CN112733854B - 一种计算钞票偏转角度的方法 - Google Patents

一种计算钞票偏转角度的方法 Download PDF

Info

Publication number
CN112733854B
CN112733854B CN202110337072.5A CN202110337072A CN112733854B CN 112733854 B CN112733854 B CN 112733854B CN 202110337072 A CN202110337072 A CN 202110337072A CN 112733854 B CN112733854 B CN 112733854B
Authority
CN
China
Prior art keywords
points
upper boundary
slope
deflection angle
banknote
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.)
Active
Application number
CN202110337072.5A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112733854A (zh
Inventor
陈国茗
刘贯伟
郝晨
张云峰
滕飞
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Cashway Technology Co Ltd
Original Assignee
Cashway Technology Co Ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Cashway Technology Co Ltd filed Critical Cashway Technology Co Ltd
Priority to CN202110337072.5A priority Critical patent/CN112733854B/zh
Publication of CN112733854A publication Critical patent/CN112733854A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112733854B publication Critical patent/CN112733854B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/20—Image preprocessing
    • G06V10/24—Aligning, centring, orientation detection or correction of the image
    • G06V10/243—Aligning, centring, orientation detection or correction of the image by compensating for image skew or non-uniform image deformations
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V30/00—Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
    • G06V30/10—Character recognition
    • G06V30/14—Image acquisition
    • G06V30/148—Segmentation of character regions
    • G06V30/153—Segmentation of character regions using recognition of characters or words
    • G—PHYSICS
    • G07—CHECKING-DEVICES
    • G07D—HANDLING OF COINS OR VALUABLE PAPERS, e.g. TESTING, SORTING BY DENOMINATIONS, COUNTING, DISPENSING, CHANGING OR DEPOSITING
    • G07D7/00—Testing specially adapted to determine the identity or genuineness of valuable papers or for segregating those which are unacceptable, e.g. banknotes that are alien to a currency
    • G07D7/20—Testing patterns thereon

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Inspection Of Paper Currency And Valuable Securities (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

本发明公开了一种计算钞票偏转角度的方法，包括如下步骤：第一步，假设得到的扫描图像偏斜角度小于45°，再将图像做二值化处理；第二步，获得钞票上边界所在直线的斜率：满足公式1条件中的点（x,y）是上边界上的点，将筛选得到的点的所在列与所在行依次记录到数组X和数组Y中，再使用最小二乘法做线性拟合求得上边界所在直线的斜率；第三步，使用上边界所在直线的斜率求得偏转角度。本发明改了常规仅采用两个点来确定上边界直线斜率的方法，通过新设计的公式作为限制条件，保证筛选出的点既满足位于上边界上的要求，又保证点的数量处于合理范围内，从而在保证计算准确度的基础上保证了计算时间。

Description

一种计算钞票偏转角度的方法
技术领域
本发明属于薄片类纸质介质图像处理领域，特别是适用于计算图像中钞票的偏转角度。
背景技术
由于客观原因，利用传感器扫描得到的钞票在图像中往往是倾斜的，影响后面的图像处理过程；我们想要求得钞票的偏转角度，并按照这个角度旋转图像得到一幅钞票是挺直的新图像。因为面值面向识别、钞票鉴伪以及冠字号识别等过程都要使用钞票区域的某个相对位置，如果旋转后的新图像中钞票还是倾斜的，那么钞票的边界就无法确定，相对位置更不会准确。因此对图像中钞票偏转角度的计算，一直是各大银行比较关注的点。
计算偏转角度的常规方法是通过上边界或下边界所在直线的斜率得到，而现有技术通过指定上边界查找范围来求取两个上边界上的点。这样计算得到的偏转角度可能是不准确的，未解决上述问题。
因此为了更加精准计算钞票偏转角度，需要设计一种新的上边界斜率的求取方法。
发明内容
本发明的目的是针对现有技术中存在的技术缺陷，而提供一种计算钞票偏转角度的方法，能准确反馈钞票的偏转角度，从而满足高速存取款过程的要求。
为实现本发明的目的所采用的技术方案是：
一种计算钞票偏转角度的方法，其特征在于，包括如下步骤：
第一步，假设得到的扫描图像偏斜角度小于45°，再将图像做二值化处理；
第二步，获得钞票上边界所在直线的斜率：满足公式1条件中的点
Figure 364483DEST_PATH_IMAGE002
是上边界上的点，将筛选得到的点的所在列与所在行依次记录到数组
Figure DEST_PATH_IMAGE004
和数组
Figure DEST_PATH_IMAGE006
中，再使用最小二乘法做线性拟合求得上边界所在直线的斜率；
Figure DEST_PATH_IMAGE008
Figure DEST_PATH_IMAGE010
Figure DEST_PATH_IMAGE012
公式1
Figure DEST_PATH_IMAGE014
Figure DEST_PATH_IMAGE016
其中：
Figure DEST_PATH_IMAGE018
表示图像中第
Figure DEST_PATH_IMAGE020
列第
Figure DEST_PATH_IMAGE022
行的像素点的像素值；
第三步，使用上边界所在直线的斜率求得偏转角度。
作为优选的，第二步中，采用公式2通过最小二乘法做线性拟合求得上边界所在直线的斜率，
Figure DEST_PATH_IMAGE024
公式2
其中：
Figure DEST_PATH_IMAGE026
是数组
Figure DEST_PATH_IMAGE004A
中的值，
Figure DEST_PATH_IMAGE028
是数组
Figure DEST_PATH_IMAGE006A
中的值，
Figure DEST_PATH_IMAGE030
是满足公式1条件中的点的个数。
作为优选的，通过公式3计算得到偏转角度theta，
theta=arctan(phi) 公式3
其中：phi是上边界所在直线的斜率。
本发明的有益效果在于：
本发明改了常规仅采用两个点来确定上边界直线斜率的方法，通过新设计的公式作为限制条件，保证筛选出的点既满足位于上边界上的要求，又保证点的数量处于合理范围内，从而在保证计算准确度的基础上保证了计算时间。
附图说明
图1是扫描图像原图。
图2是图1的二值化图像。
图3是以图像左上角为原点建立的直角坐标系。
图4是以图像中心点为原点建立的数学坐标系。
图5是背景技术中寻找上边界的示意图。
具体实施方式
以下结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
第一步，假设得到的扫描图像偏斜角度小于45°，再将图像做二值化处理；
在存取款设备的存钞口上有止逆轮和磨钞轮，若设置两侧的限宽缝大小一致，则钞票在存钞的传送过程中就不会出现特别严重的倾斜，钞票图像也就不会有那么大的倾斜角度，出现轻微倾斜是由于钞票在存钞口存放倾斜或者钞票表面有褶皱等原因造成的。因此本申请的技术方案针对的是这种轻微倾斜的钞票。
给定一幅扫描得到的图像（如图1所示），钞票的背景是黑色的，且钞票的边缘比较清晰。将扫描得到的图像进行二值化得到二值化图像（如图2所示）。
第二步，获得钞票上边界所在直线的斜率；上边界所在直线的斜率准确度直接影响了偏转角度，因此必须寻找一种可靠的方法使得得到的直线斜率误差尽可能小。
现有技术中的做法是：分别从二值化图像第
Figure DEST_PATH_IMAGE032
列和第
Figure DEST_PATH_IMAGE034
列寻找第一个像素值为0的点，并记录这两个点的图像坐标
Figure DEST_PATH_IMAGE036
和
Figure DEST_PATH_IMAGE038
。
注意到，图像坐标应转换为数学坐标。
如图3所示，以图像左上角为原点建立的直角坐标系，其中，点
Figure DEST_PATH_IMAGE002A
位于图像的第
Figure DEST_PATH_IMAGE020A
列第
Figure DEST_PATH_IMAGE022A
行。
图像上的数学坐标系以图像中心点为原点，如图4所示，因此，图像坐标与数学坐标按关系转换：
Figure DEST_PATH_IMAGE040
Figure DEST_PATH_IMAGE042
Figure DEST_PATH_IMAGE036A
和
Figure DEST_PATH_IMAGE038A
这两个点的数学坐标分别为
Figure DEST_PATH_IMAGE044
、
Figure DEST_PATH_IMAGE046
。
然后根据公式计算得到偏转角度，
Figure DEST_PATH_IMAGE048
。
然而，这样计算得到的偏转角度可能是不准确的，一方面，二值化图像的第
Figure DEST_PATH_IMAGE032A
列和第
Figure DEST_PATH_IMAGE034A
列不一定穿过钞票的上边界（例如图5）；另一方面，钞票的金属线等特征区域可能会影响偏转角度的准确性。其中w和h分别是二值化图像的宽和高。
为了减小误差，我们需要使用上边界的多个点来拟合一条直线，多点拟合出的直线斜率误差更小。
本方案中提出了一种新的方法，能够快速寻找到上边界上多个点，且可靠度高。按照下面的条件筛选上边界上的点：
Figure DEST_PATH_IMAGE008A
Figure DEST_PATH_IMAGE010A
Figure DEST_PATH_IMAGE012A
Figure DEST_PATH_IMAGE014A
Figure DEST_PATH_IMAGE016A
假设二值化图像的部分像素信息如表1所示：
Figure DEST_PATH_IMAGE050
则根据筛选条件得到的上边界上的点如黑色加粗部分所示，对于上边界斜率的准确度来说这些点越多越好，但是考虑到钞票是不间断实时传送的，也要保证效率，留给钞票偏转角度的计算时间有限，因此需要在有限的时间内找到尽可能多的点来用于下步的线性拟合。本算法的优势在于可以快速准确获取钞票的上边界信息。
将筛选得到的点的数学坐标依次记录到数组X和数组Y中，
Figure DEST_PATH_IMAGE052
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE026A
是像素点的横坐标，是
Figure DEST_PATH_IMAGE028A
像素点的纵坐标，
Figure DEST_PATH_IMAGE054
，
Figure DEST_PATH_IMAGE030A
是找到的上边界上的像素点的个数。
本步骤中采用了公式1筛选出上边界的点，公式1中含有5个子公式，同时满足5个子公式才是符合要求的像素点，在公式1中要求筛选出的点其正上方、右上方和左上方的像素值为255，筛选出的点以及其正下方的像素值为0，仅限制5个点的像素值，就可以准确得到上边界上的点，不需要额外计算其他方向的像素值，降低了计算时间。且通过多次反复试验，验证通过所述5个点的像素值限制筛选出的点均位于上边界上。
而再降低限制条件，也可以考察4个点甚至3个点的像素值，筛选出的点数量将大大增多，严重降低了计算时间，在实际应用中并不适用。
首先，通过筛选三个连续的白色(像素值为255)像素点可以初步断定背景区域，接着，从三个连续点的中点出发查找黑色(像素值为0)像素点，从快速性和准确性出发，设置查找两个点即为符合要求的条件。虽然这个限制条件可能查找到噪点，但是因为线性拟合的特性，噪点对直线的斜率影响极小。通过本方法计算出的斜率准确度极高。
第三步，计算偏转角度；使用上边界所在的直线的斜率来求偏转角度。
通过上步骤得到的数组，使用最小二乘法做线性拟合，得到上边界直线斜率。
Figure DEST_PATH_IMAGE056
再通过上边界直线斜率计算得到偏转角度，theta=arctan(phi)。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出的是，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (3)

1.一种计算钞票偏转角度的方法，其特征在于，包括如下步骤：
第一步，假设得到的扫描图像偏斜角度小于45°，再将图像做二值化处理；
第二步，获得钞票上边界所在直线的斜率：满足公式1条件中的点
Figure 293881DEST_PATH_IMAGE002
是上边界上的点，将筛选得到的点的所在列与所在行依次记录到数组
Figure 7759DEST_PATH_IMAGE004
和数组
Figure 584234DEST_PATH_IMAGE006
中，再使用最小二乘法做线性拟合求得上边界所在直线的斜率；
Figure 776181DEST_PATH_IMAGE008
Figure 387290DEST_PATH_IMAGE010
Figure 507955DEST_PATH_IMAGE012
公式1
Figure 571726DEST_PATH_IMAGE014
Figure 567364DEST_PATH_IMAGE016
其中：
Figure 32981DEST_PATH_IMAGE018
表示图像中第
Figure 823082DEST_PATH_IMAGE020
列第
Figure 374149DEST_PATH_IMAGE022
行的像素点的像素值；
首先，通过筛选三个连续的白色像素点可以初步断定背景区域，接着，从三个连续点的中点出发查找黑色像素点，设置查找两个点即为符合要求的条件；
第三步，使用上边界所在直线的斜率求得偏转角度。
2.根据权利要求1所述的一种计算钞票偏转角度的方法，其特征在于，第二步中，采用公式2通过最小二乘法做线性拟合求得上边界所在直线的斜率，
Figure 674943DEST_PATH_IMAGE024
公式2
其中：
Figure 995066DEST_PATH_IMAGE026
是数组
Figure DEST_PATH_IMAGE027
中的值，
Figure DEST_PATH_IMAGE029
是数组
Figure 815123DEST_PATH_IMAGE006
中的值，
Figure DEST_PATH_IMAGE031
是满足公式1条件中的点的个数。
3.根据权利要求1所述的一种计算钞票偏转角度的方法，其特征在于，通过公式3计算得到偏转角度theta，
theta=arctan(phi) 公式3
其中：phi是上边界所在直线的斜率。
CN202110337072.5A 2021-03-30 2021-03-30 一种计算钞票偏转角度的方法 Active CN112733854B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110337072.5A CN112733854B (zh) 2021-03-30 2021-03-30 一种计算钞票偏转角度的方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110337072.5A CN112733854B (zh) 2021-03-30 2021-03-30 一种计算钞票偏转角度的方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112733854A CN112733854A (zh) 2021-04-30
CN112733854B true CN112733854B (zh) 2021-08-03

Family

ID=75595992

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110337072.5A Active CN112733854B (zh) 2021-03-30 2021-03-30 一种计算钞票偏转角度的方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112733854B (zh)

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106803307A (zh) * 2016-12-16 2017-06-06 恒银金融科技股份有限公司 一种基于模板匹配的纸币面值面向识别方法
CN107492094A (zh) * 2017-07-21 2017-12-19 长安大学 一种高压电线绝缘子的无人机视觉检测方法
CN110458858A (zh) * 2019-08-14 2019-11-15 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 一种十字靶标的检测方法、系统及存储介质

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102509093B (zh) * 2011-10-18 2014-01-29 广州市加信电子技术有限公司 近距离数字化证件信息采集系统
CN104112128B (zh) * 2014-06-19 2018-01-26 中国工商银行股份有限公司 应用于票据影像字符识别的数字图像处理系统及方法
CN106815846B (zh) * 2016-12-30 2019-07-02 歌尔科技有限公司 图像暗角裁切范围的确定方法、图像暗角补偿方法及装置
CN107067536B (zh) * 2017-04-27 2019-07-26 深圳怡化电脑股份有限公司 一种图像边界确定方法、装置、设备和存储介质
CN108537237A (zh) * 2018-04-04 2018-09-14 深圳怡化电脑股份有限公司 票据的特征区域提取方法、装置、设备和存储介质
CN109801428B (zh) * 2018-12-20 2021-05-11 深圳怡化电脑股份有限公司 纸币边缘直线的检测方法、检测装置及终端
CN112132851A (zh) * 2020-11-25 2020-12-25 恒银金融科技股份有限公司 一种针对金融票据图像旋转角度的计算方法
CN112446912B (zh) * 2021-02-01 2021-06-04 恒银金融科技股份有限公司 一种金融票据宽度计算方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106803307A (zh) * 2016-12-16 2017-06-06 恒银金融科技股份有限公司 一种基于模板匹配的纸币面值面向识别方法
CN107492094A (zh) * 2017-07-21 2017-12-19 长安大学 一种高压电线绝缘子的无人机视觉检测方法
CN110458858A (zh) * 2019-08-14 2019-11-15 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 一种十字靶标的检测方法、系统及存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN112733854A (zh) 2021-04-30

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108921865B (zh) 一种抗干扰的亚像素直线拟合方法
CN101645091B (zh) 图像数据压缩方法、图像处理中的图案模型定位方法,图像处理设备
US10922794B2 (en) Image correction method and device
CN109886896A (zh) 一种蓝色车牌分割与矫正方法
CN104008359B (zh) 一种用于qr码识别的精确网格采样方法
CN109671110B (zh) 一种局部几何结构约束的城区宽基线影像特征点匹配方法
CN107192716A (zh) 一种基于轮廓特征的工件缺陷快速检测方法
CN101650784B (zh) 一种利用结构上下文特征进行图像匹配的方法
CN101930594A (zh) 一种扫描文档图像的快速纠偏方法
CN110533036B (zh) 一种票据扫描图像快速倾斜校正方法和系统
CN113689429B (zh) 一种基于计算机视觉的木板缺陷检测方法
TW201339975A (zh) 條碼辨識方法及其電腦程式產品
CN106845542A (zh) 基于dsp的纸币冠字号智能识别方法
Uchiyama et al. Toward augmenting everything: Detecting and tracking geometrical features on planar objects
CN112233116A (zh) 基于邻域决策与灰度共生矩阵描述的凹凸痕视觉检测方法
CN106650580A (zh) 基于图像处理的货架快速清点方法
CN112364805B (zh) 一种旋转手掌图像检测方法
CN112614167A (zh) 一种结合单偏光与正交偏光图像的岩石薄片图像对齐方法
CN112560538A (zh) 一种根据图像冗余信息快速定位受损qr码的方法
CN112733854B (zh) 一种计算钞票偏转角度的方法
CN107993235B (zh) 一种基于图像处理技术的波纹阻火盘波高测量方法
JP2010128616A (ja) 円検出装置
US20070292008A1 (en) Image comparing apparatus using feature values of partial images
CN110288533B (zh) 一种非旋转图像的快速拼接方法
CN115457559B (zh) 一种将文本及证照类图片智能摆正的方法、装置和设备

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