CN116415610A - 银行存折条形码的处理方法、装置和电子设备 - Google Patents

银行存折条形码的处理方法、装置和电子设备 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种银行存折条形码的处理方法、装置和电子设备，包括：根据存折的彩色图像的条形码区域，确定条形码彩色三通道图像G4和单通道灰度图像Gr、Gg、Gb；对Gr、Gg、Gb分别进行二值化与投影，得到第一投影序列、第二投影序列和第三投影序列；分别计算投影序列中黑条的识别结果序列；计算所述识别结果序列两两之间的绝对差值，根据所述绝对差值确定最优条形码图像；若S4无法得到最优条形码图像，则将G4转换到HSV颜色空间，得到对应的图像Gh、Gs、Gv；通过比较Gh、Gs、Gv在不同颜色的色带下的像素点数确定所述最优条形码图像。本技术能够得到更加的条形码图像，更便于后续的识别。

Description

银行存折条形码的处理方法、装置和电子设备
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，尤其是涉及一种银行存折条形码的处理方法和装置。
背景技术
目前银行发行的纸质存折，由于其页码经常被打印的存款条目遮挡难以分辨，因此利用视觉方法采集存折页图像，通过识别每页图像上的条形码来获取页码信息是银行普遍采取的一种方法。而条形码在印刷过程中经常会受到背景图案、纸质、印刷质量等因素影响，难以保证较高的识别准确率。
发明内容
基于此，本发明的目的在于提供一种银行存折条形码的处理方法、装置和电子设备，本技术通过比较在不同颜色通道下的投影序列可以得到最优的条形码图像，可以提高后续条形码识别的准确率。
第一方面，本发明实施例提供一种银行存折条形码的处理方法，所述处理方法包括：S1：根据存折的彩色图像的条形码区域，确定条形码彩色三通道图像G4和单通道灰度图像Gr、Gg、Gb，其中，Gr、Gg、Gb分别为条形码区域在红光、绿光、蓝光下的图像；S2：对Gr、Gg、Gb分别进行二值化与投影，得到第一投影序列、第二投影序列和第三投影序列；S3：分别计算第一投影序列、第二投影序列和第三投影序列中黑条的识别结果序列；S4：计算所述识别结果序列两两之间的绝对差值，根据所述绝对差值确定最优条形码图像；S5：若S4无法得到最优条形码图像，则将G4转换到HSV颜色空间，得到对应的图像Gh、Gs、Gv；通过比较Gh、Gs、Gv在不同颜色的色带下的像素点数确定所述最优条形码图像。
进一步地，步骤S1包括：1-1：从存折的彩色图像的条形码区域中截取条形码粗位置图像G1，将G1彩色三通道图像灰度化后得到灰度单通道图像G2，用G2的灰度均值进行二值化，得到二值化后图像G3，再对G3分别依次进行水平方向及垂直方向的投影，得到条形码区域的上、下、左、右四个边界值；1-2：利用所述四个边界值对条形码粗位置图像G1进行裁剪，得到精确裁剪后的条形码区域的彩色三通道图像G4，对G4进行颜色通道分离，分别得到条形码在红光、绿光、蓝光三个通道的单通道灰度图像Gr、Gg、Gb。
进一步地，步骤S2包括：2-1：分别计算Gr、Gg、Gb的灰度均值Ar、Ag、Ab；2-2：对灰度均值Ar、Ag、Ab分别进行二值化得到对应颜色通道的二值化图像Gr1、Gg1、Gb1；2-3：分别对Gr1、Gg1、Gb1进行垂直投影，分别得到第一投影序列、第二投影序列和第三投影序列；其中，第一投影序列为RP1，RP2……RPn；第二投影序列为GP1，GP2……GPn；第三投影序列为BP1，BP2……BPn。
进一步地，，步骤S3中计算第一投影序列的第一识别结果序列的步骤包括：若RPi>Th,RPi+1>Th,RPi+2>Th,……，RPi+m>Th，则RPi到RPi+m判定为条形码的一个宽条，标识为2；其中，Th为预设的黑条像素阈值，m为预设的宽条标准宽度，i为投影序列索引；若RPi>Th,RPi+1>Th,RPi+2>Th,……，RPi+q>Th，RPi+q+1＜Th，则RPi到RPi+q判定为条形码的一个窄条，标识为1，q为预设的窄条标准宽度；基于所述标识，得到Gr的黑色宽条码和黑色窄条码交替的第一识别结果序列：RS1,RS2,……，RSt。
进一步地，步骤S4包括：4-1：Gr、Gg识别结果序列之间的绝对值差值为：
Figure SMS_1
式1；其中，t代表识别结果序列中数字的位数；4-2：Gr、Gb识别结果序列之间的绝对值差值为：/>
Figure SMS_2
式2；4-3：Gg、Gb识别结果序列之间的绝对值差值为：/>
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式3；其中，/>
Figure SMS_4
分别为第一投影序列的第一识别结果序列、第二投影序列的第二识别结果序列和第三投影序列的第三识别结果序列；4-4：根据绝对值差值为0的对应的单通道灰度图像确定最优条形码图像。
进一步地，步骤S5包括：5-1：分别统计Gh在绿光色带和蓝光色带范围的像素点数Hg、Hb；5-2：若Hg>Hb，则彩色三通道图像G4中绿光分量多于蓝光分量，则将Gg作为最优条形码图像；若Hg<Hb，则将Gb作为最优条形码图像。
第二方面，本发明实施例提供一种银行存折条形码的处理装置，包括图像确认模块，用于根据存折的彩色图像的条形码区域，确定条形码彩色三通道图像G4和单通道灰度图像Gr、Gg、Gb，其中，Gr、Gg、Gb分别为条形码区域在红光、绿光、蓝光下的图像；序列确认模块，用于对Gr、Gg、Gb分别进行二值化与投影，得到第一投影序列、第二投影序列和第三投影序列；黑条识别模块，用于分别计算第一投影序列、第二投影序列和第三投影序列中黑条的识别结果序列；第一最优条形码确认模块，用于计算所述识别结果序列两两之间的绝对差值，根据所述绝对差值确定最优条形码图像；第二最优条形码确认模块，用于若第一最优条形码确认模块无法得到最优条形码图像，则将G4转换到HSV颜色空间，得到对应的图像Gh、Gs、Gv；通过比较Gh、Gs、Gv在不同颜色的色带下的像素点数确定所述最优条形码图像。
第三方面，本发明实施例提供一种电子设备，包括：处理器、存储介质和总线，所述存储介质存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储介质之间通过总线通信，所述处理器执行所述机器可读指令，以执行上述银行存折条形码的处理方法的步骤
本发明实施例的有益效果如下：
本发明实施例通过对条形码图像进行投影、序列计算等操作得到最优条形码图像，能提高后续的条形码识别的准确率。
本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，或者，部分特征和优点可以从说明书推知或毫无疑义地确定，或者通过实施本发明的上述技术即可得知。
为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施方式，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式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，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，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为本发明实施例提供的一种银行存折条形码的处理方法的流程图；
图2为本发明实施例提供的一种二值化后图像G3的示意图；
图3为本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例
本实施例提供一种银行存折条形码的处理方法，如图1所示，该处理方法包括：
S1：根据存折的彩色图像的条形码区域，确定条形码彩色三通道图像G4和单通道灰度图像Gr、Gg、Gb，其中，Gr、Gg、Gb分别为条形码区域在红光、绿光、蓝光下的图像。
步骤S1包括：
1-1：从存折的彩色图像的条形码区域中截取条形码粗位置图像G1，将G1彩色三通道图像灰度化后得到灰度单通道图像G2，用G2的灰度均值进行二值化，得到二值化后图像G3，再对G3分别依次进行水平方向及垂直方向的投影，得到条形码区域的上、下、左、右四个边界值。
1-2：利用上述四个边界值对条形码粗位置图像G1进行裁剪，得到精确裁剪后的条形码区域的彩色三通道图像G4，再对G4进行颜色通道分离，分别得到条形码在红光、绿光、蓝光三个通道的单通道灰度图像Gr、Gg、Gb。
具体地，图2为一种二值化后图像G3的示意图。
S2：对Gr、Gg、Gb分别进行二值化与投影，得到第一投影序列、第二投影序列和第三投影序列。
具体来说，第二步包括：
2-1：分别计算Gr、Gg、Gb的灰度均值Ar、Ag、Ab。
2-2：对灰度均值Ar、Ag、Ab分别进行二值化得到对应颜色通道的二值化图像Gr1、Gg1、Gb1。
2-3：分别对Gr1、Gg1、Gb1进行垂直投影，分别得到第一投影序列、第二投影序列和第三投影序列；其中，第一投影序列为RP1，RP2……RPn；第二投影序列为GP1，GP2……GPn；第三投影序列为BP1，BP2……BPn。
比如，二值化图像Gr1本身有30*100个像素点，则对其进行垂直投影之后能得到100个数据，n就是100，每行的30个像素点的像素值综合计算能得到1个RP，比如某一列的30个像素点中有21个黑点，9个其他颜色的点，那么，RP的值就是21。
S3：分别计算第一投影序列、第二投影序列和第三投影序列中黑条的识别结果序列。
具体地，此步骤即：逐个将投影序列中的值（比如：每个RP的值、或每个GP的值、或每个BP的值）与Th（比如说可以设置为30）进行比较，如果连续m个RP（或GP或BP）的值都大于Th，那么标记为2，如果连续q个RP（或GP或BP）的值都大于Th，那么标记为1，如果RP（或GP或BP）的值连续大于Th的个数不足q个，则忽略，将标识1和2组合，就得到了识别结果序列。
具体来说：对于第一投影序列，
1）若RPi>Th,RPi+1>Th,RPi+2>Th,……，RPi+m>Th，则RPi到RPi+m判定为条形码的一个宽条，标识为2，记为RSi；其中，Th为预设的黑条像素阈值，m为预设的宽条标准宽度，i为投影序列索引。
2）若RPi>Th,RPi+1>Th,RPi+2>Th,……，RPi+q>Th，RPi+q+1＜Th，则RPi到RPi+q判定为条形码的一个窄条，标识为1，记为RSi，q为预设的窄条标准宽度。
3）基于上述标识RSi，得到Gr的黑色宽条码和黑色窄条码交替的第一识别结果序列：RS1,RS2,……，RSt。
同时，对于第二投影序列和第三投影序列，分别重复执行上述1）-3）得到相应的第二识别结果序列：GS1，GS2，……，GSt和第三识别结果序列：BS1,BS2,……，BSt。
在识别结果序列中，RS（或GS、BS）的取值为1或2，即RS（或GS、BS）均是1和2交替出现的序列。
在此，还可以依据预设的编码规则解析RS、GS和BS中的数据，读取红、绿、蓝三个单通道图像中条形码的信息。
具体地，不同银行条形码的编码规则可能不同，在此不具体描述。
具体地，在一般情况下，红、绿、蓝三个单通道图像识别的条形码的信息是完全一致的，然而在实际情况是条形码在印刷过程中，背景的颜色干扰将导致三个单通道图像读取的条形码的信息不一致。在不一致的情况下，则需执行下述步骤。
S4：计算上述的识别结果序列两两之间的绝对差值，根据所述绝对差值确定最优条形码图像。
4-1：Gr、Gg识别结果序列之间的绝对值差值为：
Figure SMS_5
式1。
其中，t代表识别结果序列中数字的位数。
4-2：Gr、Gb识别结果序列之间的绝对值差值为：
Figure SMS_6
式2。
4-3：Gg、Gb识别结果序列之间的绝对值差值为：
Figure SMS_7
式3。
其中，
Figure SMS_8
分别为第一投影序列的第一识别结果序列、第二投影序列的第二识别结果序列和第三投影序列的第三识别结果序列。
4-4：根据绝对值差值为0的对应的单通道灰度图像确定最优条形码图像。
若最小的绝对值差值不为0，则无法确定最优条形码图像。
举个例子，假如最小的绝对值差值为Mgb；可认为绿光图像和蓝光图像的识别结果比较接近，而红光图像的条码识别结果与前两者差别较大，可判定条形码的背景受到红色图案干扰，在蓝光或绿光通道下检测是比较准确的。
若绿光和蓝光识别结果的绝对值差值之和Mgb为0，则两者识别的结果一致，选择Gg、Gb其中任意一个结果为条形码的识别结果（即作为最优条形码图像）。
若Mgb虽然是最小的绝对值差值，但不为0，则无法判断最优条形码图像，需执行第5步。
S5：若S4无法得到最优条形码图像，则将G4转换到HSV颜色空间，得到对应的图像Gh、Gs、Gv；通过比较Gh、Gs、Gv在不同颜色的色带下的像素点数确定最优条形码图像。
第五步是在“Mgb虽然是最小的绝对值差值，但不为0”的前提下执行的操作。第五步包括：
5-1：分别统计Gh在绿光色带和蓝光色带范围的像素点数：Hg、Hb。
5-2：若Hg>Hb，则G4中绿光分量多于蓝光分量，相比蓝光，绿光更有可能对条形码的识别结果造成一定的影响，则将Gg作为最优条形码图像。
若Hg<Hb，同理，相比绿光，蓝光更有可能对条形码的识别结果造成一定的影响，则将Gb作为最优条形码图像。
具体地，若通过步骤5-1和步骤5-2还是无法确认最优条形码图像，则，继续将Gs、Gv重复步骤5-1和步骤5-2，直到能确定最优条形码图像。
本实施例中的方案可以选出最优的条形码图像进行后续识别，提高了条形码识别的准确率。
实施例
本实施例提供一种银行存折条形码的处理装置，该处理装置包括：
图像确认模块，用于根据存折的彩色图像的条形码区域，确定条形码彩色三通道图像G4和单通道灰度图像Gr、Gg、Gb，其中，Gr、Gg、Gb分别为条形码区域在红光、绿光、蓝光下的图像；
序列确认模块，用于对Gr、Gg、Gb分别进行二值化与投影，得到第一投影序列、第二投影序列和第三投影序列；
黑条识别模块，用于分别计算第一投影序列、第二投影序列和第三投影序列中黑条的识别结果序列；
第一最优条形码确认模块，用于计算所述识别结果序列两两之间的绝对差值，根据所述绝对差值确定最优条形码图像；
第二最优条形码确认模块，用于若第一最优条形码确认模块无法得到最优条形码图像，则将G4转换到HSV颜色空间，得到对应的图像Gh、Gs、Gv；通过比较Gh、Gs、Gv在不同颜色的色带下的像素点数确定所述最优条形码图像。
本发明实施例所提供的银行存折条形码的处理装置，其实现原理及产生的技术效果和前述的银行存折条形码的处理方法实施例相同，为简要描述，装置实施例部分未提及之处，可参考前述方法实施例中相应内容。
实施例
图3示出了本申请实施例所提供的一种电子设备的结构示意图，包括：处理器401、存储介质402和总线403，所述存储介质402存储有所述处理器401可执行的机器可读指令，当电子设备运行如实施例中的数据提取方法时，所述处理器401与所述存储介质402之间通过总线403通信，所述处理器401执行所述机器可读指令，以执行如实施例中的步骤。
在实施例中，所述存储介质402还可以执行其它机器可读指令，以执行如实施例中其它所述的方法，关于具体执行的方法步骤和原理参见实施例的说明，在此不再详细赘述。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (8)

1.一种银行存折条形码的处理方法，其特征在于，所述处理方法包括：
S1：根据存折的彩色图像的条形码区域，确定条形码彩色三通道图像G4和单通道灰度图像Gr、Gg、Gb，其中，Gr、Gg、Gb分别为条形码区域在红光、绿光、蓝光下的图像；
S2：对Gr、Gg、Gb分别进行二值化与投影，得到第一投影序列、第二投影序列和第三投影序列；
S3：分别计算第一投影序列、第二投影序列和第三投影序列中黑条的识别结果序列；
S4：计算所述识别结果序列两两之间的绝对差值，根据所述绝对差值确定最优条形码图像；
S5：若S4无法得到最优条形码图像，则将G4转换到HSV颜色空间，得到对应的图像Gh、Gs、Gv；通过比较Gh、Gs、Gv在不同颜色的色带下的像素点数确定所述最优条形码图像。
2.根据权利要求1所述的银行存折条形码的处理方法，其特征在于，步骤S1包括：
1-1：从存折的彩色图像的条形码区域中截取条形码粗位置图像G1，将G1彩色三通道图像灰度化后得到灰度单通道图像G2，用G2的灰度均值进行二值化，得到二值化后图像G3，再对G3分别依次进行水平方向及垂直方向的投影，得到条形码区域的上、下、左、右四个边界值；
1-2：利用所述四个边界值对条形码粗位置图像G1进行裁剪，得到精确裁剪后的条形码区域的彩色三通道图像G4，对G4进行颜色通道分离，分别得到条形码在红光、绿光、蓝光三个通道的单通道灰度图像Gr、Gg、Gb。
3.根据权利要求2所述的银行存折条形码的处理方法，其特征在于，步骤S2包括：
2-1：分别计算Gr、Gg、Gb的灰度均值Ar、Ag、Ab；
2-2：对灰度均值Ar、Ag、Ab分别进行二值化得到对应颜色通道的二值化图像Gr1、Gg1、Gb1；
2-3：分别对Gr1、Gg1、Gb1进行垂直投影，分别得到第一投影序列、第二投影序列和第三投影序列；其中，第一投影序列为RP1，RP2……RPn；第二投影序列为GP1，GP2……GPn；第三投影序列为BP1，BP2……BPn。
4.根据权利要求3所述的银行存折条形码的处理方法，其特征在于，步骤S3中计算第一投影序列的第一识别结果序列的步骤包括：
若RPi>Th,RPi+1>Th,RPi+2>Th,……，RPi+m>Th，则RPi到RPi+m判定为条形码的一个宽条，标识为2；其中，Th为预设的黑条像素阈值，m为预设的宽条标准宽度，i为投影序列索引；
若RPi>Th,RPi+1>Th,RPi+2>Th,……，RPi+q>Th，RPi+q+1＜Th，则RPi到RPi+q判定为条形码的一个窄条，标识为1，q为预设的窄条标准宽度；
基于所述标识，得到Gr的黑色宽条码和黑色窄条码交替的第一识别结果序列：RS1,RS2,……，RSt。
5.根据权利要求4所述的银行存折条形码的处理方法，其特征在于，步骤S4包括：
4-1：Gr、Gg识别结果序列之间的绝对值差值为：
Figure QLYQS_1
式1；
其中，t代表识别结果序列中数字的位数；
4-2：Gr、Gb识别结果序列之间的绝对值差值为：
Figure QLYQS_2
式2；
4-3：Gg、Gb识别结果序列之间的绝对值差值为：
Figure QLYQS_3
式3；
其中，
Figure QLYQS_4
分别为第一投影序列的第一识别结果序列、第二投影序列的第二识别结果序列和第三投影序列的第三识别结果序列；
4-4：根据绝对值差值为0的对应的单通道灰度图像确定最优条形码图像。
6.根据权利要求5所述的银行存折条形码的处理方法，其特征在于，步骤S5包括：
5-1：分别统计Gh在绿光色带和蓝光色带范围的像素点数Hg、Hb；
5-2：若Hg>Hb，则彩色三通道图像G4中绿光分量多于蓝光分量，则将Gg作为最优条形码图像；若Hg<Hb，则将Gb作为最优条形码图像。
7.一种银行存折条形码的处理装置，其特征在于，所述处理装置包括：
图像确认模块，用于根据存折的彩色图像的条形码区域，确定条形码彩色三通道图像G4和单通道灰度图像Gr、Gg、Gb，其中，Gr、Gg、Gb分别为条形码区域在红光、绿光、蓝光下的图像；
序列确认模块，用于对Gr、Gg、Gb分别进行二值化与投影，得到第一投影序列、第二投影序列和第三投影序列；
黑条识别模块，用于分别计算第一投影序列、第二投影序列和第三投影序列中黑条的识别结果序列；
第一最优条形码确认模块，用于计算所述识别结果序列两两之间的绝对差值，根据所述绝对差值确定最优条形码图像；
第二最优条形码确认模块，用于若第一最优条形码确认模块无法得到最优条形码图像，则将G4转换到HSV颜色空间，得到对应的图像Gh、Gs、Gv；通过比较Gh、Gs、Gv在不同颜色的色带下的像素点数确定所述最优条形码图像。
8.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储介质和总线，所述存储介质存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储介质之间通过总线通信，所述处理器执行所述机器可读指令，以执行如权利要求1至6中任一项所述银行存折条形码的处理方法的步骤。
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