【技术实现步骤摘要】
卡片边框识别方法、装置、设备和计算机存储介质
本专利技术涉及图像处理领域，尤其涉及卡片边框识别方法、装置、设备和计算机存储介质。
技术介绍
随着身份证、社保卡和银行卡等各种卡片大量的使用，卡片识别的应用场景越来越多。卡片识别首当其冲的就是卡片边框识别，现有的卡片边框识别算法，主要是采用神经网络或者传统的边缘检测算法找到图片中的所有边缘信息，然后设置各种条件过滤掉一些边缘信息，得到卡片边框。这样的卡片识别算法较为复杂，卡片识别的效率低，且若卡片拍摄背景复杂或者拍摄得到的目标图像边缘模糊，容易出现识别错误，从而影响后续对卡片信息的提取。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于提供一种卡片边框识别方法、装置、设备和计算机存储介质，旨在解决当前卡板边缘识别效率低，识别不准确的技术问题。为实现上述目的，本专利技术提供卡片边框识别方法，所述卡片边框识别方法包括以下步骤：在接收到图像识别请求时，获取所述图像识别请求对应的目标图像；将经过预处理的目标图像输入至预设卡片识别模型中进行图像识别...
【技术保护点】
1.一种卡片边框识别方法，其特征在于，所述卡片边框识别方法包括以下步骤：/n在接收到图像识别请求时，获取所述图像识别请求对应的目标图像；/n将经过预处理的目标图像输入至预设卡片识别模型中进行图像识别，获得所述目标图像的图像特征信息；/n基于所述图像特征信息建立直角坐标系，根据所述直角坐标系获取所述图像特征信息中各特征点的特征点坐标；/n基于各所述特征点的特征点坐标建立方程组，求解所述方程组获得所述目标图像中卡片的顶点坐标；/n将每两个顶点坐标之间相互垂直的直线段作为所述目标图像中卡片的卡片边框，并输出包含所述卡片边框的识别结果。/n
【技术特征摘要】
1.一种卡片边框识别方法，其特征在于，所述卡片边框识别方法包括以下步骤：
在接收到图像识别请求时，获取所述图像识别请求对应的目标图像；
将经过预处理的目标图像输入至预设卡片识别模型中进行图像识别，获得所述目标图像的图像特征信息；
基于所述图像特征信息建立直角坐标系，根据所述直角坐标系获取所述图像特征信息中各特征点的特征点坐标；
基于各所述特征点的特征点坐标建立方程组，求解所述方程组获得所述目标图像中卡片的顶点坐标；
将每两个顶点坐标之间相互垂直的直线段作为所述目标图像中卡片的卡片边框，并输出包含所述卡片边框的识别结果。
2.如权利要求1所述的卡片边框识别方法，其特征在于，所述在接收到图像识别请求时，获取所述图像识别请求对应的目标图像的步骤之后，包括：
对所述目标图像进行切割，得到初步切割图像，对所述初步切割图像进行二值化处理，得到二值化处理图像；
对所述二值化处理图像进行去噪处理，并完成对所述目标图像的预处理。
3.如权利要求1所述的卡片边框识别方法，其特征在于，所述将经过预处理的目标图像输入至预设卡片识别模型中进行图像识别，获得所述目标图像的图像特征信息的步骤之前，包括：
在接收到模型训练指令时，获取所述模型训练指令对应的卡片样本集；
在所述卡片样本集中的图像样本上标注卡片特征点，根据所述卡片特征点划分卡片内部区域和卡片外部区域，获得所述卡片内部区域和所述卡片外部区域之间的区域分割函数；
以预设比例从所述卡片样本集中抽取迭代训练样本，将所述迭代训练样本中的卡片特征点作为迭代特征点；
通过所述迭代特征点对所述区域分割函数进行迭代训练，并获取训练的区域分割函数的分隔正确率，将所述分隔正确率达到预设阈值的区域分割函数作为预设卡片识别模型。
4.如权利要求1至3任意一项所述的卡片边框识别方法，其特征在于，所述基于各所述特征点的特征点坐标建立方程组，求解所述方程组获得所述目标图像中卡片的顶点坐标的步骤，包括：
基于各所述特征点的特征点坐标建立方程组，其中，所述方程组为：W*A*[y_map,1]＝W*x_map，所述W表示特征值，所述X_map为x轴坐标的特征值，y_map为y轴坐标的特征值，所述A表示直线参数集合；
求解所述方程组获得直线参数计算公式，其中，所述直线参数计算公式为A＝inv(T(Wy)*Wy)*(T(Wy)*Wx)，其中，所述T(x)为x的转置，所述inv(x)为x的逆；
计算所述直线参数计算公式获得直线参数，根据所述直线参数确定直线方程，通过所述直线方程确定交点坐标，将所述交点坐标作为所述目标图像中卡片的顶点坐标，其中，所述直线方程包括y＝a1x+b1和x＝a2y+b2，其中，所述a1、所述a2、所述b1和所述b2表示直线参数。
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【专利技术属性】
技术研发人员：张国辉，雷晨雨，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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