이미지에서 지폐를 인식하는 방법은 무엇입니까?

나는 유로 머니 지폐 이미지를 가지고있다. 지폐는 이미지 에 완전히 포함되어 있으며 대부분 평면 (예 : 변형이 거의 없음)이며 원근 왜곡이 작습니다 (예 : 청구서 위에 상당히 찍은 이미지).이미지에서 지폐를 인식하는 방법은 무엇입니까?

이제 이미지 인식의 전문가가 아닙니다. 나는 다음과 같은 달성 싶습니다.

돈 법안 (그래서
그림 방향 밖으로 이미지의 나머지 부분에서 소음에서 법안을 "잘라"수에 대한 BoundingBox의 찾기

나는 사전 처리 이러한 두 단계로 생각하지만, 어쩌면 하나는 위의 두 가지 않고 다음 단계를 수행 할 수와 내가 읽고 싶은 :..

청구서 일련 번호
청구서 값이 있습니다.

OpenCV를 사용하는 것이 가능해야한다고 가정합니다. 나는 그것을 올바르게 접근하는 방법을 모르겠습니다. 에지 디텍터에서 FaceDetector와 같은 방법이나 hough 또는 윤곽 검출기를 선택합니까?

자료를 읽으려는 다른 힌트에 감사드립니다.

출처

2010-07-03 angerman

컴퓨터 비전 질문을하기 때문에 몇 가지 샘플 이미지를 게시하는 것이 좋습니다. –

호우는 훌륭하지만이 작동 할 수

조금 비싼 될 수 있습니다

-USE 임계 값 또는 검소한 이미지의 가장자리를 찾을 수 있습니다.

- 그 다음 등고선을 식별하기 위해 cvFindContours를 선택하고 직사각형을 감지하십시오. opencv 배포판의 squares.c 예제를 확인하십시오. 기본적으로 윤곽선의 폴리곤 근사값은 4 점이며이 점들 사이의 평균 각도는 90도에 가깝습니다. 다음은 squares.py 예제 (동일한 내용이지만 파이썬에서는 P입니다)의 코드 스 니펫입니다.

..some pre-processing 
    cvThreshold(tgray, gray, (l+1)*255/N, 255, CV_THRESH_BINARY); 

     # find contours and store them all as a list 
     count, contours = cvFindContours(gray, storage) 

     if not contours: 
      continue 

     # test each contour 
     for contour in contours.hrange(): 
      # approximate contour with accuracy proportional 
      # to the contour perimeter 
      result = cvApproxPoly(contour, sizeof(CvContour), storage, 
       CV_POLY_APPROX_DP, cvContourPerimeter(contour)*0.02, 0); 
      res_arr = result.asarray(CvPoint) 
      # square contours should have 4 vertices after approximation 
      # relatively large area (to filter out noisy contours) 
      # and be convex. 
      # Note: absolute value of an area is used because 
      # area may be positive or negative - in accordance with the 
      # contour orientation 
      if(result.total == 4 and 
       abs(cvContourArea(result)) > 1000 and 
       cvCheckContourConvexity(result)): 
       s = 0; 
       for i in range(4): 
        # find minimum angle between joint 
        # edges (maximum of cosine) 
        t = abs(angle(res_arr[i], res_arr[i-2], res_arr[i-1])) 
        if s<t: 
         s=t 
       # if cosines of all angles are small 
       # (all angles are ~90 degree) then write quandrange 
       # vertices to resultant sequence 
       if(s < 0.3): 
        for i in range(4): 
         squares.append(res_arr[i])

- 특수 MinAreaRect2이 (주어진 2D 지점 세트에 대한 최소한의 영역의 사각형을 접하는을 검색해,), 사각형의 경계 상자를 얻을. 테두리 상자 점을 사용하면 각도를 쉽게 계산할 수 있습니다.

opencv 디렉토리에서 samples/c/아래의 C 버전 squares.c를 찾을 수도 있습니다.

출처

2010-07-05 00:21:05 dnul

OpenCV의

은 빨리해야하고 내 호우가 직사각형 법안 모양 (각도)를 찾기 위해 변환 한 후 사각형/원을 찾아 사용에 좋은 book가 더 복잡한 검색을위한

쉽게 Haar 분류 자와 같은 것 - 이미지의 지저분한 구석을 찾아야하는 경우?

출처

2010-07-03 16:17:19

또한 OpenCV의 템플릿 일치 방법을 살펴볼 수도 있습니다. 다른 옵션은 SURF 기능을 사용하는 것입니다. 그들은 당신이 기호 & 크기, 각도 등에서 불변하게 검색 할 수 있습니다.

출처

2010-07-05 09:08:34 Mikos

이미지에서 지폐를 인식하는 방법은 무엇입니까?

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