[发明专利]基于图像识别的发票倾斜检测及几何校正方法

说明书

本发明公开了一种基于图像识别的发票倾斜检测及几何校正方法，其以检测发票图像的倾斜角度为目标。首先利用图像采集设备采集发票图像，接着对采集的发票图像进行灰度处理，得到灰度图像。再将灰度图像转化为二值图像，然后利用Sobel算子对发票的二值图像进行边缘检测，得到发票的边缘图像。最后对发票的边缘图像采用Hough变换，检测出发票中最长的直线，计算出发票倾斜角，旋转发票图像得到校正好的发票图像。本发明引入图像处理领域的Sobel算子以及Hough变换，能准确检测出发票图像的倾斜角度，根据该倾斜角度对发票进行几何校正；解决了发票识别中因发票存在倾斜而无法正常识别的问题，能适用于多种不同类别的发票，在智能财务报销中拥有较高的应用价值。

技术领域

本发明涉及一种基于图像识别的发票倾斜检测及几何校正方法，属于图像处理、人工智能领域。

背景技术

随着社会经济的高速发展，我国发票使用量日益上升。目前，我国每年报销使用的发票数以亿计，而且呈现出上升的趋势。但是现在大部分发票报销工作是由人工完成。人工报销发票效率低，报销流程长，消耗时间多，出错率极高。人工报销发票不仅加重了财务人员的工作负担，而且会占用报销者大量额外的精力，更会加重企业的生产成本。

近些年来，随着图像处理以及计算机视觉技术的飞快发展，高精度、高效率、低成本的文字识别技术得以实现。许多国内外的科研机构和科研人员将计算机视觉这一新兴技术引入到发票识别等相关领域中去，并对该技术的可行性进行了严谨深刻的分析。

利用图像处理及计算机视觉技术识别发票实现智能报销，能提高报销效率，减少报销者在报销上浪费的精力和时间，降低财务人员的工作负担，降低中小型企业的人力资源成本，这对社会发展十分重要。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提供一种基于图像识别的发票倾斜检测及几何校正方法，创造性引入先进的计算机视觉这一新兴学科，利用图像处理技术准确地检测出所采集的发票图像的倾斜角度，并根据这一角度对发票图像进行几何校正。

本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案：

一方面，本发明提供一种基于图像识别的发票倾斜检测方法，具体包括以下步骤：

步骤1，将发票放置于纯色无条纹的背景上，通过图像采集设备采集发票图像A；

步骤2，对步骤一采集到的图像A进行灰度处理，得到灰度图像B；

步骤3，将步骤二得到的灰度图像B进行二值化处理，得到二值图像BW；

步骤4，采用Sobel边缘检测算子对步骤三得到的二值图像BW进行滤波，检测并提取出二值图像BW的边缘线，并强化发票边缘线、平滑抑制图像中噪声，得到边缘图像C；

步骤5，对步骤四得到的边缘图像C使用Hough变换检测出发票的倾斜角。

作为本发明的进一步技术方案，步骤4中采用Sobel边缘检测算子对步骤三得到的二值图像BW进行滤波，检测并提取出二值图像BW的边缘线，其具体包含如下步骤：

步骤4-1，采用Sobel边缘检测算子对二值图像BW进行滤波，得到二值图像BW的横向灰度值G_x与纵向灰度值G_y，并计算二值图像BW的灰度值

步骤4-2，遍历灰度值G，标记并加强灰度值大于自定义阈值的点，从而提取出二值图像BW的边缘线。

作为本发明的进一步技术方案，步骤5中步骤五对步骤四得到的边缘图像C使用Hough变换检测出发票的倾斜角，其具体包含如下步骤：

步骤5-1，在直角坐标系下将边缘图像C离散化，并计算出边缘图像C的长m和宽n；