,第二区域与预定制卡中的内容区域大小相同;合成图片包括第一区域和第二区域;检测模块704,用于当检测到第一区域与第二区域有重叠区域时,确定目标图片不合格;或者,当未检测到第一区域与第二区域有重叠区域时,确定目标图片合格。
本发明实施例提供的卡面图片检测装置执行图5所示的方法中的各个步骤,并能够达到检测目标图片的合规性的方式简单,提高了图片的审核效率,进而加快了制卡效率的技术效果,为简洁描述,再此不在详细赘述。
图8示出了本发明实施例提供的一种电子设备的硬件结构示意图。
在电子设备可以包括处理器801以及存储有计算机程序指令的存储器802。
具体地,上述处理器801可以包括中央处理器(CPU),或者特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC),或者可以被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路。
存储器802可以包括用于数据或指令的大容量存储器。举例来说而非限制,存储器802可包括硬盘驱动器(Hard Disk Drive,HDD)、软盘驱动器、闪存、光盘、磁光盘、磁带或通用串行总线(Universal Serial Bus,USB)驱动器或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下,存储器802可包括可移除或不可移除(或固定)的介质。在合适的情况下,存储器802可在综合网关容灾设备的内部或外部。在特定实施例中,存储器802是非易失性固态存储器。在特定实施例中,存储器802包括只读存储器(ROM)。在合适的情况下,该ROM可以是掩模编程的ROM、可编程ROM(PROM)、可擦除PROM(EPROM)、电可擦除PROM(EEPROM)、电可改写ROM(EAROM)或闪存或者两个或更多个以上这些的组合。
处理器801通过读取并执行存储器802中存储的计算机程序指令,以实现上述实施例中的任意一种卡面图片检测方法。
在一个示例中,电子设备还可包括通信接口803和总线810。其中,如图8所示,处理器801、存储器802、通信接口803通过总线810连接并完成相互间的通信。
通信接口803,主要用于实现本发明实施例中各模块、装置、单元和/或设备之间的通信。
总线810包括硬件、软件或两者,将电子设备的部件彼此耦接在一起。举例来说而非限制,总线可包括加速图形端口(AGP)或其他图形总线、增强工业标准架构(EISA)总线、前端总线(FSB)、超传输(HT)互连、工业标准架构(ISA)总线、无限带宽互连、低引脚数(LPC)总线、存储器总线、微信道架构(MCA)总线、外围组件互连(PCI)总线、PCI-Express(PCI-X)总线、串行高级技术附件(SATA)总线、视频电子标准协会局部(VLB)总线或其他合适的总线或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下,总线810可包括一个或多个总线。尽管本发明实施例描述和示出了特定的总线,但本发明考虑任何合适的总线或互连。
该电子设备可以执行本发明实施例中的卡面图片检测方法,从而实现结合图1和图5描述的卡面图片检测方法。
另外,结合上述实施例中的卡面图片检测方法,本发明实施例可提供一种计算机存储介质来实现。该计算机存储介质上存储有计算机程序指令;该计算机程序指令被处理器执行时实现上述实施例中的任意一种卡面图片检测方法。
需要明确的是,本发明并不局限于上文所描述并在图中示出的特定配置和处理。为了简明起见,这里省略了对已知方法的详细描述。在上述实施例中,描述和示出了若干具体的步骤作为示例。但是,本发明的方法过程并不限于所描述和示出的具体步骤,本领域的技术人员可以在领会本发明的精神后,作出各种改变、修改和添加,或者改变步骤之间的顺序。
以上所述的结构框图中所示的功能块可以实现为硬件、软件、固件或者它们的组合。当以硬件方式实现时,其可以例如是电子电路、专用集成电路(ASIC)、适当的固件、插件、功能卡等等。当以软件方式实现时,本发明的元素是被用于执行所需任务的程序或者代码段。程序或者代码段可以存储在机器可读介质中,或者通过载波中携带的数据信号在传输介质或者通信链路上传送。“机器可读介质”可以包括能够存储或传输信息的任何介质。机器可读介质的例子包括电子电路、半导体存储器设备、ROM、闪存、可擦除ROM(EROM)、软盘、CD-ROM、光盘、硬盘、光纤介质、射频(RF)链路,等等。代码段可以经由诸如因特网、内联网等的计算机网络被下载。
还需要说明的是,本发明中提及的示例性实施例,基于一系列的步骤或者装置描述一些方法或系统。但是,本发明不局限于上述步骤的顺序,也就是说,可以按照实施例中提及的顺序执行步骤,也可以不同于实施例中的顺序,或者若干步骤同时执行。
以上所述,仅为本发明的具体实施方式,所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为了描述的方便和简洁,上述描述的系统、模块和单元的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。应理解,本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到各种等效的修改或替换,这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (18)
1.一种卡面图片检测方法,其特征在于,所述方法包括:
识别目标图片中待展示图像的区域信息;
根据所述待展示图像的区域信息,生成待检测图片;
将所述待检测图片和预设图片进行合成,得到合成图片;其中,所述待检测图片的像素值和所述预设图片的像素值均为无色透明对应的第一像素值;所述待检测图片包括第一区域,所述第一区域与所述待展示图像的区域大小相同,所述第一区域的像素值为第二像素值;所述预设图片包括第二区域,所述第二区域与预定制卡中的内容区域大小相同,所述第二区域的像素值为第三像素值;所述合成图片包括所述第一区域和所述第二区域;
当检测到所述合成图片中包含第四像素值时,确定所述目标图片不合格。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述预设图片的预设边缘区域的像素值为第五像素值;所述方法还包括:
当检测到所述合成图片的预设边缘区域内包含第六像素值时,确定所述目标图片不合格。
3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,
在所述第一区域在所述待检测图片中的位置调整后,生成新的待检测图片;
将所述新的待检测图片和所述预设图片进行合成,得到新的合成图片;
当检测到所述新的合成图片中包含第四像素值时,确定所述目标图片不合格。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
当检测到第一区域的调整次数达到预设调整次数,且所述目标图片不合格时,生成更换提示信息,所述更换提示信息用于提示用户更换所述目标图片。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述待展示图像的区域信息,生成待检测图片,包括:
生成与所述预定制卡大小相同的第一图片;
根据所述待展示图像的区域信息,在所述第一图片上绘制所述第一区域,生成所述待检测图片。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
识别所述预定制卡上所述内容区域的区域信息和位置信息;
生成与所述预定制卡大小相同的第二图片;
根据所述内容区域的区域信息和位置信息,在所述第二图片上绘制所述第二区域,生成所述预设图片。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在识别目标图片中待展示图像的区域信息之前,所述方法还包括:获取所述目标图片。
8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述目标图片包括一个或多个待展示图像。
9.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述识别目标图片中待展示图像的区域信息,包括:
采用人工智能识别所述目标图片中的待展示图像;
识别所述待展示图像的区域信息。
10.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
当检测到所述合成图片中不包含第四像素值时,确定所述目标图片合格;
将合格的所述目标图片发送给制卡数据服务器,以用于所述制卡数据服务器根据合格的所述目标图片制作卡片。
11.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法应用于服务器或终端设备。
12.根据权利要求11所述的方法,其特征在于,当所述方法应用于所述终端设备时,所述方法还包括:
当所述目标图片不合格时,生成调整提示信息,所述调整提示信息用于提示用户调整所述目标图片的位置。
13.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述待展示图像为人物头像或动物头像。
14.一种卡面图片检测方法,其特征在于,所述方法包括:
识别目标图片中待展示图像的区域信息;
根据所述待展示图像的区域信息,生成待检测图片;
将所述待检测图片和预设图片进行合成,得到合成图片;其中,所述待检测图片包括第一区域,所述第一区域与所述待展示图像的区域大小相同;所述预设图片包括第二区域,所述第二区域与预定制卡中的内容区域大小相同;所述合成图片包括所述第一区域和所述第二区域;
当检测到所述第一区域与所述第二区域有重叠区域时,确定所述目标图片不合格;或者,当未检测到所述第一区域与所述第二区域有重叠区域时,确定所述目标图片合格。
15.一种卡面图片检测装置,其特征在于,所述装置包括:
识别模块,用于识别目标图片中待展示图像的区域信息;
生成模块,用于根据所述待展示图像的区域信息,生成待检测图片;
合成模块,用于将所述待检测图片和预设图片进行合成,得到合成图片;其中,所述待检测图片的像素值和所述预设图片的像素值均为无色透明对应的第一像素值;所述待检测图片包括第一区域,所述第一区域与所述待展示图像的区域大小相同,所述第一区域的像素值为第二像素值;所述预设图片包括第二区域,所述第二区域与预定制卡中的内容区域大小相同,所述第二区域的像素值为第三像素值;所述合成图片包括所述第一区域和所述第二区域;
检测模块,用于当检测到所述合成图片中包含第四像素值时,确定所述目标图片不合格。
16.一种卡面图片检测装置,其特征在于,所述装置包括:
识别模块,用于识别目标图片中待展示图像的区域信息;
生成模块,用于根据所述待展示图像的区域信息,生成待检测图片;
合成模块,用于将所述待检测图片和预设图片进行合成,得到合成图片;其中,所述待检测图片包括第一区域,所述第一区域与所述待展示图像的区域大小相同;所述预设图片包括第二区域,所述第二区域与预定制卡中的内容区域大小相同;所述合成图片包括所述第一区域和所述第二区域;
检测模块,用于当检测到所述第一区域与所述第二区域有重叠区域时,确定所述目标图片不合格;或者,当未检测到所述第一区域与所述第二区域有重叠区域时,确定所述目标图片合格。
17.一种电子设备,其特征在于,所述设备包括:处理器以及存储有计算机程序指令的存储器;
所述处理器执行所述计算机程序指令时实现如权利要求1-13任意一项所述的卡面图片检测方法或实现如权利要求14所述的卡面图片检测方法。
18.一种计算机存储介质,其特征在于,所述计算机存储介质上存储有计算机程序指令,所述计算机程序指令被处理器执行时实现如权利要求1-13任意一项所述的卡面图片检测方法或实现如权利要求14所述的卡面图片检测方法。
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CA (1) | CA3160573A1 (zh) |
WO (1) | WO2021110090A1 (zh) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112801165A (zh) * | 2021-01-22 | 2021-05-14 | 中国银联股份有限公司 | 一种卡片审核方法及装置 |
WO2021110090A1 (en) * | 2019-12-03 | 2021-06-10 | Giesecke+Devrient Mobile Security Gmbh | Method, apparatus, device and storage medium for detecting card surface picture |
CN113778591A (zh) * | 2021-08-23 | 2021-12-10 | 中国银联股份有限公司 | 获取展示卡面的方法、装置、服务器及存储介质 |
Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101035279A (zh) * | 2007-05-08 | 2007-09-12 | 孟智平 | 一种在视频资源中使用信息集的方法 |
CN101034070A (zh) * | 2006-03-10 | 2007-09-12 | 欧姆龙株式会社 | 表面状态的检查方法以及表面状态检查装置 |
CN101216924A (zh) * | 2008-01-11 | 2008-07-09 | 北京盈天信科技发展有限公司 | 一种生成个性化银行卡的系统及方法 |
US20080235095A1 (en) * | 2007-03-19 | 2008-09-25 | Dnp Photo Imaging America Corporation | Gift card kiosk |
CN101528472A (zh) * | 2006-08-18 | 2009-09-09 | 格马尔托有限公司 | 将一个图像叠加到另一个图像的方法、使用该图像叠加方法个性化数据载体的方法以及个性化的数据载体 |
CN101676947A (zh) * | 2003-02-18 | 2010-03-24 | 舍弗塞德集团有限公司 | 处理图像的设备及方法 |
CN104002545A (zh) * | 2013-02-22 | 2014-08-27 | 立志凯株式会社 | 转印装置 |
CN105407275A (zh) * | 2015-10-30 | 2016-03-16 | 努比亚技术有限公司 | 照片合成装置及方法 |
WO2018090297A1 (zh) * | 2016-11-17 | 2018-05-24 | 北京工业大学 | 一种面向多源大尺度面曝光3d打印的光照均匀化方法 |
CN108351896A (zh) * | 2015-11-13 | 2018-07-31 | 微软技术许可有限责任公司 | 内容文件图像分析 |
CN110363785A (zh) * | 2019-07-15 | 2019-10-22 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 一种文本超框检测方法及装置 |
CN110462526A (zh) * | 2017-03-30 | 2019-11-15 | 佳能株式会社 | 成像装置 |
Family Cites Families (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2008032245A2 (en) * | 2006-09-11 | 2008-03-20 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Method and electronic device for creating an image collage |
US20080091459A1 (en) * | 2006-10-17 | 2008-04-17 | Serverside Group Limited | Transaction card design management system |
GB2510584A (en) * | 2013-02-07 | 2014-08-13 | Paneleven Ltd | Personalising bank and similar cards |
SG10201408694WA (en) * | 2014-12-26 | 2016-07-28 | Mastercard Asia Pacific Pte Ltd | Computer-aided card design validation |
US10425406B2 (en) | 2015-04-01 | 2019-09-24 | Branch Banking And Trust Company | Card-personalization system |
WO2018127856A1 (en) * | 2017-01-03 | 2018-07-12 | Schurkin Sergei | Computer implemented method and system of customizing a card |
CN110674819B (zh) * | 2019-12-03 | 2020-04-14 | 捷德(中国)信息科技有限公司 | 卡面图片检测方法、装置、设备及存储介质 |
-
2019
- 2019-12-03 CN CN201911217656.8A patent/CN110674819B/zh active Active
-
2020
- 2020-12-03 US US17/782,305 patent/US20230005100A1/en active Pending
- 2020-12-03 EP EP20896957.6A patent/EP4070239A4/en active Pending
- 2020-12-03 WO PCT/CN2020/133563 patent/WO2021110090A1/en unknown
- 2020-12-03 CA CA3160573A patent/CA3160573A1/en active Pending
Patent Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101676947A (zh) * | 2003-02-18 | 2010-03-24 | 舍弗塞德集团有限公司 | 处理图像的设备及方法 |
CN101034070A (zh) * | 2006-03-10 | 2007-09-12 | 欧姆龙株式会社 | 表面状态的检查方法以及表面状态检查装置 |
CN101528472A (zh) * | 2006-08-18 | 2009-09-09 | 格马尔托有限公司 | 将一个图像叠加到另一个图像的方法、使用该图像叠加方法个性化数据载体的方法以及个性化的数据载体 |
US20080235095A1 (en) * | 2007-03-19 | 2008-09-25 | Dnp Photo Imaging America Corporation | Gift card kiosk |
CN101035279A (zh) * | 2007-05-08 | 2007-09-12 | 孟智平 | 一种在视频资源中使用信息集的方法 |
CN101216924A (zh) * | 2008-01-11 | 2008-07-09 | 北京盈天信科技发展有限公司 | 一种生成个性化银行卡的系统及方法 |
CN104002545A (zh) * | 2013-02-22 | 2014-08-27 | 立志凯株式会社 | 转印装置 |
CN105407275A (zh) * | 2015-10-30 | 2016-03-16 | 努比亚技术有限公司 | 照片合成装置及方法 |
CN108351896A (zh) * | 2015-11-13 | 2018-07-31 | 微软技术许可有限责任公司 | 内容文件图像分析 |
WO2018090297A1 (zh) * | 2016-11-17 | 2018-05-24 | 北京工业大学 | 一种面向多源大尺度面曝光3d打印的光照均匀化方法 |
CN110462526A (zh) * | 2017-03-30 | 2019-11-15 | 佳能株式会社 | 成像装置 |
CN110363785A (zh) * | 2019-07-15 | 2019-10-22 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 一种文本超框检测方法及装置 |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2021110090A1 (en) * | 2019-12-03 | 2021-06-10 | Giesecke+Devrient Mobile Security Gmbh | Method, apparatus, device and storage medium for detecting card surface picture |
CN112801165A (zh) * | 2021-01-22 | 2021-05-14 | 中国银联股份有限公司 | 一种卡片审核方法及装置 |
CN112801165B (zh) * | 2021-01-22 | 2024-03-22 | 中国银联股份有限公司 | 一种卡片审核方法及装置 |
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