CN116563048B - 一种财务报销方法、系统及计算机 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种财务报销方法、系统及计算机，方法包括：获取票据图像，对票据图像进行预处理，以获取备用图像；对备用图像进行边缘提取，以获取若干个轮廓框架，对轮廓框架进行约束判定，自若干个轮廓框架中选定用于标识二维码的围合框架；以备用图像的中心点为轴心对备用图像进行一次校正；基于围合框架的顶点的坐标值对备用图像进行二次校正，以获取标定图像；以预设比例放大围合框架，以选定内容区域图像；对内容区域图像进行彩色补偿，以获取中转图像，对中转图像进行颜色分量判定，以形成结果区域图像，自结果区域图像内提取内容信息。通过自动化的方式替代人工处理的方式，节约了人力及时间，提高了财务报销的效率。

Description

一种财务报销方法、系统及计算机
技术领域
本申请涉及图像处理技术领域，特别是涉及一种财务报销方法、系统及计算机。
背景技术
财务报销是指业务经办部门或业务经办人凭业务发生过程中所取得的票据，按规定的审批程序办理经费结算的活动。
在财务报销过程中，一般通过拍照或扫描的方式将票据提取为票据图像，通过人工的方式对票据图像进行核对，并对应将票据图像中的内容信息录入至财务系统中，以完成财务报销流程。
但随着经济的发展，票据数量也随之剧增，在财务报销的过程中，通过人工的方式进行票据处理，需要耗费大量的人力及时间，使得整个财务报销过程复杂繁琐，财务报销的效率较低。
发明内容
本申请实施例提供了一种财务报销方法、系统及计算机，以解决现有技术中通过人工的方式进行票据处理，随票据量的增加，耗费人力、时间，财务报销效率较低的技术问题。
第一方面，本申请实施例提供了一种财务报销方法，包括以下步骤：
获取包含二维码的票据图像，对所述票据图像进行预处理，以获取备用图像；
对所述备用图像进行边缘提取，以获取若干个轮廓框架，对所述轮廓框架进行约束判定，自若干个所述轮廓框架中选定用于标识所述二维码的围合框架；
以所述备用图像的中心点为轴心对所述备用图像进行一次校正，以使所述围合框架置于标定区域内；
基于所述围合框架的顶点的坐标值对所述备用图像进行二次校正，以获取标定图像；
以预设比例放大所述围合框架，以于所述标定图像上选定内容区域图像；
对所述内容区域图像进行彩色补偿，以获取中转图像，对所述中转图像进行颜色分量判定，以形成结果区域图像，自所述结果区域图像内提取内容信息。
进一步地，所述对所述票据图像进行预处理，以获取备用图像的步骤包括：
对所述票据图像进行灰度处理及高斯滤波处理，以获取去噪图像；
对所述去噪图像进行闭运算，以获取备用图像。
进一步地，所述对所述备用图像进行边缘提取，以获取若干个轮廓框架的步骤具体为：
判断所述备用图像中某一像素点的像素值是否为1；
若所述像素点的像素值为1，则判断与所述像素点相邻的外部边缘点的像素值是否为0；
若所述外部边缘点的像素值为0，则判定所述像素点为边缘点；
串联相邻的所述边缘点，以获取若干个所述轮廓框架。
进一步地，所述对所述轮廓框架进行约束判定，自若干个所述轮廓框架中选定用于标识所述二维码的围合框架的步骤包括：
判断所述轮廓框架是否为矩形；
若所述轮廓框架为矩形，则判断所述轮廓框架中四条边的长度差值是否在预设范围内；
若所述长度差值在预设范围内，则计算所述轮廓框架的覆盖面积，并将所述覆盖面积与预设面积进行比对，以判断所述轮廓框架是否是用于标识所述二维码的围合框架。
进一步地，所述以所述备用图像的中心点为轴心对所述备用图像进行一次校正，以使所述围合框架置于标定区域内步骤包括：
以所述备用图像的中心点为轴心将所述备用图像分隔为四个等分区域，某一所述等分区域为标定区域；
判断所述围合框架是否置于所述标定区域内；
若所述围合框架未置于所述标定区域内，则以所述中心点为轴心转动所述备用图像，以使所述围合框架置于所述标定区域内。
进一步地，所述基于所述围合框架的顶点坐标对所述备用图像进行二次校正，以获取标定图像的步骤包括：
于所述标定区域内构建坐标系，通过所述坐标系为所述围合框架的顶点赋予坐标值；
通过所述坐标值判断所述围合框架的旋转角度及旋转方向；
根据所述旋转角度及所述旋转方向转动所述备用图像，以获取标定图像。
进一步地，所述旋转角度的计算公式为：
，
其中，表示旋转角度，/>表示反正弦函数，/>表示围合框架邻近坐标系中y轴的边的上顶点的横坐标，/>表示围合框架邻近坐标系中y轴的边的下顶点的横坐标，/>表示围合框架邻近坐标系中y轴的边的上顶点的纵坐标，/>表示围合框架邻近坐标系中y轴的边的下顶点的纵坐标。
进一步地，所述对所述内容区域图像进行彩色补偿，以获取中转图像的步骤包括：
将所述内容区域图像进行CMY颜色变化，以获取待处理图像；
提取所述待处理图像中C值最大的第一点位、M值最大的第二点位及Y值最大的第三点位，以形成第一矩阵；
基于所述第一点位、所述第二点位及所述第三点位分别推导预选第一点位、预选第二点位及预选第三点位，以形成第二矩阵；
通过所述第一矩阵及所述第二矩阵构建变换矩阵，通过所述变换矩阵对所述内容区域图像进行彩色补偿，以获取中转图像。
第二方面，本申请实施例提供了一种财务报销系统，应用如上述第一方面所述的财务报销方法，所述系统包括：
预处理模块，用于获取包含二维码的票据图像，对所述票据图像进行预处理，以获取备用图像；
第一框选模块，用于对所述备用图像进行边缘提取，以获取若干个轮廓框架，对所述轮廓框架进行约束判定，自若干个所述轮廓框架中选定用于标识所述二维码的围合框架；
第一校正模块，用于以所述备用图像的中心点为轴心对所述备用图像进行一次校正，以使所述围合框架置于标定区域内；
第二校正模块，用于基于所述围合框架的顶点的坐标值对所述备用图像进行二次校正，以获取标定图像；
第二框选模块，用于以预设比例放大所述围合框架，以于所述标定图像上选定内容区域图像；
后处理模块，用于对所述内容区域图像进行彩色补偿，以获取中转图像，对所述中转图像进行颜色分量判定，以形成结果区域图像，自所述结果区域图像内提取内容信息。
第三方面，本申请实施例提供了一种计算机，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述第一方面所述的财务报销方法。
相较于现有技术，本发明的有益效果在于：获取用于标识所述二维码的所述围合框架，通过对所述围合框架的位置校正，利用所述二维码与所述票据图像的整体相对位置不变的特性，可将所述票据图像校正至水平状态，避免所述票据图像倾斜而导致后续对内容信息的提取产生误差；且通过所述围合框架进行校正，可有效的减少计算量，有助于提高财务报销的效率。通过对所述内容区域进行彩色补偿及颜色分量判定，可有效的避免因印章、框线等与文字内容重叠，导致对所述内容信息的识别误差。通过提取所述结果区域图像内的所述内容信息，即可完成于财务系统的自动化录入，替代了人工处理的方式，有效的节约了人力及时间，提高了财务报销的效率。
本申请的一个或多个实施例的细节在以下附图和描述中提出，以使本申请的其他特征、目的和优点更加简明易懂。
附图说明
图1为本发明第一实施例中财务报销方法的流程图；
图2为本发明第一实施例中财务报销方法中备选图像一次校正前的示意图；
图3为本发明第一实施例中财务报销方法中备选图像一次校正后的示意图；
图4为本发明第一实施例中财务报销方法中备选图像二次校正前的示意图；
图5为本发明第一实施例中财务报销方法中标定图像的示意图；
图6为本发明第二实施例中财务报销系统的结构框图；
如下具体实施方式将结合上述附图进一步说明本发明。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行描述和说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。基于本申请提供的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些示例或实施例，对于本领域的普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图将本申请应用于其他类似情景。此外，还可以理解的是，虽然这种开发过程中所作出的努力可能是复杂并且冗长的，然而对于与本申请公开的内容相关的本领域的普通技术人员而言，在本申请揭露的技术内容的基础上进行的一些设计，制造或者生产等变更只是常规的技术手段，不应当理解为本申请公开的内容不充分。
在本申请中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域普通技术人员显式地和隐式地理解的是，本申请所描述的实施例在不冲突的情况下，可以与其它实施例相结合。
请参阅图1，本发明第一实施例提供的财务报销方法，所述方法包括步骤S10至步骤S60：
步骤S10：获取包含二维码的票据图像，对所述票据图像进行预处理，以获取备用图像；
在本实施例中，所述票据图像为增值税发票图像，所述二维码用于识别票据的真伪，且所述二维码于票据上的位置固定。一般情况下，通过拍摄或扫描的方式获取所述票据图像。
具体地，所述对所述票据图像进行预处理，以获取备用图像的步骤包括：
S110：对所述票据图像进行灰度处理及高斯滤波处理，以获取去噪图像；
在本实施例中，采用加权平均法对所述票据图像进行灰度处理，其作用是减少信息处理量，关注所述票据图像的形态特征。
而高斯滤波处理的目的是去除所述票据图像中因光照等原因造成的干扰因素。在本实施例中，通过二维高斯滤波函数进行高斯滤波处理。
S120：对所述去噪图像进行闭运算，以获取备用图像；
可以理解地，对所述去噪图像进行膨胀操作，对膨胀操作后的所述去噪图像进行腐蚀操作，进行闭运算的目的是在不改变所述去噪图像的体积的情况下，消除所述去噪图像中的小型黑洞。
步骤S20：对所述备用图像进行边缘提取，以获取若干个轮廓框架，对所述轮廓框架进行约束判定，自若干个所述轮廓框架中选定用于标识所述二维码的围合框架；
进行所述边缘提取的目的，是为了在所述备用图像中找到所述二维码的位置，具体地，所述步骤S20包括：
S210：判断所述备用图像中某一像素点的像素值是否为1；
可以理解地，所述备用图像为二值化图像，其背景的像素值为0，因此，通过判断所述像素点的像素值是否为1，即可判断该像素点是否有信息表述。
S220：若所述像素点的像素值为1，则判断与所述像素点相邻的外部边缘点的像素值是否为0；
S230：若所述外部边缘点的像素值为0，则判定所述像素点为边缘点；
位于边缘的所述像素点，其相邻的所述外部边缘点即为背景区域，通过判断所述外部边缘点的像素值，即可确定所述像素点是否为边界像素点，即是否为所述边缘点。
S240：串联相邻的所述边缘点，以获取若干个所述轮廓框架。
通过于所述备用图像中提取全部的所述边缘点后，将相邻的所述边缘点串联，即可获取若干个所述轮廓框架。此时，暂无法确定具体用于标识所述二维码的所述轮廓框架。
S250：判断所述轮廓框架是否为矩形；
S260：若所述轮廓框架为矩形，则判断所述轮廓框架中四条边的长度差值是否在预设范围内；
所述二维码一般为等长的正方形，因此，通过判断所述轮廓框架的形状及边长，可初步划定部分所述轮廓框架为候选，考虑到在扫描或拍照时，图像会发生一定程度的形变，进而导致二维码的边长出现差异，因此，判断将四条边的长度差值与预设范围进行比对，可避免因图像形变而导致无法获取到候选的所述轮廓框架的情况发生。
S270：若所述长度差值在预设范围内，则计算所述轮廓框架的覆盖面积，并将所述覆盖面积与预设面积进行比对，以判断所述轮廓框架是否是用于标识所述二维码的围合框架。
为提高所述围合框架选定的准确性，引入面积的判定，将所述覆盖面积与所述预设面积进行比对，判断所述覆盖面积与所述预设面积之间的面积差额是否小于差额阈值，若所述面积差额小于所述差额阈值，则所述轮廓框架为用于标识所述二维码的所述围合框架。在本实施例中，所述边缘提取仅需找到所述轮廓框架，可有效降低计算的复杂度，提高运行速度，一定程度的提高了账务报销的效率。
步骤S30：以所述备用图像的中心点为轴心对所述备用图像进行一次校正，以使所述围合框架置于标定区域内；
在进行拍摄或扫描时，票据原件于背景上可能处于倾斜状态，进而导致所述备用图像中代表票据原件的区域同样为倾斜状态，通过对其进行校正，可使代表票据原件的区域初步处于水平状态。
具体地，请参阅图2及图3，所述步骤S30包括：
S310：以所述备用图像的中心点为轴心将所述备用图像分隔为四个等分区域，某一所述等分区域为标定区域；
四个所述等分区域为左上区域、左下区域、右上区域及右下区域，一般情况下，增值税发票的二维码位于票据的左上角，因此，在本实施例中，所述左上区域为所述标定区域。
S320：判断所述围合框架是否置于所述标定区域内；
即判断所述二维码是否位于所述左上区域。
S330：若所述围合框架未置于所述标定区域内，则以所述中心点为轴心转动所述备用图像，以使所述围合框架置于所述标定区域内。
根据所述围合框架所处位置不同，以不同的旋转度转动所述备用图像。在本实施例中，所述旋转度为90度、180度或270度。
可以理解地，若所述围合框架置于所述标定区域内，则不转动所述备用图像。
步骤S40：基于所述围合框架的顶点的坐标值对所述备用图像进行二次校正，以获取标定图像；
因票据的偏斜角度不规整，在完成一次校正后，所述备用图像中代表票据原件的区域仍未处于完全水平状态，还需进行二次校正。通过利用所述二维码与所述票据图像的整体相对位置不变的特性，可将所述票据图像校正至水平状态，避免所述票据图像倾斜而导致后续对内容信息的提取产生误差。
具体地，请参阅图4及图5，所述步骤S40包括：
S410：于所述标定区域内构建坐标系，通过所述坐标系为所述围合框架的顶点赋予坐标值；
S420：通过所述坐标值判断所述围合框架的旋转角度及旋转方向；
完成所述围合框架的顶点的坐标值赋予后，通过所述围合框架邻近所述坐标系中y轴的边需与y轴平行的原则，计算所述围合框架的旋转角度。
所述旋转角度的计算公式为：
，
其中，表示旋转角度，/>表示反正弦函数，/>表示围合框架邻近坐标系中y轴的边的上顶点的横坐标，/>表示围合框架邻近坐标系中y轴的边的下顶点的横坐标，/>表示围合框架邻近坐标系中y轴的边的上顶点的纵坐标，/>表示围合框架邻近坐标系中y轴的边的下顶点的纵坐标。
在完成所述旋转角度的获取后，其还需确定所述围合框架的旋转方向，因此，通过比对所述围合框架邻近坐标系中y轴的边的上顶点的横坐标与所述围合框架邻近坐标系中y轴的边的下顶点的横坐标，以确定所述旋转方向。
当所述围合框架邻近坐标系中y轴的边的上顶点的横坐标大于所述围合框架邻近坐标系中y轴的边的下顶点的横坐标时，所述旋转方向为逆时针旋转；
当所述围合框架邻近坐标系中y轴的边的上顶点的横坐标小于所述围合框架邻近坐标系中y轴的边的下顶点的横坐标时，所述旋转方向为逆时针旋转；
S430：根据所述旋转角度及所述旋转方向转动所述备用图像，以获取标定图像。
所述标定图像中代表票据原件的区域处于完全水平状态。在票据原件打印过程中，打印纸放置歪斜等原因将导致打印内容偏移，通过所述围合框架进行调整，可有效降低因此种情况导致的所述内容信息的提取误差。
步骤S50：以预设比例放大所述围合框架，以于所述标定图像上选定内容区域图像；
通过获取标准图像中二维码与标准内容区域的映射比例，确定所述预设比例，通过所述预设比例放大所述围合框架，即可获取所述内容区域图像，通过标定所述内容区域图像，可对所述标定图像进行边缘裁剪，剔除无用的背景内容。
具体地，获取所述二维码的顶边与所述标准内容区域的顶侧之间的第一距离，获取所述二维码的底边与所述标准内容区域的底侧之间的第二距离，获取所述二维码的左侧边与所述标准内容区域的左侧之间的第三距离，获取所述二维码的右侧边与所述标准内容区域的右侧之间的第四距离；
基于所述第一距离、所述第二距离、所述第三距离及所述第四距离调节所述围合框架的不同边的位置，以获取所述内容区域图像。
S60：对所述内容区域图像进行彩色补偿，以获取中转图像，对所述中转图像进行颜色分量判定，以形成结果区域图像，自所述结果区域图像内提取内容信息。
具体地，对所述内容区域图像进行彩色补偿，以获取中转图像的步骤包括：
S610：将所述内容区域图像进行CMY颜色变化，以获取待处理图像；
可以理解地，所述待处理图像中不同的点位均包含三个通道值，即C值、M值及Y值。
S620：提取所述待处理图像中C值最大的第一点位、M值最大的第二点位及Y值最大的第三点位，以形成第一矩阵；
所述第一点位D1的表达式为：D1=（C1，M1，Y1）；所述第二点位D2的表达式为：D2=（C2，M2，Y2）；所述第三点位D3的表达式为：D3=（C3，M3，Y3）；所述第一矩阵的表达式为G1=[D1D2D3]。
S630：基于所述第一点位、所述第二点位及所述第三点位分别推导预选第一点位、预选第二点位及预选第三点位，以形成第二矩阵；
所述预选第一点位的表达式为U1=（0.3C1+0.59M1+0.11Y1，0，0）；所述预选第二点位的表达式为U2=（0，0.3C2+0.59M2+0.11Y2，0）；所述预选第三点位的表达式为U3=（0，0，0.3C3+0.59M3+0.11Y3）；所述第二矩阵的表达是为G2=[U1U2U3]。
S640：通过所述第一矩阵及所述第二矩阵构建变换矩阵，通过所述变换矩阵对所述内容区域图像进行彩色补偿，以获取中转图像；
所述中转图像的获取公式为：
，
其中，表示中转图像，/>表示内容区域图像，/>表示变换矩阵，且。
所述对所述中转图像进行颜色分量判定，以形成结果区域图像，自所述结果区域图像内提取内容信息的步骤包括：
S650：提取所述中转图像中不同点位的颜色分量，判断所述颜色分量是否大于分量阈值；
可以理解地，点位的颜色分量即为点位的三个通道值，分别判断三个通道值是否均大于分量阈值，在本实施例中，所述分量阈值为150。
S660：保留所述颜色分量大于所述分量阈值的点位，以形成所述结果区域图像，自所述结果区域图像内提取内容信息。
即若三个通道值均大于所述分量阈值，则保留该点位。进一步地，在本实施例中，通过神经网络模型完成字符识别，进而完成所述内容信息的提取。在完成所述内容信息的提取后，将所述内容信息录入财务系统内，完成财务报销流程。
通过识别用于标识所述二维码的所述围合框架进行位置校正，在减小计算量的同时，可确保原始票据中的内容区域处于水平状态，通过对所述内容区域进行彩色补偿及颜色分量判定，可有效的避免因印章、框线等与文字内容重叠，导致错误识别所述内容信息的情况。通过提取所述结果区域图像内的所述内容信息，即可完成于财务系统的自动化录入，通过自动化的方式替代人工处理的方式，有效的节约了人力及时间，提高了财务报销的效率。
请参阅图6，本发明第二实施例提供了一种财务报销系统，该系统应用如上述实施例中的财务报销方法，已经进行过说明的不再赘述。如以下所使用的，术语“模块”、“单元”、“子单元”等可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
所述系统包括：
预处理模块10，用于获取包含二维码的票据图像，对所述票据图像进行预处理，以获取备用图像；
所述预处理模块10包括：
第一处理单元，用于获取包含二维码的票据图像，对所述票据图像进行灰度处理及高斯滤波处理，以获取去噪图像；
第二处理单元，用于对所述去噪图像进行闭运算，以获取备用图像。
第一框选模块20，用于对所述备用图像进行边缘提取，以获取若干个轮廓框架，对所述轮廓框架进行约束判定，自若干个所述轮廓框架中选定用于标识所述二维码的围合框架；
所述第一框选模块20包括：
第一判断单元，用于判断所述备用图像中某一像素点的像素值是否为1；
第二判断单元，用于若所述像素点的像素值为1，则判断与所述像素点相邻的外部边缘点的像素值是否为0；
标识单元，用于若所述外部边缘点的像素值为0，则判定所述像素点为边缘点；
连接单元，用于串联相邻的所述边缘点，以获取若干个所述轮廓框架；
第三判断单元，用于判断所述轮廓框架是否为矩形；
第四判断单元，用于若所述轮廓框架为矩形，则判断所述轮廓框架中四条边的长度差值是否在预设范围内；
第五判断单元，用于若所述长度差值在预设范围内，则计算所述轮廓框架的覆盖面积，并将所述覆盖面积与预设面积进行比对，以判断所述轮廓框架是否是用于标识所述二维码的围合框架。
第一校正模块30，用于以所述备用图像的中心点为轴心对所述备用图像进行一次校正，以使所述围合框架置于标定区域内；
所述第一校正模块30包括：
切分单元，用于以所述备用图像的中心点为轴心将所述备用图像分隔为四个等分区域，某一所述等分区域为标定区域；
第六判断单元，用于判断所述围合框架是否置于所述标定区域内；
第一执行单元，用于若所述围合框架未置于所述标定区域内，则以所述中心点为轴心转动所述备用图像，以使所述围合框架置于所述标定区域内
第二校正模块40，用于基于所述围合框架的顶点的坐标值对所述备用图像进行二次校正，以获取标定图像；
所述第二校正模块40包括：
赋值单元，用于于所述标定区域内构建坐标系，通过所述坐标系为所述围合框架的顶点赋予坐标值；
第七判断单元，用于通过所述坐标值判断所述围合框架的旋转角度及旋转方向；
第二执行单元，用于根据所述旋转角度及所述旋转方向转动所述备用图像，以获取标定图像。
第二框选模块50，用于以预设比例放大所述围合框架，以于所述标定图像上选定内容区域图像；
后处理模块60，用于对所述内容区域图像进行彩色补偿，以获取中转图像，对所述中转图像进行颜色分量判定，以形成结果区域图像，自所述结果区域图像内提取内容信息。
所述后处理模块60包括：
转换单元，用于将所述内容区域图像进行CMY颜色变化，以获取待处理图像；
提取单元，用于提取所述待处理图像中C值最大的第一点位、M值最大的第二点位及Y值最大的第三点位，以形成第一矩阵；
预测单元，用于基于所述第一点位、所述第二点位及所述第三点位分别推导预选第一点位、预选第二点位及预选第三点位，以形成第二矩阵；
第三执行单元，用于通过所述第一矩阵及所述第二矩阵构建变换矩阵，通过所述变换矩阵对所述内容区域图像进行彩色补偿，以获取中转图像；
第八判断单元，用于提取所述中转图像中不同点位的颜色分量，判断所述颜色分量是否大于分量阈值；
记录单元，用于保留所述颜色分量大于所述分量阈值的点位，以形成所述结果区域图像，自所述结果区域图像内提取内容信息。
本发明还提供了一种计算机，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述技术方案中所述的财务报销方法。
本发明还提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述技术方案中所述的财务报销方法。
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (6)

1.一种财务报销方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取包含二维码的票据图像，对所述票据图像进行预处理，以获取备用图像；
所述对所述票据图像进行预处理，以获取备用图像的步骤包括：
对所述票据图像进行灰度处理及高斯滤波处理，以获取去噪图像；
对所述去噪图像进行闭运算，以获取备用图像；
对所述备用图像进行边缘提取，以获取若干个轮廓框架，对所述轮廓框架进行约束判定，自若干个所述轮廓框架中选定用于标识所述二维码的围合框架；
所述对所述备用图像进行边缘提取，以获取若干个轮廓框架的步骤具体为：
判断所述备用图像中某一像素点的像素值是否为1；
若所述像素点的像素值为1，则判断与所述像素点相邻的外部边缘点的像素值是否为0；
若所述外部边缘点的像素值为0，则判定所述像素点为边缘点；
串联相邻的所述边缘点，以获取若干个所述轮廓框架；
以所述备用图像的中心点为轴心对所述备用图像进行一次校正，以使所述围合框架置于标定区域内；
所述以所述备用图像的中心点为轴心对所述备用图像进行一次校正，以使所述围合框架置于标定区域内步骤包括：
以所述备用图像的中心点为轴心将所述备用图像分隔为四个等分区域，某一所述等分区域为标定区域；
判断所述围合框架是否置于所述标定区域内；
若所述围合框架未置于所述标定区域内，则以所述中心点为轴心转动所述备用图像，转动所述备用图像的旋转度为90°、180°或270°，以使所述围合框架置于所述标定区域内；
基于所述围合框架的顶点的坐标值对所述备用图像进行二次校正，以获取标定图像；
所述基于所述围合框架的顶点坐标对所述备用图像进行二次校正，以获取标定图像的步骤包括：
于所述标定区域内构建坐标系，通过所述坐标系为所述围合框架的顶点赋予坐标值；
通过所述坐标值判断所述围合框架的旋转角度及旋转方向；
通过比对所述围合框架邻近坐标系中y轴的边的上顶点的横坐标与所述围合框架邻近坐标系中y轴的边的下顶点的横坐标，以确定所述旋转方向；
根据所述旋转角度及所述旋转方向转动所述备用图像，以获取标定图像；
以预设比例放大所述围合框架，以于所述标定图像上选定内容区域图像；
所述以预设比例放大所述围合框架，以于所述标定图像上选定内容区域图像的步骤包括：
获取所述二维码的顶边与标准内容区域的顶侧之间的第一距离，获取所述二维码的底边与所述标准内容区域的底侧之间的第二距离，获取所述二维码的左侧边与所述标准内容区域的左侧之间的第三距离，获取所述二维码的右侧边与所述标准内容区域的右侧之间的第四距离；
基于所述第一距离、所述第二距离、所述第三距离及所述第四距离调节所述围合框架的不同边的位置，以获取所述内容区域图像；
对所述内容区域图像进行彩色补偿，以获取中转图像，对所述中转图像进行颜色分量判定，以形成结果区域图像，自所述结果区域图像内提取内容信息。
2.根据权利要求1所述的财务报销方法，其特征在于，所述对所述轮廓框架进行约束判定，自若干个所述轮廓框架中选定用于标识所述二维码的围合框架的步骤包括：
判断所述轮廓框架是否为矩形；
若所述轮廓框架为矩形，则判断所述轮廓框架中四条边的长度差值是否在预设范围内；
若所述长度差值在预设范围内，则计算所述轮廓框架的覆盖面积，并将所述覆盖面积与预设面积进行比对，以判断所述轮廓框架是否是用于标识所述二维码的围合框架。
3.根据权利要求1所述的财务报销方法，其特征在于，所述旋转角度的计算公式为：
，
其中，表示旋转角度，/>表示反正弦函数，/>表示围合框架邻近坐标系中y轴的边的上顶点的横坐标，/>表示围合框架邻近坐标系中y轴的边的下顶点的横坐标，表示围合框架邻近坐标系中y轴的边的上顶点的纵坐标，/>表示围合框架邻近坐标系中y轴的边的下顶点的纵坐标。
4.根据权利要求1所述的财务报销方法，其特征在于，所述对所述内容区域图像进行彩色补偿，以获取中转图像的步骤包括：
将所述内容区域图像进行CMY颜色变化，以获取待处理图像；
提取所述待处理图像中C值最大的第一点位、M值最大的第二点位及Y值最大的第三点位，以形成第一矩阵；
基于所述第一点位、所述第二点位及所述第三点位分别推导预选第一点位、预选第二点位及预选第三点位，以形成第二矩阵；
通过所述第一矩阵及所述第二矩阵构建变换矩阵，通过所述变换矩阵对所述内容区域图像进行彩色补偿，以获取中转图像。
5.一种财务报销系统，应用如权利要求1~4任一项所述的财务报销方法，其特征在于，所述系统包括：
预处理模块，用于获取包含二维码的票据图像，对所述票据图像进行预处理，以获取备用图像；
所述预处理模块包括：
第一处理单元，用于获取包含二维码的票据图像，对所述票据图像进行灰度处理及高斯滤波处理，以获取去噪图像；
第二处理单元，用于对所述去噪图像进行闭运算，以获取备用图像；
第一框选模块，用于对所述备用图像进行边缘提取，以获取若干个轮廓框架，对所述轮廓框架进行约束判定，自若干个所述轮廓框架中选定用于标识所述二维码的围合框架；
所述第一框选模块包括：
第一判断单元，用于判断所述备用图像中某一像素点的像素值是否为1；
第二判断单元，用于若所述像素点的像素值为1，则判断与所述像素点相邻的外部边缘点的像素值是否为0；
标识单元，用于若所述外部边缘点的像素值为0，则判定所述像素点为边缘点；
连接单元，用于串联相邻的所述边缘点，以获取若干个所述轮廓框架；
第一校正模块，用于以所述备用图像的中心点为轴心对所述备用图像进行一次校正，以使所述围合框架置于标定区域内；
所述第一校正模块包括：
切分单元，用于以所述备用图像的中心点为轴心将所述备用图像分隔为四个等分区域，某一所述等分区域为标定区域；
第六判断单元，用于判断所述围合框架是否置于所述标定区域内；
第一执行单元，用于若所述围合框架未置于所述标定区域内，则以所述中心点为轴心转动所述备用图像，转动所述备用图像的旋转度为90°、180°或270°，以使所述围合框架置于所述标定区域内；
第二校正模块，用于基于所述围合框架的顶点的坐标值对所述备用图像进行二次校正，以获取标定图像；
所述第二校正模块包括：
赋值单元，用于于所述标定区域内构建坐标系，通过所述坐标系为所述围合框架的顶点赋予坐标值；
第七判断单元，用于通过所述坐标值判断所述围合框架的旋转角度及旋转方向；
通过比对所述围合框架邻近坐标系中y轴的边的上顶点的横坐标与所述围合框架邻近坐标系中y轴的边的下顶点的横坐标，以确定所述旋转方向；
第二执行单元，用于根据所述旋转角度及所述旋转方向转动所述备用图像，以获取标定图像；
第二框选模块，用于以预设比例放大所述围合框架，以于所述标定图像上选定内容区域图像；
所述第二框选模块具体用于获取所述二维码的顶边与标准内容区域的顶侧之间的第一距离，获取所述二维码的底边与所述标准内容区域的底侧之间的第二距离，获取所述二维码的左侧边与所述标准内容区域的左侧之间的第三距离，获取所述二维码的右侧边与所述标准内容区域的右侧之间的第四距离；
基于所述第一距离、所述第二距离、所述第三距离及所述第四距离调节所述围合框架的不同边的位置，以获取所述内容区域图像；
后处理模块，用于对所述内容区域图像进行彩色补偿，以获取中转图像，对所述中转图像进行颜色分量判定，以形成结果区域图像，自所述结果区域图像内提取内容信息。
6.一种计算机，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至4中任一项所述的财务报销方法。
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基于深度学习的票据监测和识别算法研究;随丽雪;《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》(第2期);第16页第1段至22页第1段 *
随丽雪.基于深度学习的票据监测和识别算法研究.《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》.2021,(第2期),第1页第1段至第46页第2段，摘要. *

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