一种伊朗纸币币值的识别方法及装置

摘要

本发明实施例公开了一种伊朗纸币面值的识别方法及装置，其中，该方法包括：获取纸币的面值区别区域图像；对所述面值区别区域图像进行二值化处理，获取二值化图像；从所述二值化图像中获取设定区域中各像素点的灰度值之和；基于所述设定区域中各像素点的灰度值之和识别所述纸币的面值。本发明实施例能够通过纸币的特征区域的图像来精确识别纸币的面值，降低识别难度。

说明书

技术领域

本发明涉及币值识别技术领域，尤其涉及一种伊朗纸币币值的识别方法及装置。

背景技术

现有技术中，诸如人民币等纸币，不同的面值的钞票，其大小不同，且在纸币的正面均有明显的面值数字信息。因此，在对纸币的面值识别过程中，可以较容易的通过纸币的大小或者正面的数字信息识别纸币的面值。

在发明人执行本发明的过程中，发现现有技术中存在以下缺陷：伊朗纸币作为外币的其中一种，其不同面值纸币大小无差异，同时钞票的面值数字信息只有钞票的反面有比较明显的面额数字，正面仅有面额数字的一部分(胶印对印数字)。这种情况的纸币的面值无法直接通过纸币的大小或者正面的数字信息来进行识别，增大了面值识别的难度。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种伊朗纸币币值的识别方法及装置，能够通过纸币的特征区域的图像来精确识别纸币的面值，降低识别难度。

第一方面，本发明实施例提供了一种伊朗纸币面值的识别方法，包括：

获取纸币的面值区别区域图像；

对所述面值区别区域图像进行二值化处理，获取二值化图像；

从所述二值化图像中获取设定区域中各像素点的灰度值之和；

基于所述设定区域中各像素点的灰度值之和识别所述纸币的面值。

第二方面，本发明实施例还提供了一种伊朗纸币面值的识别装置，包括：

图像获取模块，用于获取纸币的面值区别区域图像；

二值化处理模块，用于对所述面值区别区域图像进行二值化处理，获取二值化图像；

灰度值之和获取模块，用于从所述二值化图像中获取设定区域中各像素点的灰度值之和；

面值识别模块，用于基于所述设定区域中各像素点的灰度值之和识别所述纸币的面值。

本发明实施例提供的一种伊朗纸币面值的识别方法及装置，通过对纸币的面值区别区域图像的二值化处理，并通过二值化图像中设定区域的各像素点的灰度值之和识别纸币的面值，能够通过纸币的特征区域的图像来精确识别纸币的面值，降低识别难度。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1a是本发明实施例一提供的一种伊朗纸币面值的识别方法流程图；

图1b是本发明实施例一提供的面值为50000的纸币图像；

图1c是本发明实施例一提供的面值为100000的纸币图像；

图2a是本发明实施例二提供的一种伊朗纸币面值的识别方法流程图；

图2b是本发明实施例二提供的面值为50000的纸币二值化图像；

图2c是本发明实施例二提供的面值为100000的纸币二值化图像；

图3是本发明实施例三提供的一种伊朗纸币面值的识别装置结构框图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部内容。

实施例一

图1a是本发明实施例一提供的一种伊朗纸币面值的识别方法流程图，所述方法由伊朗纸币面值的识别装置来执行，所述装置由软件和/或硬件来执行，所述装置一般配置在计算机等终端中。如图1a所示，本实施例提供的技术方案具体如下：

S110：获取纸币的面值区别区域图像。

在本实施例中，所述获取纸币的面值区别区域图像包括：获取纸币在分辨率为纵向150DPI、横向200DPI的正面图像；从所述正面图像的像素点矩阵中截取行号在20到105之间、且列号在45到230之间的像素点形成的区域，并将截取的所述区域的图像作为纸币的面值区别区域图像。其中，获取纸币的正面图像可以采用拍照或者扫描等方式。正面图像中横向像素点的个数为1308，纸币的正面图像中纵向像素点的个数为455，也就是说，纸币的正面图像的像素点的个数为1308×455。因此，纸币的正面图像的像素点矩阵中行号在1-1308之间，列号在1-455之间。

图1b是本发明实施例一提供的面值为50000的纸币图像，图1c是本发明实施例一提供的面值为100000的纸币图像，如图1b和1c所示，两个不同面值的纸币的图像的大小相同。如图1b所示，纸币的面值区别区域图像为第一矩形框11所围绕的区域的图像。如图1c所示，纸币的面值区别区域图像为第二矩形框12所围绕区域的图像。如图1b和1c所示，在面值为50000和100000的纸币面值区别区域图像中，至少一个不同之处在于：面值为50000的纸币面值区别区域图像中有“桃心形”标识13，而面值为100000的纸币面值区别区域图像中有“数字1”的标识14。其中，图1b中第一矩形框1和图1c中第二矩形框2在纸币的正面图像中的位置相同，且大小相同。

S120：对所述面值区别区域图像进行二值化处理，获取二值化图像。

在本实施例中，示例性的，所述对所述面值区别区域图像进行二值化处理，获取二值化图像包括：基于最大类间方差法确定所述面值区别区域图像的第一阈值；当所述面值区别区域图像中像素点的灰度值小于T1/k时，将所述像素点在二值化图像中的灰度值设置为0；当所述面值区别区域图像中像素点的灰度值大于或等于T1/k，将所述像素点在二值化图像中的灰度值设置为1，其中，T1为所述第一阈值，k为系数。可选的，k为2，并且k的取值可以是其他数值，根据需要进行设置。

在本实施例中，对于最大类间方差法确定面值区别区域图像的第一阈值的方法如下：按照图像的灰度特性，分割阈值将图像分成背景和目标两个部分，背景和目标之间的类间方差越大，说明构成图像的两部分的差别越大。其中，将背景和目标的分割阈值记作T，属于目标的像素点数占整幅图像的比例记w0,其平均灰度u0；属于背景的像素点数占整幅图像的比例记为w1,其平均灰度为u1。图像的总平均灰度记为μ,类间方差记为g；则g＝w0(u0-u)²+w1(u1-u)²，遍历的整个面值区别区域图像，即选取不同的分割阈值，并计算类间方差。当类间方差最大时，获取对应的分割阈值，即为面值区别区域图像的第一阈值T1。

在上述实施例的基础上，在图像二值化处理过程中，还可以根据包含第一阈值的其他公式计算的结果，对二值化图像中的灰度值进行设置，以实现精确识别纸币的面值为目的。

S130：从所述二值化图像中获取设定区域中各像素点的灰度值之和。

在本实施例中，在二值化图像中，设定区域能够区分面值为50000纸币的面值区别区域图像中“桃心形”标识和面值为100000的纸币的面值区别区域图像中的“数字1”标识。因“桃心形”标识和“数字1”标识的宽度不同，因此可以通过合理选择设定区域，便于确定纸币的面值。

可选的，设定区域可以是预先设置的面值为50000纸币的面值区别区域中“桃心形”标识所在的区域，或者也可以是“桃心形”标识所在区域的一部分。设定区域根据需要进行设定以实现区分纸币的面值为目的。

S140：基于所述设定区域中各像素点的灰度值之和识别所述纸币的面值。

在本实施例中，示例性的，所述基于所述灰度值之和识别所述纸币的面值，包括：如果所述设定区域中各像素点的灰度值之和小于第二阈值，判断所述纸币的面值为50000；如果所述设定区域中各像素点的灰度值之和大于或等于第二阈值，判断所述纸币的面值为100000。其中，第二阈值预先通过多次试验进行获得，且能够区别纸币的面值。

本实施例提供了一种伊朗纸币面值的识别方法，通过对纸币的面值区别区域图像的二值化处理，并通过二值化图像中设定区域的各像素点的灰度值之和识别纸币的面值，能够通过纸币的特征区域的图像来精确识别纸币的面值，降低识别难度。

实施例二

图2a是本发明实施例二提供的一种伊朗纸币面值的识别方法流程图，在上述实施例一的基础上，可选的，所述从所述二值化图像中获取设定区域中各像素点灰度值之和包括：

在所述二值化图像中，通过设定高度的第一浮动窗口查找所述第一浮动窗口所覆盖的区域中各像素点灰度值之和最小的区域；

当所述第一浮动窗口所覆盖的区域中各像素点灰度值之和最小时，记录所述第一浮动窗口的上边界对应的二值化图像中像素点矩阵的行号，并将所述行号记录为strow；

在所述二值化图像中，且在行号在strow+a到strow+b之间的像素点所在区域中，中通过设定宽度的第二浮动窗口查找所述第二浮动窗口所覆盖的区域中各像素点灰度值之和最小的区域；其中，b大于a；

当所述第二浮动窗口所覆盖的区域中各像素点的灰度值之和最小时，记录所述第二浮动窗口的左边界对应的二值化图像中像素点矩阵的列号，并将所述列号记录为stcol；

基于所述行号和所述列号确定二值化图像中的设定区域，并计算所述设定区域中的各像素点的灰度值之和。

由此，通过第一浮动窗口能够查找第一浮动窗口覆盖的区域中各像素点灰度值之和最小的区域，并记录第一浮动窗口上边界对应的二值化图像中像素点矩阵的行号；通过记录的行号和第二浮动窗口能够查找第二浮动窗口所覆盖区中各像素点灰度值之和最小的区域，并记录第二浮动窗口左边界对应的二值化图像中像素点矩阵的行号，通过记录的行号和列号能够确定二值化图像中的设定区域。通过上述的方法确定设定区域，能够精确的识别纸币的面值。

基于上述的优化，如图2a所示，本实施例提供的技术方案如下：

S210：获取纸币的面值区别区域图像。

S220：对所述面值区别区域图像进行二值化处理，获取二值化图像。

S230：在所述二值化图像中，通过设定高度的第一浮动窗口查找所述第一浮动窗口所覆盖的区域中各像素点灰度值之和最小的区域。

在本实施例中，设定高度为二值化图像中12个像素点高度之和；其中，第一浮动窗口的宽度可以根据需要任意设置，可选的，第一浮动窗口宽度在为90个像素点宽度之和，且第一浮动窗口的左边界覆盖二值化图像的中像素点矩阵的第一列。其中，第一浮动窗口的高度为二值化图像中12个像素点高度之和时，第一浮动窗口的高度小于面值为50000纸币的面值区别区域的二值化图像中“桃心形”标识的高度，并且也小于面值为100000纸币的面值区别区域的二值化图像中“数字1”标识的高度。当采用第一浮动窗口进行查找时，可以在第一浮动窗口的上边界覆盖二值化图像的上边界的位置开始查找，然后依次将第一浮动窗口在二值化图像中向下移动一个像素点的高度，并依次计算第一浮动窗口所覆盖的区域中各像素点灰度值之和，并找到第一浮动窗口覆盖的区域中各像素点灰度值之和最小的区域。

或者，当采用第一浮动窗口进行查找时，可以在第一浮动窗口的上边界覆盖二值化图像的设定位置时进行查找第一浮动窗口所覆盖区域中各像素点灰度值之和最小的区域。设定位置是通过多次识别试验进行确定，能够提高查找的效率。

S240：当所述第一浮动窗口所覆盖的区域中各像素点灰度值之和最小时，记录所述第一浮动窗口的上边界对应的二值化图像中像素点矩阵的行号，并将所述行号记录为strow。

在本实施例中，因二值化图像为像素点矩阵形成的图像，当第一浮动窗口所覆盖的区域中各像素点灰度值之和最小时，记录所述第一浮动窗口的上边界对应的二值化图像中像素点矩阵的行号。若纸币的面值为50000，当第一浮动窗口所覆盖的区域中各像素点灰度值之和最小时，第一浮动窗口的上边界与面值为50000纸币的二值化图像中的“数字0”相切，如图2b所示，当纸币的面值为50000时，第一浮动窗口的上边界所对应的二值化图像中像素点矩阵行的位置为图2b中直线21所在的位置，并记录该像素点矩阵的该行对应的行号为strow。若纸币的面值为100000，当第一浮动窗口所覆盖的区域中各像素点灰度值之和最小时，第一浮动窗口的上边界与面值为100000的纸币的二值化图像中的“数字0”相切。如图2c所示，当纸币的面值为100000，第一浮动窗口的上边界所对应的二值化图像中像素点矩阵行的位置为图2c中直线22所在的位置，并记录该像素点矩阵的该行对应的行号为strow。其中，直线21和直线22在二值化图像中的位置相同。

S250：在所述二值化图像中，且在行号在strow+a到strow+b之间的像素点所在区域中，通过设定宽度的第二浮动窗口查找所述第二浮动窗口所覆盖的区域中各像素点灰度值之和最小的区域；其中，b大于a。

在本实施例中，a为15，b为25；设定宽度为所述二值化图像中40个像素点宽度之和。其中，第二浮动窗口的高度根据需要进行设置。可选的，在二值化图像中，可以确定行号在strow+a到strow+b之间，且列号在1-90之间的像素点所在的区域。若纸币的面值为50000，如图2b所示，第三矩形框23所围绕的区域为行号在strow+a到strow+b之间，且列号在1-90之间的像素点所在的区域。若纸币的面值为100000，如图2c所示，第四矩形框24所围绕的区域为行号在strow+a到strow+b之间，且列号在1-90之间的像素点所在的区域。其中，第三矩形框23和第四矩形框24大小，以及在二值化图像中的位置相同。

在本实施例中，可选的，第二浮动窗口的左边界可以依次从覆盖二值化图像的像素点矩阵的第15列到第45列进行查找各像素点灰度值之和最小的区域，这样可以提高查找的效率。或者采用第二浮动窗口进行查找时，第二浮动窗口的左边界可以覆盖二值化图像的像素点矩阵的其他列，能够方便查找像素点灰度值之和最小的区域即可。

S260：当所述第二浮动窗口所覆盖的区域中各像素点的灰度值之和最小时，记录所述第二浮动窗口的左边界对应的二值化图像中像素点矩阵的列号，并将所述列号记录为stcol。

在本实施例中，当第二浮动窗口所覆盖的区域中各像素点的灰度值之和最小时，记录第二浮动窗口的左边界对应的二值化图像中像素点矩阵的列号。若纸币的面值为50000，当第二浮动窗口所覆盖的区域中各像素点灰度值之和最小时，第二浮动窗口的左边界与面值为50000纸币的二值化图像中的“桃心形”标识相切。如图2b所示，当纸币的面值为50000时，第二浮动窗口左边界所对应的二值化图像中像素点矩阵列的位置为图中直线25所在的位置，并记录像素点矩阵的该列对应的列号为stcol。若纸币的面值为100000，当第二浮动窗口所覆盖的区域中各像素点灰度值之和最小时，第二浮动窗口的左边界与面值为50000纸币的二值化图像中的“数字1”标识相切。如图2c所示，第二浮动窗口的左边界所对应的二值化图像中像素点矩阵列的位置为图2c中直线26所在的位置，并记录像素点矩阵的该列对应列号为stcol。

S270：基于所述行号和所述列号确定二值化图像中的设定区域，并计算所述设定区域中的各像素点的灰度值之和。

在本实施例中，示例性的，所述基于所述行号和所述列号确定二值化图像中的设定区域，包括：在所述二值化图像中，将行号在strow+m到strow+n之间，且列号在stcol+p到stcol+t之间的像素点形成的区域作为设定区域，其中，t大于p，n大于m。可选的，m为20，n为28；p为20，t为40。其中，p、t、m和n的取值与二值化图像的分辨率有关，当二值化图像的分辨率发生变化时，p、t、m和n均也会发生变化。

当纸币的面值为50000，如图2b所示，设定区域为第五矩形框27所围绕的区域。若纸币的面值为100000，如图2b所示，设定区域为第六矩形框28所围绕的区域。如2b和图2c所示，面值为50000纸币的设定区域中包含的灰度值为0的像素点个数明显大于100000纸币的，因此通过设定区域中各像素点灰度值之和可以区分50000和100000纸币的面值。

S280：基于所述设定区域中各像素点的灰度值之和识别所述纸币的面值。

本实施例提供了一种伊朗币面值的识别方法，通过第一浮动窗口能够查找第一浮动窗口覆盖的区域中各像素点灰度值之和最小的区域，并记录第一浮动窗口上边界对应的二值化图像中像素点矩阵的行号；通过记录的行号和第二浮动窗口能够查找第二浮动窗口所覆盖区中各像素点灰度值之和最小的区域，并记录第二浮动窗口左边界对应的二值化图像中像素点矩阵的行号，通过记录的行号和列号能够确定二值化图像中的设定区域。通过上述的方法确定设定区域，能够精确的识别纸币的面值。

实施例三

图3是本发明实施例三提供的一种伊朗纸币面值的识别装置结构框图，所述装置用于执行伊朗纸币面值的识别方法，如图3所示，所述装置包括图像获取模块310、二值化处理模块320、灰度值之和获取模块330和面值识别模块340。

其中，图像获取模块310，用于获取纸币的面值区别区域图像；

二值化处理模块320，用于对所述面值区别区域图像进行二值化处理，获取二值化图像；

灰度值之和获取模块330，用于从所述二值化图像中获取设定区域中各像素点的灰度值之和；

面值识别模块340，用于基于所述设定区域中各像素点的灰度值之和识别所述纸币的面值。

进一步的，所述图像获取模块310，具体用于：获取纸币在分辨率为纵向150DPI、横向200DPI的正面图像；

从所述正面图像的像素点矩阵中截取行号在20到105之间、且列号在45到230之间的像素点形成的区域，并将截取的所述区域的图像作为纸币的面值区别区域图像；其中，所述纸币的正面图像中横向像素点的个数为1308，所述纸币的正面图像中纵向像素点的个数为455；

二值化处理模块320，具体用于：基于最大类间方差法确定所述面值区别区域图像的第一阈值；

当所述面值区别区域图像中像素点的灰度值小于T1/k时，将所述像素点在二值化图像中的灰度值设置为0；

当所述面值区别区域图像中像素点的灰度值大于或等于T1/k，将所述像素点在二值化图像中的灰度值设置为1，其中，T1为所述第一阈值，k为系数。

进一步的，所述灰度值之和获取模块，具体用于：在所述二值化图像中，通过设定高度的第一浮动窗口查找所述第一浮动窗口所覆盖的区域中各像素点灰度值之和最小的区域；

当所述第一浮动窗口所覆盖的区域中各像素点灰度值之和最小时，记录所述第一浮动窗口的上边界对应的二值化图像中像素点矩阵的行号，并将所述行号记录为strow；

在所述二值化图像中，且在行号在strow+a到strow+b之间的像素点所在区域中，通过设定宽度的第二浮动窗口查找所述第二浮动窗口所覆盖的区域中各像素点灰度值之和最小的区域；其中，b大于a；

当所述第二浮动窗口所覆盖的区域中各像素点的灰度值之和最小时，记录所述第二浮动窗口的左边界对应的二值化图像中像素点矩阵的列号，并将所述列号记录为stcol；

基于所述行号和所述列号确定二值化图像中的设定区域，并计算所述设定区域中的各像素点的灰度值之和。

进一步的，设定高度为所述二值化图像中12个像素点高度之和；a为15，b为25；设定宽度为所述二值化图像中40个像素点宽度之和。

进一步的，在所述二值化图像中，将行号在strow+m到strow+n之间，且列号在stcol+p到stcol+t之间的像素点形成的区域作为设定区域，其中，t大于p，n大于m。

进一步的，所述面值识别模块340具体用于：

如果所述设定区域中各像素点的灰度值之和小于第二阈值，判断所述纸币的面值为50000；

如果所述设定区域中各像素点的灰度值之和大于或等于第二阈值，判断所述纸币的面值为100000。

本发明实施例提供的一种伊朗纸币面值的识别装置，通过对纸币的面值区别区域图像的二值化处理，并通过二值化图像中设定区域的各像素点的灰度值之和识别纸币的面值，能够通过纸币的特征区域的图像来精确识别纸币的面值，降低识别难度。

注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。