图像比对方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种图像比对方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，可用于金融领域或其他领域。其中，该方法包括：确定目标图像的目标区域与待比对图像的待比对区域；确定目标区域对应的目标轮廓与处于目标轮廓上的多个目标像素点，以及待比对区域对应的待比对轮廓与处于待比对轮廓上的多个待比对像素点；依据多个目标像素点与多个待比对像素点，确定目标区域对应的目标区域特征值与待比对区域对应的待比对区域特征值；依据目标区域特征值与待比对区域特征值，得到目标图像与待比对图像的比对结果。本发明专利技术解决了相关技术中判断图像是否相似时，在图像发生旋转或者大小发生改变的情况下，难以识别出相似图像的技术问题。难以识别出相似图像的技术问题。难以识别出相似图像的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
图像比对方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质


[0001]本专利技术涉及图像处理领域，具体而言，涉及一种图像比对方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]相关技术中识别相似图像时，一种实现方式为采用编辑距离来计算图形的相似度，如汉明距离、莱文斯坦距离等。在图形识别过程中，一般将图形进行降噪、二值化处理，遍历查找二值化的图形信息，通过相似度算法计算的相似度满足阈值时，则认为当前图形与目标图形是相似的。另外一种实现方式为采用人工智能方式实现，通过大量数据的学习，进而掌握识别图形的能力。
[0003]但是采用编辑距离计算相似度时，若目标图形和当前图形大小不一致时或者图形发生旋转时，是无法进行识别的。而在现实场景中，图形识别时，图形大小不一，图形旋转一定角度的现象几乎是常态，故现有采用编辑距离计算相似度实现图形识别方法仅能局限于部分图形大小相等、且图形排列整齐，未发生旋转的图形识别场景。采用人工智能的方式实现图形识别，则需要强大的服务器及大量的训练数据，每当新增图形时，则需要增加对该图形的大量训练，成本较高。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像比对方法，其特征在于，包括：确定目标图像的目标区域与待比对图像的待比对区域；确定所述目标区域对应的目标轮廓与处于所述目标轮廓上的多个目标像素点，以及所述待比对区域对应的待比对轮廓与处于所述待比对轮廓上的多个待比对像素点；依据所述多个目标像素点与所述多个待比对像素点，确定所述目标区域对应的目标区域特征值与所述待比对区域对应的待比对区域特征值；依据所述目标区域特征值与所述待比对区域特征值，得到所述目标图像与所述待比对图像的比对结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，依据所述多个目标像素点与所述多个待比对像素点，确定所述目标区域对应的目标区域特征值与所述待比对区域对应的待比对区域特征值，包括：确定所述多个目标像素点至所述多个目标像素点中符合预定规则的第一预定像素点的第一距离，以及所述多个待比对像素点至所述多个待比对像素点中符合所述预定规则的第二预定像素点的第二距离；确定所述第一距离与第三距离的第一比例，确定所述第二距离与第四距离的第二比例，其中，所述第三距离为所述多个目标像素点中相距最远的两个目标像素点之间的距离，所述第四距离为所述多个待比对像素点中相距最远的两个待比对像素点之间的距离；确定所述第一比例与所述多个目标像素点数量的比例为所述目标区域对应的目标区域特征值，所述第二比例与所述多个待比对像素点数量的比例为所述待比对区域对应的待比对区域特征值。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述目标区域对应的目标区域特征值与所述待比对区域对应的待比对区域特征值，包括：在所述目标区域和/或待比对区域的形状为不规则形状的情况下，按照预定方式分割所述目标区域和/或待比对区域为区域形状均为规则形状的多个子区域；确定所述多个子区域对应的多个子区域轮廓与处于所述多个子区域轮廓上的多组子像素点；依据所述多组子像素点，确定所述子区域对应的多个子区域特征值；确定所述多个子区域特征值的和为所述目标区域特征值和/或所述待比对区域特征值。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，依据所述目标区域特征值与所述待比对区域特征值，得到所述目标图像与所述待比对图像的比对结果，包括：确定所述目标区域特...

【专利技术属性】
技术研发人员：孔德耀，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：