数字图像中的货币的识别方法技术

一种数字图像中货币的识别方法，用于对数字图像中的货币信息进行识别处理，通过对特征网格进行圆形识别，确定样本在图像中的位置，从而使货币定位更精确，本发明专利技术包括下列步骤：获取数字图像信息及样本信息；将图像划分成复数个网格；根据网格的基色选取特征网格；以特征网格为圆心进行圆形识别；将该识别结果与该样本信息进行比对，得到该货币在该数字图像中的信息。（*该技术在2023年保护过期，可自由使用*）

【技术实现步骤摘要】

本专利技术为一种图像的处理方法，特别是一种针对。现有技术各种格式的图像文件已经成为我们日常工作生活中不可或缺的一部分，而图像处理技术也随着各种硬设备和软件的更新不断发展。复杂背景下图像的识别处理方法，特别是在复杂背景下对货币的识别方法，是防止利用现有的各种图像处理设备，如彩色复印机对货币进行非法操作的有效手段。针对图像中货币的识别处理，传统的方法是使用识别传感器。这是一种纯硬件的识别处理方法，通过传感器内固化有识别程序的芯片，对图像中的货币进行识别处理。其优点是针对性强，一种传感器专门用来识别某一种货币。这同时也为升级带来了诸多不便，需要处理的货币对象一旦发生改变，就必须对硬件进行更新，对硬件的依赖很大，这样就降低了灵活性，而且提高了成本。此时，就需要一种更具灵活高效的图像中货币的处理方法来解决这一问题。
技术实现思路
对此，本专利技术为解决上述问题提出了一种数字图像中货币的识别方法，主要目的在于公开一种灵活高效，升级时无需更新硬件的识别处理数字图像中货币的方法。本专利技术所提的数字图像中货币的识别方法，包括下列步骤获得需要进行识别的数字图像；将该图像分割成复数个网格；确定该网格的基色；根据该网格的基色选取特征网格；对选取的该特征网格进行圆形识别；根据该特征网格的识别信息对货币进行定位。与传统的处理方法相比，本方法的最大特点在于其灵活性和准确性当货币识别特征发生变化或更换需要识别的货币种类时，只需要修改相应的识别特征资料或重新设置该货币的识别特征资料就能达到目的，不需要进行复杂昂贵的硬件升级，这是传统的完全依赖于硬件的识别方法所不能完成的。另外，通过其特有的圆形识别和距离识别能使图像定位更为精确，在图像中有多张货币的情况下效果尤为明显。附图说明图1是本专利技术的数字图像中货币的识别方法的流程图；图2是本专利技术所提的确定该网格的基色的流程图；图3是本专利技术所提的对选取的特征网格进行圆形识别的流程图；图4是本专利技术所提的输出识别结果的流程图；图5是本专利技术所举新版100元人民币中选取的样本区域的示意图；图6是本专利技术实施例的对通过圆形识别对样本进行统计的示意图；图7是本专利技术实施例的该统计样本信息的示意图；图8是本专利技术实施例的在图像中识别货币的示意图；图9是本专利技术实施例的对特征网格进行处理的示意图；图10是本专利技术实施例的采用两个样本的示意图；图11是本专利技术实施例的在一张货币中对两个样本之间进行距离特征统计的示意图；图12是本专利技术实施例的在一张货币中对两个样本之间进行距离识别的示意图；及图13是本专利技术实施例的在两张货币中对两个样本之间进行距离识别的示意图。图中步骤110获取数字图像信息及样本信息步骤120将该数字图像划分成复数个网格步骤130根据该网格的基色选取特征网格步骤140以每一个特征网格为圆心进行圆形识别步骤150将该识别结果与该样本信息进行比对，得到该货币在该数字图像中的信息步骤210计算网格内红色分量(R)、绿色分量(G)、蓝色分量(B)的平均值步骤220根据该平均值确定网格的基色步骤230根据该网格的基色选特征网格步骤310以每个特征网格为圆心，选定网格数为半径，统计圆周上所有网格的基色分布步骤320比对该特征网格与样本的统计信息步骤410根据将该货币在该数字图像中的信息，对该数字图像进行处理步骤420当该数字图像中含有该货币图像时，禁止对该数字图像输出步骤430当该数字图像中未包含该货币图像时，允许该数字图像输出具体实施方式以下结合附图对本专利技术的流程进行说明图1是本专利技术的数字图像中货币的识别方法的流程图，其说明如下首先获取数字图像信息及样本信息(步骤110)；将该数字图像划分成复数个网格(步骤120)；然后根据网格的基色选取特征网格(步骤130)；再以每一个特征网格为圆心进行圆形识别(步骤140)；最后将该识别结果与该样本信息进行比对，得到该货币在该数字图像中的信息(步骤150)。获取该货币的样本信息是通过如下方法来完成的首先获取某一分辨率下该货币的数字图像；然后把该图像划分成复数个尺寸相同的网格；再对从图像选取的局部特征区域进行取样，其取样方法为以该特征区域上中心的一个网格为圆心，选定网格数为半径，将圆形轨迹上基色分布的统计信息作为该样本的特征信息；最后存储该样本的特征信息。该样本的特征信息就是进行识别的依据。当需要对该货币的样本信息进行更改或者更换货币的种类时，只需再次进行上述过程即可。对于该样本信息的数量，可以根据对该货币进行识别的要求进行选择，当货币处于简单的背景条件下时，只采用一个样本信息作为识别依据；当货币处于复杂的背景下时，则可以选取多个样本信息作为识别的依据。将该数字图像划分成复数个网格的目的是使识别更精确。在24Bit的彩色图像中，当分辨率为100Dpi时，该网格的尺寸为6×6的方格。当需要进行识别的数字图像的分别率为其它值时，网格尺寸也要进行相应的改变。在选用多个样本信息作为识别的依据的时候，为了在该数字图像中对该货币进行精确定位，在步骤140中更包括对样板之间进行距离识别。距离识别通过对取样图像中样本位置进行统计信息，可以得到样本的横轴与纵轴坐标数值；通过该坐标数值，可以通过计算获取样本之间的向量取值。因为该数字图像与取样图像的分辨率相同，因此该数字图像中样本之间距离与取样图像中样本之间的距离是相同的，只是坐标不同。通过比对该样本图像与该数字图像中的样本坐标，就能对该货币的中心位置进行确定。进一步比对该样本图像与该数字图像中的向量的取值，就能确定该货币的倾斜角度。通过上述过程，就能在该数字图像中对该货币进行精确定位。图2是本专利技术所提的根据该网格的基色选取特征网格的流程图，其说明如下首先计算网格内红色分量(R)、绿色分量(G)、蓝色分量(B)的平均值(步骤210)；然后根据该平均值确定网格的基色(步骤220)；最后根据该网格的基色选取特征网格(步骤230)。在上述步骤中，该红色分量(R)、绿色分量(G)、蓝色分量(B)的取值，在24Bit彩色图像中是从0到255。图3是本专利技术所提的以每一个特征网格为圆心进行圆形识别的流程图，其说明如下以每个特征网格为圆心，选定网格数为半径，统计圆周上所有网格的基色分布(步骤310)；比对该特征网格与样本的统计信息(步骤320)。该特征与样本的统计信息相同时，则可以确定该货币图像在该数字图像中存在；当他们不同时，则该数字图像中不包含该货币图像。图4是本专利技术所提的输出识别结果的流程图，其说明如下根据将该货币在该数字图像中的信息，对该数字图像进行处理(步骤410)；当该数字图像中含有该货币图像时，禁止对该数字图像输出(步骤420)；当该数字图像中未包含该货币图像时，允许该数字图像输出(步骤430)。下面结合图5-图13，以新版100元人民币为例来说明本专利技术的实施过程图5是本专利技术实施例的新版100元人民币中选取的样本区域的示意图，其说明如下从新版100元人民币中获取其局部特征作为样本信息，在本实施例中的样本信息是处于人民币左下方的图形，其步骤为对该新版100元人民币的图像进行扫描，该图像为24Bit的彩色图像，分辨率100Dpi；将该图像划分成6×6的方格；对该图像中选作样本的局部特征进行统计，获取样本的特征信息；及将该样本的特征信息进行存储。图6是本专利技术所本文档来自技高网...

【技术保护点】
数字图像中货币的识别方法，该方法至少包括以下步骤：获取数字图像信息及样本信息；将该数字图像划分成复数个网格；根据该网格的基色选取特征网格；以每一个特征网格为圆心进行圆形识别；及将该识别结果与该样本信息 进行比对，得到该货币在该数字图像中的信息。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：曹适，
申请(专利权)人：德鑫科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：71[中国|台湾]