CN114170613A - 图像检测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请实施例提供了一种图像检测方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质，其中，图像检测方法包括：获取待检测证件图像和对应的图像模板，图像模板用于指示证件图像的尺寸标准；对待检测证件图像进行边缘检测，确定待检测证件图像的边缘线，根据边缘线获取角点坐标；根据角点坐标，确定待检测证件图像的尺寸信息；对待检测证件图像的文本区域进行检测，得到文本区域的位置信息；对文本区域进行文本区域识别，得到文本内容；根据待检测证件图像的尺寸信息、文本区域的位置信息以及文本内容，确定待检测证件图像是否与证件图像模板匹配。解决了人工进行打印偏差检测效率低的技术问题，达到了提高打印偏差检测效率的技术效果。

Description

图像检测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质

技术领域

本申请实施例涉及图像处理领域，尤其涉及一种图像检测方法、装置及计算机可读存储介质。

背景技术

随着人工智能技术的发展，机器学习在各个领域得到了广泛应用，特别是图像处理领域。

目前，对于各种证件的制作(例如港澳通行证、台胞证、台湾通行证、电子护照、身份证等)，主要利用制证设备来完成。在证件制作过程中，由于各种原因会造成证件打印信息位置与标准存在偏差的情况。对于这种证件打印偏差的检测，相关技术中，质检员通过肉眼或者专用的测量工具对已经制作成功的证件逐一检查打印偏差，费时费力，效率较低。而且打印位置偏差往往是由于打印机本身原因造成的，如果不及时发现会产生大量废证，导致资源浪费。

因此，如何在个人化证件生产制作过程中，及时检测证件打印偏差、提高证件打印偏差检测效率，减少资源浪费的技术问题有待解决。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例提供一种图像检测换方法、装置、电子设备及计算机存储介质，以解决上述部分或全部问题。

根据本申请实施例的第一方面，提供了一种图像检测换方法，包括：

获取待检测证件图像和对应的图像模板，图像模板用于指示证件图像的尺寸标准；

对待检测证件图像进行边缘检测，确定待检测证件图像的边缘线，根据边缘线获取角点坐标；

根据角点坐标，确定待检测证件图像的尺寸信息；

对待检测证件图像的文本区域进行检测，得到文本区域的位置信息；

对文本区域进行文本区域识别，得到文本内容；

根据待检测证件图像的尺寸信息、文本区域的位置信息以及文本内容，确定待检测证件图像是否与证件图像模板匹配。可选地，对待检测证件图像进行边缘检测，确定待检测证件图像的边缘线，包括：

对待检测证件图像做全局二值化处理，利用霍夫直线检测方法对全局二值化理处后的待检测证件图像进行边缘检测，根据边缘检测的结果确定待检测证件图像的边缘线。

可选地，根据边缘线获取角点坐标，包括：

在待检测证件图像的边缘线包含圆弧角时，将圆弧角的两条切线的延长线的交点确定为角点，并获取角点坐标。

可选地，边缘线包括左边缘线、右边缘线、上边缘线、下边缘线，根据边缘线获取角点坐标，包括：

获取待检测证件图像的左边缘线和上边缘线的交点的坐标作为第一上角点的坐标；获取待检测证件图像的右边缘线和上边缘线的交点的坐标作为第二上角点坐标；获取待检测证件图像的左边缘线和下边缘线的交点的坐标作为第一下角点的坐标；获取待检测证件图像的右边缘线和下边缘线的交点的坐标作为第二下角点的坐标，获取待检测证件的四个证件角点坐标。

可选地，根据角点坐标，确定待检测证件图像的尺寸信息，包括：

计算第一上角点和第二上的角点的横坐标值的差值的绝对值，作为待检测证件的宽；

计算第一上角点和第一下角点的纵坐标值的差值的绝对值获得待检测证件的高。

可选地，对待检测证件图像的文本区域进行检测，得到文本区域的位置信息，包括：通过文本位置检测模型，对待检测证件图像进行文本区域检测，确定文本区域，得到文本区域的位置信息。

可选地，对文本区域进行文本区域识别，得到文本内容，包括：

通过文本识别模型，对文本区域进行文本区域识别，得到文本内容。

可选地，根据待检测证件的图像的尺寸信息、文本区域的位置信息以及所述文本内容，确定待检测证件的图像是否与证件图像模板匹配，包括：

可选地，根据待检测证件图像的尺寸信息，确定文本区域的位置信息与文本内容与图像模板对应内容是否匹配；如果不匹配，则生成停止证件打印的提示信息。

如果第一判断结果、第二判断结果和第三判断结果都为匹配，则继续检测下一个证件图像根据本申请实施例的第二方面，提供了一种图像检测装置，包括：

获取模块，用于获取待检测证件图像和对应的图像模板，图像模板用于指示证件图像的尺寸标准；

边缘检测模块，用于对待检测证件图像进行边缘检测，确定待检测证件图像的边缘线，根据边缘线获取角点坐标；

确定模块，用于根据角点坐标，确定待检测证件图像的尺寸信息；

文本位置检测模块，对待检测证件图像的文本区域进行检测，得到文本区域的位置信息；

文本识别模块，对文本区域进行文本区域识别，得到文本内容；

判断模块，用于根据待检测证件图像的尺寸信息以及文本区域的位置信息，确定待检测证件图像是否与证件图像模板匹配。

根据本申请实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括：存储器、处理器，存储器存储有可执行程序，处理器运行可执行程序时执行如下步骤：

获取待检测证件图像和对应的图像模板，图像模板用于指示证件图像的尺寸标准；

对待检测证件图像进行边缘检测，确定待检测证件图像的边缘线，根据边缘线获取角点坐标；

根据角点坐标，确定待检测证件图像的尺寸信息；

对待检测证件图像的文本区域进行检测，得到文本区域的位置信息；

根据待检测证件图像的尺寸信息以及文本区域的位置信息，确定待检测证件图像是否与证件图像模板匹配。

根据本申请实施例的第四方面，提供了一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述实施例中任一的图像检测方法。

根据本申请实施例提供的图像检测方案，获取待检测证件图像和对应的图像模板，图像模板用于指示证件图像的尺寸标准；对待检测证件图像进行边缘检测，确定待检测证件图像的边缘线，根据边缘线获取角点坐标；根据角点坐标，确定待检测证件图像的尺寸信息；对待检测证件图像的文本区域进行检测，得到文本区域的位置信息；根据待检测证件图像的尺寸信息以及文本区域的位置信息，确定待检测证件图像是否与证件图像模板匹配。解决了在证件生产过程中，由于工业相机的位置偏差导致不同证件打印存在偏差，以及人工检测时费时费力，容易产生废证的技术问题，实现自动化证件打印偏差检测，达到了提高证件打印偏差检测效率的技术效果。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请实施例中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为根据本申请实施例一的一种图像检测方法的步骤流程图；

图2为根据本申请实施例二的一种图像检测装置示意图；

图3为根据本申请实施例三的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为了使本领域的人员更好地理解本申请实施例中的技术方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请实施例一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请实施例中的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请实施例保护的范围。

下面结合本申请实施例附图进一步说明本申请实施例具体实现。

实施例一

参照图1，示出了根据本申请实施例一的一种图像检测方法的步骤流程图。

本实施例图像检测方法包括以下步骤：

步骤101、获取待检测证件图像和对应的图像模板。

图像模板用于指示证件图像的尺寸标准。其中，待检测证件图像指的是任何有一定打印尺寸标准和内容标准的文件，可以是港澳通行证、台胞证、台湾通行证、电子护照和身份证等证件，也可以是其他需要的文件类型，这里不做限制。图像模板指的是与待检测证件相匹配的预先存储在计算机中具有标准文本、文本区域、以及图像示意图的图像，一个图像模板表示一种类型的证件图像的尺寸标准，计算机中可以预先存储多个图像模板。

在一些证件制作过程中，例如：港澳通行证、台胞证、台湾通行证、电子护照、身份证的制作，一般都是采用专业的制证设备进行制造生产。在一种可能实现的实施例中，在制证的流水线上，可以在规定位置处放置一个工业相机，对生产过程中的证件进行实时拍照，并通过工业相机将其转换成图像进行存储，计算机从工业相机中获取待检测证件的图像。此处的计算机，可以是一种专门用于图像处理的仪器，也可以是电脑或者具有图像处理功能的移动设备，此处不做限制。

步骤102、对待检测证件图像进行边缘检测，确定待检测证件图像的边缘线，根据边缘线获取角点坐标。

可选地，边缘检测包括证件左边缘检测、右边缘检测、证件上边缘检测、下边缘检测。证件角点检测，角点指的是待检测证件边缘线延长相交的交点。例如，角点可以包括左边缘线与上边缘线的交点、左边缘线与下边缘线的交点、右边缘线和上边缘线的交点、右边缘线和下边缘线的交点，其中获取角点的数量是四个或者两个，当获取的角点数量为两个时，获取的角点为待检测证件图像的对角的两个角点。

在一种可能实现的实施例中，由于不同的证件的尺寸信息不同，通过对证件扫描图像进行边缘检测，分别确定不同证件图像的上边缘线、下边缘线、左边缘线、右边缘线的位置，获得边缘线上所有点的坐标，例如：左边缘线的表示为：X＝131证件的左边缘线上所有点的横坐标值,其表征左边缘线上所有点的坐标的横坐标值为131，以同样的方式可以分别获得右边缘线上所有点的横坐标值，上边缘线上所有点的纵坐标值，下边缘线上所有点的纵坐标值。当确定待检测证件的边缘线，则可以根据边缘线之间的交点坐标确定各个角点的坐标。例如：假设证件的左边缘线上所有点的横坐标值为131，右边缘线上所有点的横坐标值为1392.5，上边缘线上所有点的纵坐标值为153，下边缘纵坐标线上所有点的纵坐标值为935，通过待检测证件边缘线的坐标值可以获得待检测证件角点的坐标，例如待检测证件的左边缘线与上边缘线的交点的坐标为(131，153)。

可选地，对待检测证件图像进行边缘检测，确定待检测证件图像的边缘线，包括：对待检测证件图像做全局二值化处理，利用霍夫直线检测方法对全局二值化理处后的待检测证件图像进行边缘检测，根据边缘检测的结果确定待检测证件图像的边缘线。

在一种可能实现的实施例中，首先对待检测证件图像进行二值化处理，可以使得待检测证件上的图像上的线条的灰度有明显的变化，在此基础上再对待检测证件进行中值滤波处理，过滤掉底纹的干扰。然后对处理后的图像按照一定的方向进行霍夫直线检测，当证件是按照规定的位置放置时，规定待检测证件的扫描方向分为X方向和Y方向，如果沿着X方向从左往右进行霍夫直线检测，则检测出来的边缘线为左右边缘线；如果沿着Y方向从上到下进行霍夫直线检测，则检测出来的边缘线为上下边缘线；例如：沿着X方向从左往右进行霍夫直线检测，由于直线两侧的灰度值呈一定的变化梯度，当检测到某一点处的灰度值最大，以此点处的灰度值为第一灰度阈值，当以同样的方式检测出多个点，则这几个灰度值最大的点之间的连线则为左边缘线或者右边缘线；以同样的方式，当沿着Y方向进行霍夫直线检测时，可以检测出上边缘线或者下边缘线。由于相机存在位置、高度偏移的情况，并且每台相机的位置无法保证完全一致，因此为了保证检测精度，每幅图像都需要确定证件的左、右、上、下边缘，需要说明的是在对图像进行处理前，可以将图像按照预设比例进行缩小，保证处理的图像的尺寸信息为预设大小，便于图像处理，减少计算，提高图像处理效率。

需要说明的是，通过本实施例中的图像检测方法，可以部署在边缘端工控机、服务器、云端，可以部署在Windows、Linux和Mac等操作系统上，一种最佳的实施例是部署在不同证件的生产线上，这样可以及时对生产过程中的证件进行打印偏差检测，减少废证的产生，同时相比于传统的人工证件偏差检测，提高了偏差检测效率，并且通过将该方法部署在不同的类型的终端上，提高了该图像检测的灵活性。

可选地，根据边缘线获取角点坐标，包括：在待检测证件图像的边缘线包含圆弧角时，将圆弧角的两条切线的延长线的交点确定为角点，并获取角点坐标。

在一种可以实现的实施例中，在获取到待检测证件左边缘线、右边缘线或者上边缘线、下边缘线的基础上，进一步获取待检测证件的一个包含圆弧角的证件角。例如首先获得的是左右边缘线，以左边缘线为基础获取待检测证件的左上包含圆弧角的证件角图像信息，对该圆弧角的两条切线进行灰度填充，并将两条圆弧角的切线进行延长，两条切线的交点即为角点，则角点的坐标即为角点的坐标，基于角点以及左边缘线便可确定上边缘线。以同样的方法可以减小获其他边缘线进行检测时的检测区域的面积，减小计算机的计算量。

可选地，边缘线包括左边缘线、右边缘线、上边缘线、下边缘线，根据边缘线获取角点坐标，包括：获取待检测证件图像的左边缘线和上边缘线的交点的坐标作为第一上角点的坐标；获取待检测证件图像的右边缘线和上边缘线的交点的坐标作为第二上角点坐标；获取待检测证件图像的左边缘线和下边缘线的交点的坐标作为第一下角点的坐标；获取待检测证件图像的右边缘线和下边缘线的交点的坐标作为第二下角点的坐标，获取待检测证件的四个证件角点坐标。

在一种可能实现的实施例中，基于霍夫直线检测检测出的直线的待检测证件的边缘线，并且获取到四条边缘线的坐标值，当将四条边缘线分别延长时，四条边缘线两两相交，则得到的四个角点则为待检测证件的四个角点，并且根据边缘线的坐标就可以获得角点的坐标。左边缘线与上边缘的交点为第一上角点，右边缘线与上边缘的角点为第二上角点，左边缘线与下边缘线的交点为第一下角点，右边缘线与下边缘线的交点为第二下角点例如：待检测证件的左边缘线上所有点的横坐标值为131，证件的右边缘线上所有点的横坐标值为1392.5，证件的上边缘线上所有点的纵坐标值为153，下边缘纵坐标为935，则待检测证件的四个角点坐标分别为：第一上角点坐标是：(131,153)、第一下角点坐标是：(131,935)、第二上角点坐标是：(1392.5,153)、第二下角点坐标是：(1392.5,935)，如果在对图像进行检测前按照预设比例进行缩小，则在计算待检测证件图像的尺寸时，按照预设比例进行还原后，再与图像模板中相应的尺寸标准进行比对，保证计算的精准度。

可选地，根据角点坐标，确定待检测证件图像的尺寸信息，包括：计算第一上角点和第二上的角点的横坐标值的差值的绝对值，作为待检测证件的宽；计算第一上角点和第一下角点的纵坐标值的差值的绝对值获得待检测证件的高。

在一种可能实现的方式中，四个角点的坐标分别是：第一上角点坐标(131,153)、第一下角点坐标(131,935)、第二上角点坐标(1392.5,153)、第二下角点坐标(1392.5,935)，以两个对角角点的坐标为例，第一上角点坐标(131,153)，第二下角点坐标(1392.5,935)，通过计算这两个角点的横坐标值的差值，即1392.5-131＝1261.5，也就是待检测证件的宽为1261.5；通过这两个角点的纵坐标值的差值，即935-153＝782，也就是待检测证件的高为782，因此可以获得待检测证件的尺寸(此处用像素表达)为1261.5×728。

步骤103、根据角点坐标，确定待检测证件图像的尺寸信息。

其中，尺寸信息用于表征图像的大小，这里指的是待检测证件图像的尺寸大小。

根据步骤102得到待检测证件图像的角点坐标，转换成待检测证件的图像的像素，再通过图像像素与待检测证件长度单位毫米之间的映射关系，例如检测到待检测证件图像的像素为1261.5×728，对应的待检测证件图像的尺寸为：85mm×54mm，即确定所待检测证件图像的尺寸信息。

步骤104、对待检测证件图像的文本区域进行检测，得到文本区域的位置信息。

其中，位置信息用于表征文本区域在待检测证件图像的位置坐标，一般以图像左上角为原点，向右侧X值变大，向下方Y值变大。

这里采用深度学习的方法对整幅图像进行文本检测，在一种可能实现的实施例中，采用YOLO系列模块进行文本位置检测，利用矩形框标记识别到的文本区域，并返回矩形框四个角的坐标。

步骤105、对文本区域进行文本区域识别，得到文本内容；

在一种可能实现的实施例中，此时通过文本区域检测方法确定待检测证件的文本区域的位置后，通过文本区域识别方法对该文本区域的进行文本区域识别，经过不同类型文本样训练之后，例如，姓名字段、地址字段、具体证件类型字段，该文本区域识别方法可以准确检测出该文本区域中具体的描述内容，最终输出文本内容。这里采用深度学习的方法进行文本内容识别，输出结构化信息，一种可行的实施例是采用CRNN结构。

步骤106、根据待检测证件图像的尺寸信息以及文本区域的位置信息，确定待检测证件图像是否与证件图像模板匹配。

可选地，根据待检测证件图像的尺寸信息，确定文本区域的位置信息与文本内容是否与图像模板对应内容是否匹配；如果不匹配，则生成停止证件打印的提示信息。

在一种可能的实施例中，通过步骤104获得“哈丹巴特尔”所在区域的像素，根据像素与毫米之间的转换关系确定这一文本的位置坐标，通过步骤105获得“哈丹巴特尔”的具体内容，根据预设模板规定，“哈丹巴特尔”的起始位置到证件左边缘的距离为30mm，预设模板尺寸为宽85.6mm，高54mm，通过步骤103已经获取像素与毫米的对应关系，证件左边缘坐标为131，右边缘坐标为1392.5，第一上角点坐标为(131,153)，检测到的“哈丹巴特尔”的起始位置横坐标为570，从而计算出“哈丹巴特尔”的起始位置到证件左边缘的距离为29.7887mm，通过专用卡尺测量得到实际距离为29.9mm，从而确保检测精度符合误差要求，用29.7887mm与30mm的标准进行比较，从而判断出实际打印位置符合规则要求。

可选地，对待检测证件图像的文本区域进行检测，得到文本区域的位置信息，包括：通过文本位置检测模型，对待检测证件图像进行文本区域检测，确定文本区域，得到文本区域的位置信息。

可选地，对文本区域进行文本区域识别，得到文本内容，包括：

通过文本识别模型，对文本区域进行文本区域识别，得到文本内容。

在一种可能实现的实施例中，采用人工智能中的多层神经网络模型对待检测证件的图像进行文本区域检测，本实施例方法包括两部分检测，一部分是通过文本位置检测模型对待检测证件进行文本区域检测，基于文本区域检测结果确定该文本区域的位置信息；一部分是通过文本识别模型对待检测证件的文本识别，这里的文本指的是待检测证件上的文本区域的文本，包括预先印制的文本以及证件个人化时打印的文本。在对待检测证件进行图像处理前，通过不同类型的证件样本图片对文本位置检测模型和文本识别模型进行训练，通过对应的特征提取，获得不同文本区域的文本的特征，具体通过检测到的待检测证件图像的像素信息与毫米的对应关系，确定不同的文本区域检测滑动窗口。例如：通过文本位置检测模型对文本区域检测，通过不同宽高的滑动窗口框选多个候选文本区域，当计算机中通过不同尺寸大小的滑动窗口确定与之窗口区域大小相匹配的文本区域，则返回该文本区域的中心点坐标，即确定该文本区域的位置信息；其次，将该文本区域作为文本识别模型的输入，对该区域包含特定的关键字进行识别，例如：姓名、地址等关键字；根据输入进行卷积/池化等操作，得到固定维度的输出尺寸的特征图像，最后对这些输出进行分类、合并等操作，基于最终输出识别出的待检测证件的文本内容。需要说明的是，对于文本位置检测模型可以是基于回归方法的Yolo、SSD、CTPN、Faster RCNN等神经网络模型，文本识别模型可以是基于分割方法的PSENet、CRAFT模型，此处不做限制；基于文本位置检测模型输出的结果作为文本识别模型的输入，在进行文本位置检测获得待检测证件的文本的位置及尺寸信息，即，得到文本区域的位置信息后，进一步确定该文本区域的文本内容。需要说明的为了能够满足边缘端部署的兼容性的特殊需求，使得CPU进行检测和识别的情况下，文本位置检测模型和文本识别模型在ONNXRuntime部署框架下运行，可以实现CPU的C++调用。

需要说明的是，本实施例中的文本位置检测、文本内容识别都是基于深度学习检测模型实现的，达到了在保证检测精度的基础上，尽可能的提高检测识别速度。如果步骤106计算得到某一文本的位置，并与预先设置模板的位置要求进行比对，如果偏差超过阈值，则确认待检测证件存在打印偏差，则生成停止证件打印的提示信息，例如：文本所在区域的尺寸信息存在偏差或文本区域位置存在偏差，判断结果均未待检测证件不匹配，此时，会向检测人员发送打印提示信息，提示方式可以是检测机端向后台用于检测人员观察的计算机、手持设备、移动终端；提示信息可以是语音报警、符号提醒、检测结果报告还可以是检测出来存在打印偏差的图像信息供检测人员进一步确认，提高证件打印偏差检测的精度、提高检测效率。

实施例二

参照图2，示出了根据本申请实施例二的一种图像检测装置的结构框图。

图像检测装置20主要包括：

获取模块201，用于获取待检测证件图像和对应的图像模板，图像模板用于指示证件图像的尺寸标准；

边缘检测模块202，用于对待检测证件图像进行边缘检测，确定待检测证件图像的边缘线，根据边缘线获取角点坐标；

确定模块203，用于根据角点坐标，确定待检测证件图像的尺寸信息；

文本位置检测模块204，对待检测证件图像的文本区域进行检测，得到文本区域的位置信息；

文本识别模块205，对文本区域进行文本区域识别，得到文本内容；

判断模块206，用于根据待检测证件图像的尺寸信息、文本区域的位置信息以及文本内容，确定待检测证件图像是否与证件图像模板匹配。

需要说明的是，该图像检测装置20可以执行的具体图像检测方法的步骤与实施例一种的图像检测方法步骤完全一致，在此不再赘述。

可选地，边缘检测包括证件左右边缘检测、证件上下边缘检测，证件角点检测。

可选地，边缘检测模块202，用于对待检测证件图像做全局二值化处理，利用霍夫直线检测方法对全局二值化理处后的待检测证件图像进行边缘检测，根据边缘检测的结果确定待检测证件图像的边缘线。

可选地，确定模块203，用于在待检测证件图像的边缘线包含圆弧角时，将圆弧角的两条切线的延长线的交点确定为角点，并获取角点坐标。

可选地，边缘检测模块202，还用于获取待检测证件图像的左边缘线和上边缘线的交点的坐标作为第一上角点的坐标；获取待检测证件图像的右边缘线和上边缘线的交点的坐标作为第二上角点坐标；获取待检测证件图像的左边缘线和下边缘线的交点的坐标作为第一下角点的坐标；获取待检测证件图像的右边缘线和下边缘线的交点的坐标作为第二下角点的坐标，获取待检测证件的四个证件角点坐标。

可选地，边缘检测模块202，用于计算第一上角点和第二上的角点的横坐标值的差值的绝对值，作为待检测证件的宽；计算第一上角点和第一下角点的纵坐标值的差值的绝对值获得待检测证件的高。

可选地，文本区域检测模块203，通过文本识别模型，对待检测证件图像进行文本区域识别，确定文本区域；

可选地，文本区域检测模块204，用于对文本区域进行位置检测，得到文本区域的位置信息。

文本识别模块205，对文本区域进行文本区域识别，得到文本内容。

可选地，判断模块206，根据待检测证件图像像素与毫米的对应关系，结合文本区域的位置信息和特定文本的匹配情况，确定待检测证件图像中个人化信息是否与证件图像匹配。如果判断结果不匹配，则将证件分拣到废卡槽，如果出现连续多张踢卡问题，则生成停止证件打印的提示信息。

实施例三

参照图3，示出了根据本申请实施例三的一种电子设备的结构示意图，本申请具体实施例并不对电子设备的具体实现做限定。一种电子设备，包括：存储器、处理器，存储器存储有可执行程序，处理器运行可执行程序时执行如下步骤：

获取待检测证件图像和对应的图像模板，图像模板用于指示证件图像的尺寸标准；

对待检测证件图像进行边缘检测，确定待检测证件图像的边缘线，根据边缘线获取角点坐标；

根据角点坐标，确定待检测证件图像的尺寸信息；

对待检测证件图像的文本区域进行检测，得到文本区域的位置信息；

根据待检测证件图像的尺寸信息以及文本区域的位置信息，确定待检测证件图像是否与证件图像模板匹配。

在一种可能的实施例中，如图3所示，该电子设备可以包含一个或多个存储器301；

一个或多个处理器302，可以配置为存储一个或多个程序；

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上述实施例一的图像检测方法。

实施例四

根据本申请实施例的第四方面，提供了一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述实施例中任一的图像检测方法。

上述根据本申请实施例的方法可在硬件、固件中实现，或者被实现为可存储在计算机存储介质(诸如CD ROM、RAM、软盘、硬盘或磁光盘)中的软件或计算机代码，或者被实现通过网络下载的原始存储在远程记录介质或非暂时机器可读介质中并将被存储在本地记录介质中的计算机代码，从而在此描述的方法可被存储在使用通用计算机、专用处理器或者可编程或专用硬件(诸如ASIC或FPGA)的记录介质上的这样的软件处理。可以理解，计算机、处理器、微处理器控制器或可编程硬件包括可存储或接收软件或计算机代码的存储组件(例如，RAM、ROM、闪存等)，当软件或计算机代码被计算机、处理器或硬件访问且执行时，实现在此描述的图像检测方法。此外，当通用计算机访问用于实现在此示出的图像检测方法的代码时，代码的执行将通用计算机转换为用于执行在此示出的图像检测方法的专用计算机。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及方法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请实施例的范围。

以上实施方式仅用于说明本申请实施例，而并非对本申请实施例的限制，有关技术领域的普通技术人员，在不脱离本申请实施例的精神和范围的情况下，还可以做出各种变化和变型，因此所有等同的技术方案也属于本申请实施例的范畴，本申请实施例的专利保护范围应由权利要求限定。

Claims (11)

1.一种图像检测方法，其特征在于，包括：

获取待检测证件图像和对应的图像模板，所述图像模板用于指示证件图像的尺寸标准；

对所述待检测证件图像进行边缘检测，确定所述待检测证件图像的边缘线，根据所述边缘线获取角点坐标；

根据所述角点坐标，确定所述待检测证件图像的尺寸信息；

对所述待检测证件图像的文本区域进行检测，得到文本区域的位置信息；

对所述文本区域进行文本区域识别，得到文本内容；

根据所述待检测证件图像的尺寸信息、所述文本区域的位置信息以及所述文本内容，确定所述待检测证件图像是否与所述证件图像模板匹配。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述待检测证件图像进行边缘检测，确定所述待检测证件图像的边缘线，包括：

对所述待检测证件图像做全局二值化处理，利用霍夫直线检测方法对全局二值化理处后的所述待检测证件图像进行边缘检测，根据边缘检测的结果确定待检测证件图像的边缘线。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述边缘线获取角点坐标，包括：

在所述待检测证件图像的边缘线包含圆弧角时，将所述圆弧角的两条切线的延长线的交点确定为所述角点，并获取所述角点坐标。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述边缘线包括左边缘线、右边缘线、上边缘线、下边缘线，根据所述边缘线获取角点坐标，包括：

获取所述待检测证件图像的左边缘线和上边缘线的交点的坐标作为第一上角点的坐标；获取所述待检测证件图像的右边缘线和上边缘线的交点的坐标作为第二上角点坐标；获取所述待检测证件图像的左边缘线和下边缘线的交点的坐标作为第一下角点的坐标；获取所述待检测证件图像的右边缘线和下边缘线的交点的坐标作为第二下角点的坐标，获取所述待检测证件的四个所述证件角点坐标。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述角点坐标，确定所述待检测证件图像的尺寸信息，包括：

计算第一上角点和第二上的角点的横坐标值的差值的绝对值，作为所述待检测证件的宽；

计算第一上角点和第一下角点的纵坐标值的差值的绝对值获得所述待检测证件的高。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述待检测证件图像的文本区域进行检测，得到文本区域的位置信息，包括：

通过文本位置检测模型，对所述待检测证件图像进行文本区域检测，确定文本区域，得到所述文本区域的位置信息。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述文本区域进行文本区域识别，得到文本内容，包括：

通过文本识别模型，对所述文本区域进行文本区域识别，得到所述文本内容。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述待检测证件图像的尺寸信息、所述文本区域的位置信息以及所述文本内容，确定所述待检测证件的图像是否与所述证件图像模板匹配，包括：

根据所述待检测证件图像的尺寸信息，确定所述文本区域的位置信息与所述文本内容与所述图像模板对应内容是否匹配；如果不匹配，则生成停止证件打印的提示信息。

9.一种图像检测装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取待检测证件图像和对应的图像模板，所述图像模板用于指示证件图像的尺寸标准；

边缘检测模块，用于对所述待检测证件图像进行边缘检测，确定所述待检测证件图像的边缘线，根据所述边缘线获取角点坐标；

确定模块，用于根据所述角点坐标，确定所述待检测证件图像的尺寸信息；

文本位置检测模块，对所述待检测证件图像的文本区域进行检测，得到文本区域的位置信息；

文本识别模块，对所述文本区域进行文本区域识别，得到文本内容文本区域识别；

判断模块，用于根据所述待检测证件图像的尺寸信息、所述文本区域的位置信息以及所述文本内容，确定所述待检测证件图像是否与所述证件图像模板匹配。

10.一种电子设备，包括：存储器、处理器，所述存储器存储有可执行程序，所述处理器运行所述可执行程序时执行如下步骤：

获取待检测证件图像和对应的图像模板，所述图像模板用于指示证件图像的尺寸标准；

对所述待检测证件图像进行边缘检测，确定所述待检测证件图像的边缘线，根据所述边缘线获取角点坐标；

根据所述角点坐标，确定所述待检测证件图像的尺寸信息；

对所述待检测证件图像的文本区域进行检测，得到文本区域的位置信息；

对特定文本区域进行文本区域识别，得到文本内容；

根据所述待检测证件图像的尺寸信息、所述文本区域的位置信息以及所述文本内容，确定所述待检测证件图像是否与所述证件图像模板匹配。

11.一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的图像检测方法。

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