CN110889470B - 用于处理图像的方法和装置 - Google Patents

Abstract

本申请实施例公开了用于处理图像的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：响应于获取到包括身份证的正面图像的第一待检测图像，对第一待检测图像进行模糊检测，得到第一模糊检测结果；响应于确定出第一模糊检测结果大于预定阈值，对第一待检测图像进行亮点检测以确定第一待检测图像中是否存在亮点；响应于确定出第一待检测图像中不存在亮点，则对第一待检测图像进行颜色检测以确定至少一个蓝色字体所在区域，以及对第一待检测图像进行人脸检测以确定人脸区域；根据人脸区域和至少一个蓝色字体所在区域确定身份证的正面信息是否完整；若正面信息不完整，则提示重新采集身份证的正面图像。该实施方式提高了身份证有效性检测的速度。

Description

用于处理图像的方法和装置

技术领域

本申请实施例涉及计算机技术领域，具体涉及用于处理图像的方法和装置。

背景技术

互联网应用中进行开户，支付和其他场景进行身份验证，对于每一个用户，在进行开户或者其他场景采集身份证图片数据时，需要把身份证放入手机背后屏幕指定区域内，当身份证不在指定区域内时会提示用户将身份证放入中间的方框内，当身份证在中间的方框内时，提示采集成功。身份证图片采集分为正面和背面两种。

而其中的身份证区域检测算法是基于霍夫变换直线检测算法。霍夫变换直线检测算法在计算机端利用强大的计算能力可以解决身份证区域验证的问题，但是在移动端，由于用户检测身份证的时间有限，一般在3秒以内，在白底的背景下，基本检测不出身份证直线。并且手持身份证的时候，80％的情况检测不出身份证直线。在背景颜色和身份证不一致的情况下，如果背景也有直线，会检测身份证区域失败。其他情况下一次也检测不出直线，需要检测3次以上，这时已经超过3秒钟的时间。

发明内容

本申请实施例提出了用于处理图像的方法和装置。

第一方面，本申请实施例提供了一种用于处理图像的方法，包括：响应于获取到包括身份证的正面图像的第一待检测图像，对第一待检测图像进行模糊检测，得到第一模糊检测结果；响应于确定出第一模糊检测结果大于预定阈值，对第一待检测图像进行亮点检测以确定第一待检测图像中是否存在亮点；响应于确定出第一待检测图像中不存在亮点，则对第一待检测图像进行颜色检测以确定至少一个蓝色字体所在区域，以及对第一待检测图像进行人脸检测以确定人脸区域；根据人脸区域和至少一个蓝色字体所在区域确定身份证的正面信息是否完整；响应于确定出正面信息不完整，则输出用于提示重新采集身份证的正面图像的信息。

在一些实施例中，对第一待检测图像进行模糊检测，包括：对第一待检测图像进行高斯模糊去噪；将去噪后的第一待检测图像转换为灰度图；对灰度图利用拉普拉斯算子滤波，得到直方图；将直方图归一化；将归一化后的灰度均值确定为模糊检测结果。

在一些实施例中，对第一待检测图像进行颜色检测以确定至少一个蓝色字体所在区域，包括：将第一待检测图像转换成HSV空间的第一转换图像；根据蓝色的HSV值的范围从第一转换图像中确定出至少一个蓝色的点；根据至少一个蓝色的点将第一转换图像转换成第一二值图；将第一转换图像中蓝色点在第一二值图中对应的点的至少一个集中区域确定为至少一个蓝色字体所在区域。

在一些实施例中，根据人脸区域和至少一个蓝色字体所在区域确定身份证的正面信息是否完整，包括：响应于检测到三个预定的蓝色字体所在区域，根据三个预定的蓝色字体所在区域的相对位置确定身份证的正面信息的上边界、下边界和左边界；根据人脸区域确定身份证的正面信息的右边界；响应于确定出正面信息的上边界、下边界、左边界和右边界在第一待检测图像内部，则确定出身份证的正面信息完整。

在一些实施例中，该方法还包括：响应于获取到包括身份证的背面图像的第二待检测图像，对第二待检测图像进行模糊检测，得到第二模糊检测结果；响应于确定出第二模糊检测结果大于预定阈值，对第二待检测图像进行亮点检测以确定第二待检测图像中是否存在亮点；响应于确定出第二待检测图像中不存在亮点，则对第二待检测图像进行颜色检测以确定至少一个黑色字体所在区域，以及对第二待检测图像进行国徽检测以确定国徽区域；根据国徽区域和至少一个黑色字体所在区域确定身份证的背面信息是否完整；响应于确定出背面信息不完整，则输出用于提示重新采集身份证的背面图像的信息。

在一些实施例中，对第二待检测图像进行国徽检测以确定国徽区域，包括：对第二待检测图像进行颜色检测以确定红色区域；对红色区域进行边缘检测，得到边界二值图；计算第二待检测图像的梯度；遍历边界二值图中的非0点，沿着梯度方向和反方向画线段，统计线段经过的点；根据线段经过的点确定国徽所包括的圆的圆心和半径。

在一些实施例中，对第二待检测图像进行颜色检测以确定至少一个黑色字体所在区域，包括：将第二待检测图像转换成HSV空间的第二转换图像；根据黑色的HSV值的范围从第二转换图像中确定出至少一个黑色的点；根据至少一个黑色的点将第二转换图像转换成第二二值图；将第二转换图像中黑色的点在第二二值图中对应的点的至少一个集中区域确定为至少一个黑色字体所在区域。

在一些实施例中，根据国徽区域和至少一个黑色字体所在区域确定身份证的背面信息是否完整，包括：响应于检测到三个预定的黑色字体所在区域，根据三个预定的黑色字体所在区域的相对位置确定身份证的背面信息的上边界、下边界和右边界；根据国徽区域确定身份证的背面信息的左边界；响应于确定出背面信息的上边界、下边界、左边界和右边界在第二待检测图像内部，则确定出身份证的背面信息完整。

第二方面，本申请实施例提供了一种用于处理图像的装置，包括：第一模糊检测单元，被配置成响应于获取到包括身份证的正面图像的第一待检测图像，对第一待检测图像进行模糊检测，得到第一模糊检测结果；第一亮点检测单元，被配置成响应于确定出第一模糊检测结果大于预定阈值，对第一待检测图像进行亮点检测以确定第一待检测图像中是否存在亮点；正面检测单元，被配置成响应于确定出第一待检测图像中不存在亮点，则对第一待检测图像进行颜色检测以确定至少一个蓝色字体所在区域，以及对第一待检测图像进行人脸检测以确定人脸区域；第一确定单元，被配置成根据人脸区域和至少一个蓝色字体所在区域确定身份证的正面信息是否完整；第一输出单元，被配置成响应于确定出正面信息不完整，则输出用于提示重新采集身份证的正面图像的信息。

在一些实施例中，第一模糊检测单元进一步被配置成：对第一待检测图像进行高斯模糊去噪；将去噪后的第一待检测图像转换为灰度图；对灰度图利用拉普拉斯算子滤波，得到直方图；将直方图归一化；将归一化后的灰度均值确定为模糊检测结果。

在一些实施例中，正面检测单元进一步被配置成：将第一待检测图像转换成HSV空间的第一转换图像；根据蓝色的HSV值的范围从第一转换图像中确定出至少一个蓝色的点；根据至少一个蓝色的点将第一转换图像转换成第一二值图；将第一转换图像中蓝色点在第一二值图中对应的点的至少一个集中区域确定为至少一个蓝色字体所在区域。

在一些实施例中，正面检测单元进一步被配置成：响应于检测到三个预定的蓝色字体所在区域，根据三个预定的蓝色字体所在区域的相对位置确定身份证的正面信息的上边界、下边界和左边界；根据人脸区域确定身份证的正面信息的右边界；响应于确定出正面信息的上边界、下边界、左边界和右边界在第一待检测图像内部，则确定出身份证的正面信息完整。

在一些实施例中，该装置还包括：第二模糊检测单元，被配置成响应于获取到包括身份证的背面图像的第二待检测图像，对第二待检测图像进行模糊检测，得到第二模糊检测结果；第二亮点检测单元，被配置成响应于确定出第二模糊检测结果大于预定阈值，对第二待检测图像进行亮点检测以确定第二待检测图像中是否存在亮点；反面检测单元，被配置成响应于确定出第二待检测图像中不存在亮点，则对第二待检测图像进行颜色检测以确定至少一个黑色字体所在区域，以及对第二待检测图像进行国徽检测以确定国徽区域；第二确定单元，被配置成根据国徽区域和至少一个黑色字体所在区域确定身份证的背面信息是否完整；第二输出单元，被配置成响应于确定出背面信息不完整，则输出用于提示重新采集身份证的背面图像的信息。

在一些实施例中，反面检测单元进一步被配置成：对第二待检测图像进行颜色检测以确定红色区域；对红色区域进行边缘检测，得到边界二值图；计算第二待检测图像的梯度；遍历边界二值图中的非0点，沿着梯度方向和反方向画线段，统计线段经过的点；根据线段经过的点确定国徽所包括的圆的圆心和半径。

在一些实施例中，反面检测单元进一步被配置成：将第二待检测图像转换成HSV空间的第二转换图像；根据黑色的HSV值的范围从第二转换图像中确定出至少一个黑色的点；根据至少一个黑色的点将第二转换图像转换成第二二值图；将第二转换图像中黑色的点在第二二值图中对应的点的至少一个集中区域确定为至少一个黑色字体所在区域。

在一些实施例中，第二确定单元进一步被配置成：响应于检测到三个预定的黑色字体所在区域，根据三个预定的黑色字体所在区域的相对位置确定身份证的背面信息的上边界、下边界和右边界；根据国徽区域确定身份证的背面信息的左边界；响应于确定出背面信息的上边界、下边界、左边界和右边界在第二待检测图像内部，则确定出身份证的背面信息完整。

第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如第一方面中任一的方法。

第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，程序被处理器执行时实现如第一方面中任一的方法。

本申请实施例提供的用于处理图像的方法，在检测到图像的进行模糊处理后的结果大于预定阈值并且没有亮点之后，通过检测图像的蓝色字体区域和人脸区域判断身份证的正面信息是否完整。通过检测图像的黑色字体区域和国徽区域判断身份证的背面信息是否完整。在确保身份证在移动终端屏幕的中间方框内且身份证在中间方框内的大小占比方框大于预定比例时，检测才通过。从而提高了检测速度。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1是本申请的一个实施例可以应用于其中的示例性系统架构图；

图2是根据本申请的用于处理图像的方法的一个实施例的流程图；

图3是根据本申请的用于处理图像的方法的一个应用场景的示意图；

图4是根据本申请的用于处理图像的方法的又一个实施例的流程图；

图5是根据本申请的用于处理图像的方法的又一个应用场景的示意图；

图6是根据本申请的用于处理图像的装置的一个实施例的结构示意图；

图7是根据本申请的用于处理图像的装置的又一个实施例的结构示意图；

图8是适于用来实现本申请实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本申请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相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。

图1示出了可以应用本申请的用于处理图像的方法或用于处理图像的装置的实施例的示例性系统架构100。

如图1所示，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，以接收或发送消息等。终端设备101、102、103上可以安装有各种通讯客户端应用，例如网页浏览器应用、购物类应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等。

终端设备101、102、103可以是硬件，也可以是软件。当终端设备101、102、103为硬件时，可以是具有显示屏并且支持拍照功能的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、电子书阅读器、MP3播放器(Moving Picture Experts Group Audio Layer III，动态影像专家压缩标准音频层面3)、MP4(Moving Picture Experts Group Audio Layer IV，动态影像专家压缩标准音频层面4)播放器、膝上型便携计算机和台式计算机等等。当终端设备101、102、103为软件时，可以安装在上述所列举的电子设备中。其可以实现成多个软件或软件模块(例如用来提供分布式服务)，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。

服务器105可以是提供各种服务的服务器，例如对终端设备101、102、103上显示的身份证验证信息提供支持的后台身份证验证服务器。后台身份证验证服务器可以对接收到的身份证验证请求等数据进行分析等处理，并将处理结果(例如身份证验证合格信息)反馈给终端设备。

需要说明的是，服务器可以是硬件，也可以是软件。当服务器为硬件时，可以实现成多个服务器组成的分布式服务器集群，也可以实现成单个服务器。当服务器为软件时，可以实现成多个软件或软件模块(例如用来提供分布式服务的多个软件或软件模块)，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。

需要说明的是，本申请实施例所提供的用于处理图像的方法可以由终端设备101、102、103执行，也可以由服务器105执行。相应地，用于推送信息的装置可以设置于终端设备101、102、103中，也可以设置于服务器105中。在此不做具体限定。

应该理解，图1中的终端设备、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。

继续参考图2，示出了根据本申请的用于处理图像的方法的一个实施例的流程200。该用于处理图像的方法，包括以下步骤：

步骤201，响应于获取到包括身份证的正面图像的第一待检测图像，对第一待检测图像进行模糊检测，得到第一模糊检测结果。

在本实施例中，用于处理图像的方法的执行主体(例如图1所示的终端设备)可以通过摄像头采集包括身份证的正面图像的第一待检测图像。身份证的正面是包括人脸的那面。用户在拍摄身份证照片时确保身份证在手机屏幕的中间方框中显示。用户拍摄的照片可能没有包含完整的身份证信息，本申请的目的就是检测身份证信息是否完整，如果有效信息缺失则检测不通过，需要用户重新拍摄照片。对第一待检测图像进行模糊检测用于判断图像的清晰度。图像的模糊检测方法主要分为两种情况：一种是根据已有的图像，来判断现在的图像是否模糊。另一种是在无参考图像的情况下，判断图像是否模糊。主要思想是先对原图像进行灰度化，然后用拉普拉斯算子进行滤波处理再计算处理后图像的均值和方差，将方差或均值当作模糊检测的阈值选定标准即可。

在本实施例的一些可选的实现方式中，对第一待检测图像进行模糊检测，包括：对第一待检测图像进行高斯模糊去噪。将去噪后的第一待检测图像转换为灰度图。对灰度图利用拉普拉斯算子滤波，得到直方图。将直方图归一化(归一化映射到0-255)。将归一化后的灰度均值确定为模糊检测结果。

步骤202，响应于确定出第一模糊检测结果大于预定阈值，对第一待检测图像进行亮点检测以确定第一待检测图像中是否存在亮点。

在本实施例中，如果第一模糊检测结果大于预定阈值(例如200)，说明图像的清晰度足以进行下一步的识别。否则，提示用户重新采集清晰的身份证图像。除了进行清晰度检测之外，还要进行亮点检测。这里的亮点是指的反光点。例如，使用opencv的实现SURF特征检测算法来检测亮点的颜色。亮点通常是白色。如果存在亮点，则检测不通过，需要用户重新采集身份证照片。

步骤203，响应于确定出第一待检测图像中不存在亮点，则对第一待检测图像进行颜色检测以确定至少一个蓝色字体所在区域，以及对第一待检测图像进行人脸检测以确定人脸区域。

在本实施例中，如果通过和模糊检测和亮点检测说明图像是清晰可见的。下一步判断身份证的内容是否完整。由于身份证的正面包括黑色字体和蓝色字体还包括人脸。正面图像的左边缘处是蓝色字体。正面图像的右边缘是人脸。

在本实施例的一些可选的实现方式中，对第一待检测图像进行颜色检测以确定至少一个蓝色字体所在区域，包括：

1、将第一待检测图像转换成HSV空间的第一转换图像。

HSV(Hue,Saturation,Value)是根据颜色的直观特性创建的一种颜色空间,也称六角锥体模型(Hexcone Model)。这个模型中颜色的参数分别是：色调(H)，饱和度(S)，明度(V)。因为RGB通道并不能很好地反映出物体具体的颜色信息，而相对于RGB空间，HSV空间能够非常直观的表达色彩的明暗，色调，以及鲜艳程度，方便进行颜色之间的对比。所以首先将RGB转为HSV图像。

2、根据蓝色的HSV值的范围从第一转换图像中确定出至少一个蓝色的点。

蓝色的颜色范围的HSV值是Scalar(78,43,46),和Scalar(124,255,255)之间。黑色的颜色范围的HSV值是Scalar(0,0,0)和Scalar(180,255,46)之间。

3、根据至少一个蓝色的点将第一转换图像转换成第一二值图。将HSV图像转换为二值图，方便计算。二值图就是1或者255。这里的第一二值图是用于和背面图像生成的第二二值图进行区别，“第一”、“第二”没有实际意义。

4、将第一转换图像中蓝色点在第一二值图中对应的点的至少一个集中区域确定为至少一个蓝色字体所在区域。

二值图即为黑白图，能看到的黑色点聚集区域就是蓝色字体所在区域。

步骤204，根据人脸区域和至少一个蓝色字体所在区域确定身份证的正面信息是否完整。

在本实施例中，身份证正面的主要字段“姓名”、“性别”、“出生”、“住址”、“公民身份证号码”、“民族”都是蓝色字体，可检测正面图像是否包括足够的蓝色字体区域，如果都包括则说明身份证的正面信息完整，如果只在图像左侧检测出4个蓝色字体区域，则说明可能缺失“姓名”或“公民身份证号码”的内容。如果检测不到人脸，则说明身份证的图像右侧缺失。可选的，可根据缺失的内容提示用户移动摄像头。例如，如果检测到蓝色字体区域但没检测到人脸区域，则可提示用户向右移动摄像头以拍摄人脸。如果检测到人脸区域但没检测到蓝色字体区域，则可提示用户向左移动摄像头以拍摄蓝色字体区域。

在本实施例的一些可选的实现方式中，根据人脸区域和至少一个蓝色字体所在区域确定身份证的正面信息是否完整，包括：

步骤2041，响应于检测到三个预定的蓝色字体所在区域，根据三个预定的蓝色字体所在区域的相对位置确定身份证的正面信息的上边界、下边界和左边界。

检测的蓝色区域包括“族”，“日”，“码”字和人脸区域，4个区域确定身份证总体所在区域。因为客户端要把图片裁剪，把相关的字和人脸都裁剪下来，裁剪的区域是固定的，如果身份证右侧出边，则裁剪不到人脸，所以检测不到人脸，如果左边出边则检测不到蓝色。

身份证中各字段之间的距离是固定的，因此其比例关系是固定的。通过图像中的“族”和“日”之间的距离可推算出图像和身份证之间的比例关系。还可根据“日”和“码”之间的行距对之前推算的比例关系进行验证。假设图像和身份证之间的比例为2：1，图像显示的大小是身份证实际尺寸的两倍。可先确定出“族”的位置，然后根据身份证实际的行距进行放大2倍确定出“族”上面的字段“姓名”的内容理论所在的位置作为上边界，该位置上没有检测出蓝色字体区域，则说明丢失了姓名的内容。即，通过“族”字确定出正面信息的上边界。同理，可通过“族”或“日”确定出正面信息的左边界，例如通过“族”推算出从“族”所在位置向左2.6厘米处应该是“性别”所在位置，也即检测“族”左侧2.6厘米处是否有蓝色区域，如果检测该位置没有蓝色，则说明缺失“性别”的内容。可将“码”所在位置确定为正面信息的下边界。

步骤2042，根据人脸区域确定身份证的正面信息的右边界。

可通过常见的人脸识别算法确定出人脸区域。将人脸区域的右侧确定为身份证的正面信息的右边界。还可先检测人脸，然后检测距离人脸最近的蓝色区域作为“日”字，再按照身份证中固定的字间距和行间距比例推算出其它蓝色字应该在的位置。

步骤2043，响应于确定出正面信息的上边界、下边界、左边界和右边界在第一待检测图像内部，则确定出身份证的正面信息完整。

如果上边界、下边界、左边界中任一个检测不到蓝色字体区域，或者检测不到人脸区域，则说明身份证的正面信息缺失。

步骤205，响应于确定出正面信息不完整，则输出用于提示重新采集身份证的正面图像的信息。

在本实施例中，如果正面信息不完整，则提示用户重新采集身份证的正面图像的信息。可用文字方式或语音方式提示。

继续参见图3，图3是根据本实施例的用于处理图像的方法的应用场景的一个示意图。在图3的应用场景中，用户用手机拍摄身份证的正面得到第一待检测图像。手机对第一待检测图像进行模糊检测，达到一定清晰度才继续进行亮点检测。如果第一待检测图像中有亮点，则检测不通过。将没有亮点的第一待检测图像进行蓝色检测，确定出“族”301、“日”302和“码”303的位置，根据这三个字的位置关系确定出第一待检测图像与身份证之间的比例关系，例如2：1。从而根据身份证中字的行距和间距比例推算出“族”301左侧1.3厘米的位置应该是“性别”，对应到第一待检测图像中就是从上向下数第一个蓝色区域的左侧2.6厘米处是左边界。同理确定出第一待检测图像中“族”字左上方3.2厘米处的蓝色字“姓名”是上边界，“码”字所在位置为下边界。进行人脸检测确定出人脸区域304。如果人脸不完整，或者上、下、左边界处不为蓝色，则说明身份证的正面信息不完整。提示用户重新拍摄身份证。

本申请的上述实施例提供的方法，通过人脸检测和蓝色区域检测确定出身份证正面总体所在区域，即使身份证被部分遮挡但仍能判断出有效信息存在。从而提高了身份证有效性检测的速度，并提高了检测成功率。

进一步参考图4，其示出了用于处理图像的方法的又一个实施例的流程400。该用于处理图像的方法的流程400，包括以下步骤：

步骤401，响应于获取到包括身份证的背面图像的第二待检测图像，对第二待检测图像进行模糊检测，得到第二模糊检测结果。

在本实施例中，模糊检测的方法与步骤201基本相同，因此不再赘述。

步骤402，响应于确定出第二模糊检测结果大于预定阈值，对第二待检测图像进行亮点检测以确定第二待检测图像中是否存在亮点。

在本实施例中，亮点检测的方法与步骤202基本相同，因此不再赘述。

步骤403，响应于确定出第二待检测图像中不存在亮点，则对第二待检测图像进行颜色检测以确定至少一个黑色字体所在区域，以及对第二待检测图像进行国徽检测以确定国徽区域。

在本实施例中，对黑色字体所在区域的检测与步骤203中对蓝色字体所在区域的检测基本相同，因此不再赘述。对国徽的检测可通过预先训练的神经网络从第二待检测图像中检测出国徽的特征从而识别出国徽。

在本实施例的一些可选的实现方式中，对第二待检测图像进行国徽检测以确定国徽区域，包括：

1、对第二待检测图像进行颜色检测以确定红色区域。

红色区域的检测方法与步骤203中蓝色区域的检测相同。

2、对红色区域进行边缘检测，得到边界二值图。

可用Canny算法进行边缘检测，得到边界二值图

3、计算第二待检测图像的梯度。

可用Sobel算子计算原图的梯度。

4、遍历边界二值图中的非0点，沿着梯度方向和反方向画线段，统计线段经过的点。

遍历边界二值图中的非0点，沿着梯度方向和反方向画线段(梯度方向为圆弧的法线方向，即半径方向)，线段的起点和长度由参数允许的半径区间决定。将线段经过的点在累加器中记数

5、根据线段经过的点确定国徽所包括的圆的圆心和半径。

对累计器中的点从大到小排序，记数越大越有可能成为圆心，优先估计半径。

步骤404，根据国徽区域和至少一个黑色字体所在区域确定身份证的背面信息是否完整。

在本实施例中，身份证背面中的黑色字体的行距和间距是固定的。可通过“证”、“关”、“限”字确定第二待检测图像与身份证的尺寸之间的比例关系。可根据检测出的国徽的位置和检测到的最右侧黑色字体的位置之间的关系判断是与身份证实际的两者间距匹配。例如，第二待检测图像与身份证的尺寸之比2：1。实际身份证的国徽右侧距离身份证的最右侧的“证”5厘米，则第二待检测图像中检测出的国徽与最右侧的黑色区域应该相隔10厘米。如果测量结果只有9厘米，则说明第二待检测图像中最右侧的字不是“证”，背面的信息不完整。

在本实施例的一些可选的实现方式中，根据国徽区域和至少一个黑色字体所在区域确定身份证的背面信息是否完整，包括：

步骤4041，响应于检测到三个预定的黑色字体所在区域，根据三个预定的黑色字体所在区域的相对位置确定身份证的背面信息的上边界、下边界和右边界。

检测的黑色区域包括“证”，“关”，“限”字，检测的无黑色区域包括“国”，“证”的右边区域，“签”，“有”的左边区域，和国徽检测算法，确定身份证总体所在区域。和身份证正面同样的道理，裁剪相关区域，如果身份证右边区域出边，则裁剪的区域能检测到“国”，“证”右边至少一个有黑色。如果左边出边，则裁剪的区域检测到国徽或者检测“签”，“有”左边肯定有黑色。

通过“证”的位置确定身份证背面的右边界和上边界。通过“限”的位置确定身份证背面的下边界。

步骤4042，根据国徽区域确定身份证的背面信息的左边界。

将国徽的左侧确定为身份证的背面信息的左边界。

步骤4043，响应于确定出背面信息的上边界、下边界、左边界和右边界在第二待检测图像内部，则确定出身份证的背面信息完整。

如果检测到“证”、“关”、“限”和国徽，说明身份证的背面信息完整。

步骤405，响应于确定出背面信息不完整，则输出用于提示重新采集身份证的背面图像的信息。

在本实施例中，如果背面信息不完整，则提示用户重新采集身份证的背面图像的信息。可用文字方式或语音方式提示。

继续参见图5，图5是根据本实施例的用于处理图像的方法的应用场景的又一个示意图。在图5的应用场景中，用户用手机拍摄身份证的背面得到第二待检测图像。手机对第二待检测图像进行模糊检测，达到一定清晰度才继续进行亮点检测。如果第二待检测图像中有亮点，则检测不通过。将没有亮点的第二待检测图像进行黑色检测，确定出“证”501、“关”“限”302的位置，根据这三个字的位置关系确定出第二待检测图像与身份证之间的比例关系，例如2：1。从而根据身份证中字的行距和间距比例推算出“证”501右侧3厘米的位置应该不是黑色区域，对应到第二待检测图像中就是从右向左数第一个黑色区域的右侧3厘米处是右边界。同理确定出第二待检测图像中“证”字上方3.2厘米处的黑色字是上边界，“限”字所在位置为下边界。进行国徽检测确定出国徽区域503。如果国徽不完整，或者上、下、右边界处不为黑色，则说明身份证的背面信息不完整。提示用户重新拍摄身份证的背面。

本申请的上述实施例提供的方法，通过国徽检测和黑色区域检测确定出身份证背面总体所在区域，即使身份证被部分遮挡但仍能判断出有效信息存在。从而提高了身份证有效性检测的速度，并提高了检测成功率。

进一步参考图6，作为对上述各图所示方法的实现，本申请提供了一种用于处理图像的装置的一个实施例，该装置实施例与图2所示的方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。

如图6所示，本实施例的用于处理图像的装置600包括：第一模糊检测单元601、第一亮点检测单元602、正面检测单元603、第一确定单元604和第一输出单元605。其中，第一模糊检测单元601被配置成响应于获取到包括身份证的正面图像的第一待检测图像，对第一待检测图像进行模糊检测，得到第一模糊检测结果；第一亮点检测单元602被配置成响应于确定出第一模糊检测结果大于预定阈值，对第一待检测图像进行亮点检测以确定第一待检测图像中是否存在亮点。正面检测单元603被配置成响应于确定出第一待检测图像中不存在亮点，则对第一待检测图像进行颜色检测以确定至少一个蓝色字体所在区域，以及对第一待检测图像进行人脸检测以确定人脸区域。第一确定单元604被配置成根据人脸区域和至少一个蓝色字体所在区域确定身份证的正面信息是否完整。第一输出单元605被配置成响应于确定出正面信息不完整，则输出用于提示重新采集身份证的正面图像的信息。

在本实施例中，用于处理图像的装置600的第一模糊检测单元601、第一亮点检测单元602、正面检测单元603、第一确定单元604和第一输出单元605的具体处理可以参考图2对应实施例中的步骤201、步骤202、步骤203、步骤204、步骤205。

在本实施例的一些可选的实现方式中，第一模糊检测单元601进一步被配置成：对第一待检测图像进行高斯模糊去噪；将去噪后的第一待检测图像转换为灰度图；对灰度图利用拉普拉斯算子滤波，得到直方图；将直方图归一化；将归一化后的灰度均值确定为模糊检测结果。

在本实施例的一些可选的实现方式中，正面检测单元603进一步被配置成：将第一待检测图像转换成HSV空间的第一转换图像；根据蓝色的HSV值的范围从第一转换图像中确定出至少一个蓝色的点；根据至少一个蓝色的点将第一转换图像转换成第一二值图；将第一转换图像中蓝色点在第一二值图中对应的点的至少一个集中区域确定为至少一个蓝色字体所在区域。

在本实施例的一些可选的实现方式中，正面检测单元603进一步被配置成：响应于检测到三个预定的蓝色字体所在区域，根据三个预定的蓝色字体所在区域的相对位置确定身份证的正面信息的上边界、下边界和左边界；根据人脸区域确定身份证的正面信息的右边界；响应于确定出正面信息的上边界、下边界、左边界和右边界在第一待检测图像内部，则确定出身份证的正面信息完整。

进一步参考图7，作为对上述各图所示方法的实现，本申请提供了一种用于处理图像的装置的又一个实施例，该装置实施例与图4所示的方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。

如图7所示，本实施例的用于处理图像的装置700包括：第二模糊检测单元701、第二亮点检测单元702、反面检测单元703、第二确定单元704和第二输出单元705。其中，第二模糊检测单元701被配置成响应于获取到包括身份证的背面图像的第二待检测图像，对第二待检测图像进行模糊检测，得到第二模糊检测结果；第二亮点检测单元702被配置成响应于确定出第二模糊检测结果大于预定阈值，对第二待检测图像进行亮点检测以确定第二待检测图像中是否存在亮点；反面检测单元703被配置成响应于确定出第二待检测图像中不存在亮点，则对第二待检测图像进行颜色检测以确定至少一个黑色字体所在区域，以及对第二待检测图像进行国徽检测以确定国徽区域；第二确定单元704被配置成根据国徽区域和至少一个黑色字体所在区域确定身份证的背面信息是否完整；第二输出单元705被配置成响应于确定出背面信息不完整，则输出用于提示重新采集身份证的背面图像的信息。

在本实施例中，用于处理图像的装置700的第二模糊检测单元701、第二亮点检测单元702、反面检测单元703、第二确定单元704和第二输出单元705的具体处理可以参考图4对应实施例中的步骤401、步骤402、步骤403、步骤404、步骤405。

在本实施例的一些可选的实现方式中，反面检测单元703进一步被配置成：对第二待检测图像进行颜色检测以确定红色区域；对红色区域进行边缘检测，得到边界二值图；

计算第二待检测图像的梯度；遍历边界二值图中的非0点，沿着梯度方向和反方向画线段，统计线段经过的点；根据线段经过的点确定国徽所包括的圆的圆心和半径。

在本实施例的一些可选的实现方式中，反面检测单元703进一步被配置成：将第二待检测图像转换成HSV空间的第二转换图像；根据黑色的HSV值的范围从第二转换图像中确定出至少一个黑色的点；根据至少一个黑色的点将第二转换图像转换成第二二值图；将第二转换图像中黑色的点在第二二值图中对应的点的至少一个集中区域确定为至少一个黑色字体所在区域。

在本实施例的一些可选的实现方式中，第二确定单元704进一步被配置成：响应于检测到三个预定的黑色字体所在区域，根据三个预定的黑色字体所在区域的相对位置确定身份证的背面信息的上边界、下边界和右边界；根据国徽区域确定身份证的背面信息的左边界；响应于确定出背面信息的上边界、下边界、左边界和右边界在第二待检测图像内部，则确定出身份证的背面信息完整。

下面参考图8，其示出了适于用来实现本申请实施例的电子设备(如图1所示的终端设备/服务器)的计算机系统800的结构示意图。图8示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图8所示，计算机系统800包括中央处理单元(CPU)801，其可以根据存储在只读存储器(ROM)802中的程序或者从存储部分808加载到随机访问存储器(RAM)803中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 803中，还存储有系统800操作所需的各种程序和数据。CPU 801、ROM 802以及RAM 803通过总线804彼此相连。输入/输出(I/O)接口805也连接至总线804。

以下部件连接至I/O接口805：包括键盘、鼠标等的输入部分806；包括诸如液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分807；包括硬盘等的存储部分808；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809。通信部分809经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器810也根据需要连接至I/O接口805。可拆卸介质811，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810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808。

特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过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809从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质811被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)801执行时，执行本申请的方法中限定的上述功能。需要说明的是，本申请所述的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或者是上述两者的任意组合。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可以包括但不限于：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)、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。在本申请中，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。而在本申请中，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申请的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)。

附图中的流程图和框图，图示了按照本申请各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本申请实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括第一模糊检测单元、第一亮点检测单元、正面检测单元、第一确定单元和第一输出单元。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，第一模糊检测单元还可以被描述为“响应于获取到包括身份证的正面图像的第一待检测图像，对所述第一待检测图像进行模糊检测，得到第一模糊检测结果的单元”。

作为另一方面，本申请还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的装置中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该装置中。上述计算机可读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该装置执行时，使得该装置：响应于获取到包括身份证的正面图像的第一待检测图像，对第一待检测图像进行模糊检测，得到第一模糊检测结果；响应于确定出第一模糊检测结果大于预定阈值，对第一待检测图像进行亮点检测以确定第一待检测图像中是否存在亮点；响应于确定出第一待检测图像中不存在亮点，则对第一待检测图像进行颜色检测以确定至少一个蓝色字体所在区域，以及对第一待检测图像进行人脸检测以确定人脸区域；根据人脸区域和至少一个蓝色字体所在区域确定身份证的正面信息是否完整；若正面信息不完整，则提示重新采集身份证的正面图像。

以上描述仅为本申请的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本申请中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离所述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本申请中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

Claims (10)

1.一种用于处理图像的方法，包括：

响应于获取到包括身份证的正面图像的第一待检测图像，对所述第一待检测图像进行模糊检测，得到第一模糊检测结果；

响应于确定出所述第一模糊检测结果大于预定阈值，对所述第一待检测图像进行亮点检测以确定所述第一待检测图像中是否存在亮点；

响应于确定出所述第一待检测图像中不存在亮点，则对所述第一待检测图像进行颜色检测以确定至少一个蓝色字体所在区域，以及对所述第一待检测图像进行人脸检测以确定人脸区域；

根据所述人脸区域和所述至少一个蓝色字体所在区域确定所述身份证的正面信息是否完整；

响应于确定出所述正面信息不完整，则输出用于提示重新采集所述身份证的正面图像的信息；

其中，所述根据所述人脸区域和所述至少一个蓝色字体所在区域确定所述身份证的正面信息是否完整，包括：

响应于检测到三个预定的蓝色字体所在区域，根据所述三个预定的蓝色字体所在区域的相对位置确定所述身份证的正面信息的上边界、下边界和左边界；

根据所述人脸区域确定所述身份证的正面信息的右边界；

响应于确定出所述正面信息的上边界、下边界、左边界和右边界在所述第一待检测图像内部，则确定出所述身份证的正面信息完整。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对所述第一待检测图像进行模糊检测，包括：

对所述第一待检测图像进行高斯模糊去噪；

将去噪后的第一待检测图像转换为灰度图；

对所述灰度图利用拉普拉斯算子滤波，得到直方图；

将所述直方图归一化；

将归一化后的灰度均值确定为模糊检测结果。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对所述第一待检测图像进行颜色检测以确定至少一个蓝色字体所在区域，包括：

将所述第一待检测图像转换成HSV空间的第一转换图像；

根据蓝色的HSV值的范围从所述第一转换图像中确定出至少一个蓝色的点；

根据所述至少一个蓝色的点将所述第一转换图像转换成第一二值图；

将所述第一转换图像中蓝色点在所述第一二值图中对应的点的至少一个集中区域确定为至少一个蓝色字体所在区域。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：

响应于获取到包括所述身份证的背面图像的第二待检测图像，对所述第二待检测图像进行模糊检测，得到第二模糊检测结果；

响应于确定出所述第二模糊检测结果大于所述预定阈值，对所述第二待检测图像进行亮点检测以确定所述第二待检测图像中是否存在亮点；

响应于确定出所述第二待检测图像中不存在亮点，则对所述第二待检测图像进行颜色检测以确定至少一个黑色字体所在区域，以及对所述第二待检测图像进行国徽检测以确定国徽区域；

根据所述国徽区域和所述至少一个黑色字体所在区域确定所述身份证的背面信息是否完整；

响应于确定出所述背面信息不完整，则输出用于提示重新采集所述身份证的背面图像的信息。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述对所述第二待检测图像进行国徽检测以确定国徽区域，包括：

对所述第二待检测图像进行颜色检测以确定红色区域；

对所述红色区域进行边缘检测，得到边界二值图；

计算所述第二待检测图像的梯度；

遍历所述边界二值图中的非0点，沿着梯度方向和反方向画线段，统计线段经过的点；

根据所述线段经过的点确定所述国徽所包括的圆的圆心和半径。

6.根据权利要求4所述的方法，其中，所述对所述第二待检测图像进行颜色检测以确定至少一个黑色字体所在区域，包括：

将所述第二待检测图像转换成HSV空间的第二转换图像；

根据黑色的HSV值的范围从所述第二转换图像中确定出至少一个黑色的点；

根据所述至少一个黑色的点将所述第二转换图像转换成第二二值图；

将所述第二转换图像中黑色的点在所述第二二值图中对应的点的至少一个集中区域确定为至少一个黑色字体所在区域。

7.根据权利要求4-6之一所述的方法，其中，所述根据所述国徽区域和所述至少一个黑色字体所在区域确定所述身份证的背面信息是否完整，包括：

响应于检测到三个预定的黑色字体所在区域，根据所述三个预定的黑色字体所在区域的相对位置确定所述身份证的背面信息的上边界、下边界和右边界；

根据所述国徽区域确定所述身份证的背面信息的左边界；

响应于确定出所述背面信息的上边界、下边界、左边界和右边界在所述第二待检测图像内部，则确定出所述身份证的背面信息完整。

8.一种用于处理图像的装置，包括：

第一模糊检测单元，被配置成响应于获取到包括身份证的正面图像的第一待检测图像，对所述第一待检测图像进行模糊检测，得到第一模糊检测结果；

第一亮点检测单元，被配置成响应于确定出所述第一模糊检测结果大于预定阈值，对所述第一待检测图像进行亮点检测以确定所述第一待检测图像中是否存在亮点；

正面检测单元，被配置成响应于确定出所述第一待检测图像中不存在亮点，则对所述第一待检测图像进行颜色检测以确定至少一个蓝色字体所在区域，以及对所述第一待检测图像进行人脸检测以确定人脸区域；

第一确定单元，被配置成根据所述人脸区域和所述至少一个蓝色字体所在区域确定所述身份证的正面信息是否完整；

第一输出单元，被配置成响应于确定出所述正面信息不完整，则输出用于提示重新采集所述身份证的正面图像的信息；

其中，所述第一确定单元进一步被配置成：

响应于检测到三个预定的蓝色字体所在区域，根据所述三个预定的蓝色字体所在区域的相对位置确定所述身份证的正面信息的上边界、下边界和左边界；

根据所述人脸区域确定所述身份证的正面信息的右边界；

响应于确定出所述正面信息的上边界、下边界、左边界和右边界在所述第一待检测图像内部，则确定出所述身份证的正面信息完整。

9.一种电子设备，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，其上存储有一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一所述的方法。

10.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的方法。