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    重庆时时彩如何杀和值: 一种选票图像快速识别的方法.pdf

    关 键 词:
    一种 选票 图像 快速 识别 方法
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    摘要
    申请专利号:

    CN201410545341.7

    申请日:

    2014.10.15

    公开号:

    CN104766043A

    公开日:

    2015.07.08

    当前法律状态:

    实审

    有效性:

    审中

    法律详情: 发明专利申请公布后的驳回 IPC(主分类):G06K 9/00申请公布日:20150708|||实质审查的生效IPC(主分类):G06K 9/00申请日:20141015|||公开
    IPC分类号: G06K9/00; G06K9/60; G07C13/00 主分类号: G06K9/00
    申请人: 南通北城科技创业管理有限公司; 胡俐蕊
    发明人: 胡俐蕊; 吴建国; 戴亮; 郭星; 汪磊
    地址: 226000江苏省南通市港闸区外环北路639号
    优先权:
    专利代理机构: 苏州市中南伟业知识产权代理事务所(普通合伙)32257 代理人: 李广
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    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201410545341.7

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2019.03.22|||2015.08.05|||2015.07.08

    法律状态类型:

    发明专利申请公布后的驳回|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明公开了一种选票图像快速识别的方法,利用选票设计中记录的相关位置数据,采用高速扫描仪获得选票图像,将选票图像进行预处理后,找到一个确定的参考点,再提取选票设计中的位置数据,将它转化为相对于这个参考点的图像位置,利用该位置进行上下和左右搜索表格线,从而确定要识别图像的准确位置;基于该位置,截取手写符号图像,对该图像进行一系列处理后,提取其结构特征,从而实现符号识别。本发明的方法不仅仅提高了图像的定位速度,而且大大提高了手写符号图像的识别率。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种选票图像快速识别的方法,其特征是:包括以下步骤:
    S1:利用主机端的选票设计??榻醒∑备袷缴杓?,包括:纸张大小、页边距、表格位置、表头栏高、表头列数、填写栏栏数、填写栏宽、候选人栏宽、表体行数、表体行高、表体中各行的列数;所述选票格式设计在选票页的底边固定位置设有对称的选票序号矩形码和选票页码矩形码,两个矩形码的边框线均为粗线条,每个矩形码由6个相同规格的小正方形组成;
    S2:选票设计完成后,每页选票的待定位区域按选举项、候选人表格、另选人表格进行排序,并记录序号Index;以纸张左下顶点为原点,计算离原点最近的一个表格左下顶点的纸张位置P;计算各个待定位区域的中心在纸张中的位置,找出离P最近的数据d0,再找下一个离d0最近的数据d1,将选票中所有待定位区域的中心依次排序,记录待定位区域对应的序号Index,获得数据D;将所有与选票有关的数据都记录在文件中;
    S3:主机端将选票格式数据和与选票有关的数据D传送到票箱端;
    S4:票箱端利用高速扫描仪扫描待识别的选票,获得选票的扫描图像Pic0;
    S5:票箱端对选票的扫描图像Pic0进行预处理;所述预处理包括将Pic0转化为24位彩色DIB Pic1,对Pic1进行图像灰度化、二值化、去离散噪声和置有效选票图像外围四周为白色;
    S6:对经过预处理的扫描图像Pic1进行水平投影,从下至上搜索,找到矩形码下边距图像底边的位置,再对选票图像进行细化,得到图像Pic2;对图像Pic2进行底部截图,截图图像包括矩形码,对截图图像进行从上至下按行扫描,去除除矩形码以外的任何文字或者图片;并计算截图的倾斜率,利用倾斜率对截图图像进行倾斜校正;
    S7:对校正过的选票页底截图图像进行水平投影和垂直投影,确定选票序号矩形码左上顶点和选票页码矩形码右上顶点的位置;利用得到的两个顶点位置定位到各个小正方形,并判断各个小正方形中有无数字,利用矩形码的权值分配原则,确定选票种类和页码的序号;
    S8:利用S7中得到的选票种类及其页码的序号,根据选票格式数据、与选票有关的数据D和倾斜率将整个选票图像进行倾斜校正;将选票序号矩形码左上顶点的位置转化为它在整个选票图像的位置,即确定参考点的位置;利用参考点在选票图像中的位置、选票种类和页码序号,计算待识别或截图区域的大致位置,利用该位置搜索表格线从而确定待识别或者截图区域的准确位置;
    S9:利用S8中得到的待识别或截图区域位置数据,直接在校正后的扫描图像中截取待 识别符号区域,搜索图像中左、顶、右、底的第一个黑色像素点,确定手写符号的位置,截取手写符号图像,对它进行归一化处理、图像膨胀处理和细化处理;
    S10:提取手写符号图像的特征;
    S11:根据图像的特征利用决策方法判定是哪种手写符号。

    2.  根据权利要求1所述的一种选票图像快速识别的方法,其特征是:所述步骤S1中选票序号矩形码和选票页码矩形码下方居中的位置还设有页码;选票序号矩形码在选票的页码矩形码的左边。

    3.  根据权利要求1所述的一种选票图像快速识别的方法,其特征是:所述步骤S6中倾斜率为截图图像中矩形码左右半边的平均高度与选票页格式数据中矩形码的实际高度的比值。

    4.  根据权利要求1所述的一种选票图像快速识别的方法,其特征是:所述步骤S9中的归一化处理指的是:将图像转化成32×32像素图像;图像膨胀采用的是自定义结构structure[3][3]={0,1,0,1,1,1,0,1,0};

    5.  根据权利要求1所述的一种选票图像快速识别的方法,其特征是:所述步骤S10中提取手写符号图像的特征指的是:水平方向上,从上至下逐行扫描,一旦有连续8行都有黑色像素点,就说明是手写符号,记录每行的情况:单点用-1表示,差值=后一个黑色像素点所在列-前一个黑色像素点所在列-1,两个连续黑色像素点的差值为0,把-1和差值依次记录在数组中,此数组就是水平方向上手写符号的结构特征;同理获得垂直方向上该手写符号的结构特征。

    6.  根据权利要求1所述的一种选票图像快速识别的方法,其特征是:所述步骤S11中所述的决策方法指的是利用水平和垂直方向的差值和单点信息,先判断是否为杠,再判断是否为叉;判断为杠时,直接利用杠的特征即可判断;判断为叉时,如果有差值0,就要去掉它来计算上部、中部、下部的平均差值,并满足叉的特征,才能判断为叉;否则,再判断是否为勾或圈。

    说明书

    说明书一种选票图像快速识别的方法
    技术领域
    本发明涉及图像识别领域,尤其涉及一种选票图像快速识别的方法。
    背景技术
    现如今的民主社会中,很多问题的决策都需要使用到选举,传统的选举方法是,每个参与者在纸质选票上相应的位置进行勾选,然后再由人工进行唱票和计票,这样的选举方式会造成费时费力的问题,随时科技技术的发展,OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)技术的发展,利用OCR技术研制选举投票系统成为热点。由于OCR技术的特点,使得系统能充分体现投票的公平、公正与公开,具有快速、准确、保密性强等特点。系统采用纸质选票能较好地控制错误率,且对低对比度图像也能很好地处理,但是现有的基于OCR的方法对于纸质的要求较高、对填写人的要求也较多、识别速度和识别准确度都不高,大大限制了其后续的发展。
    发明内容
    为了解决上述问题,在充分综合了选票设计格式和符号结构特征的基础上,本发明提出了选票图像中手写符号的快速识别方法。该方法利用选票设计中记录的相关位置数据,将选票图像预处理后,找到一个确定的参考点,再提取选票设计中的位置数据,将它转化为相对于这个参考点的图像位置,利用该位置搜索表格线,从而确定要识别图像的准确位置;基于该位置,截取手写符号图像,对该图像进行一系列处理后,提取其结构特征,从而实现符号识别。本发明的方法的不仅仅提高了图像的定位速度,而且大大提高了手写符号图像的识别率。
    本发明采用如下技术方案:
    一种选票图像快速识别的方法,包括以下步骤:
    S1:利用主机端的选票设计??榻醒∑备袷缴杓?,包括:纸张大小、页边距、表格位置、表头栏高、表头列数、填写栏栏数、填写栏宽、候选人栏宽、表体行数、表体行高、表体中各行的列数;所述选票格式设计在选票页的底边固定位置设有对称的选票序号矩形码和选票页码矩形码,两个矩形码的边框线均为粗线条,每个矩形码由6个相同规格的小正方形组成;
    S2:选票设计完成后,每页选票的待定位区域按选举项、候选人表格、另选人表格进行排序,并记录序号Index;以纸张左下顶点为原点,计算离原点最近的一个表格左下顶点的纸张位置P;计算各个待定位区域的中心在纸张中的位置,找出离P最近的数据d0,再找下一个离d0最近的数据d1,将选票中所有待定位区域的中心依次排序,记录待定位 区域对应的序号Index,获得数据D;将所有与选票有关的数据都记录在文件中;
    S3:主机端将选票格式数据和与选票有关的数据D传送到票箱端;
    S4:票箱端利用高速扫描仪扫描待识别的选票,获得选票的扫描图像Pic0;
    S5:票箱端对选票的扫描图像Pic0进行预处理;所述预处理包括将Pic0转化为24位彩色DIB Pic1,对Pic1进行图像灰度化、二值化、去离散噪声和置有效选票图像外围四周为白色;
    S6:对经过预处理的扫描图像Pic1进行水平投影,从下至上搜索,找到矩形码下边距图像底边的位置,再对选票图像进行细化,得到图像Pic2;对图像Pic2进行底部截图,截图图像包括矩形码,对截图图像进行从上至下按行扫描,去除除矩形码以外的任何文字或者图片;并计算截图的倾斜率,利用倾斜率对截图图像进行倾斜校正;
    S7:对校正过的选票页底截图图像进行水平投影和垂直投影,确定选票序号矩形码左上顶点和选票页码矩形码右上顶点的位置;利用得到的两个顶点位置定位到各个小正方形,并判断各个小正方形中有无数字,利用矩形码的权值分配原则,确定选票种类和页码的序号;
    S8:利用S7中得到的选票种类及其页码的序号,根据选票格式数据、与选票有关的数据D和倾斜率将整个选票图像进行倾斜校正;将选票序号矩形码左上顶点的位置转化为它在整个选票图像的位置,即确定参考点的位置;利用参考点在选票图像中的位置、选票种类和页码序号,计算待识别或截图区域的大致位置,利用该位置搜索表格线从而确定待识别或者截图区域的准确位置;
    S9:利用S8中得到的待识别或截图区域位置数据,直接在校正后的扫描图像中截取待识别符号区域,搜索图像中左、顶、右、底的第一个黑色像素点,确定手写符号的位置,截取手写符号图像,对它进行归一化处理、图像膨胀处理和细化处理;
    S10:提取手写符合图像的特征;
    S11:根据图像的特征利用决策方法判定是哪种手写符号。
    优选地,所述步骤S1中选票序号矩形码和选票页码矩形码下方居中的位置还设有页码;选票序号矩形码在选票的页码矩形码的左边。
    优选地,所述步骤S6中倾斜率为截图图像中矩形码左右半边的平均高度与选票页格式数据中矩形码的实际高度的比值。
    优选地,所述步骤S9中的归一化处理指的是:将图像转化成32×32像素图像;图像膨胀采用的是自定义结构structure[3][3]={0,1,0,1,1,1,0,1,0};
    优选地,所述步骤S10中提取手写符合图像的特征指的是:水平方向上,从上至下逐 行扫描,一旦有连续8行都有黑色像素点,就说明是手写符号,记录每行的情况:单点用-1表示,差值=后一个黑色像素点所在列-前一个黑色像素点所在列-1,两个连续黑色像素点的差值为0,把-1和差值依次记录在数组中,此数组就是水平方向上手写符号的结构特征;同理获得垂直方向上该手写符号的结构特征。
    优选地,所述步骤S11中所述的决策方法指的是利用水平和垂直方向的差值和单点信息,先判断是否为杠,再判断是否为叉;判断为杠时,直接利用杠的特征即可判断;判断为叉时,如果有差值0,就要去掉它来计算上部、中部、下部的平均差值,并满足叉的特征,才能判断为叉;否则,再判断是否为勾或圈。
    本发明的有益效果:
    本发明利用选票设计中记录的相关位置数据,将选票图像预处理后,找到一个确定的参考点,再提取选票设计中的位置数据,将它转化为相对于这个参考点的图像位置,利用该位置搜索表格线,从而确定要识别图像的准确位置;基于该位置,截取手写符号图像,对该图像进行一系列处理后,提取其结构特征,从而实现符号识别。本发明的方法不仅仅提高了图像的定位速度,而且大大提高了手写图像的识别率。
    附图说明
    图1是本发明一种实施例的流程图;
    图2是本发明一种实施例的页底截图示意图;
    图3是对图2进行去除干扰后示意图;
    图4手写符合图像的预处理过程示意图;
    图5是差值和单点示意图;
    图6是图5中4个图对应的特征提取示意图;
    图7是勾和圈三部分差值示意图;
    图8是叉的单点和上、下两个三部分差值示意图。
    具体实施方式
    下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。
    如图1所示,一种选票图像快速识别的方法,包括以下步骤:
    S1:利用主机端的选票设计??榻醒∑备袷缴杓?,包括:纸张大小、页边距、表格位置、表头栏高、表头列数、填写栏栏数、填写栏宽、候选人栏宽、表体行数、表体行高、表体中各行的列数;所述选票格式设计在选票页的底边固定位置设有对称的选票序号矩形码和选票页码矩形码,两个矩形码的边框线均为粗线条,每个矩形码由6个相同规格的小正方形组成;
    S2:选票设计完成后,每页选票的待定位区域按选举项、候选人表格、另选人表格进行排序,并记录序号Index;以纸张左下顶点为原点,计算离原点最近的一个表格左下顶点的纸张位置P;计算各个待定位区域的中心在纸张中的位置,找出离P最近的数据d0,再找下一个离d0最近的数据d1,将选票中所有待定位区域的中心依次排序,记录待定位区域对应的序号Index,获得数据D;将所有与选票有关的数据都记录在文件中;
    S3:主机端将选票格式数据和与选票有关的数据D传送到票箱端;
    S4:票箱端利用高速扫描仪扫描待识别的选票,获得选票的扫描图像Pic0;
    S5:票箱端对选票的扫描图像Pic0进行预处理;所述预处理包括将Pic0转化为24位彩色DIB Pic1,对Pic1进行图像灰度化、二值化、去离散噪声和置有效选票图像外围四周为白色;
    S6:对经过预处理的扫描图像Pic1进行水平投影,从下至上搜索,找到矩形码下边距图像底边的位置,再对选票图像进行细化,得到图像Pic2;对图像Pic2进行底部截图,截图图像包括矩形码,对截图图像进行从上至下按行扫描,去除除矩形码以外的任何文字或者图片;并计算截图的倾斜率,利用倾斜率对截图图像进行倾斜校正;
    S7:对校正过的选票页底截图图像进行水平投影和垂直投影,确定选票序号矩形码左上顶点和选票页码矩形码右上顶点的位置;利用得到的两个顶点位置定位到各个小正方形,并判断各个小正方形中有无数字,利用矩形码的权值分配原则,确定选票种类和页码的序号;
    S8:利用S7中得到的选票种类及其页码的序号,根据选票格式数据、与选票有关的数据D和倾斜率将整个选票图像进行倾斜校正;将选票序号矩形码左上顶点的位置转化为它在整个选票图像的位置,即确定参考点的位置;利用参考点在选票图像中的位置、选票种类和页码序号,计算待识别或截图区域的大致位置,利用该位置搜索表格线从而确定待识别或者截图区域的准确位置;
    S9:利用S8中得到的待识别或截图区域位置数据,直接在校正后的扫描图像中截取待识别符号区域,搜索图像中左、顶、右、底的第一个黑色像素点,确定手写符号的位置,截取手写符号图像,对它进行归一化处理、图像膨胀处理和细化处理;
    S10:提取手写符合图像的特征;
    S11:根据图像的特征利用决策方法判定是哪种手写符号。
    图2和图3分别对应于步骤S6中的对图像Pic2进行底部截图后和去除除矩形码以外的任何文字或者图片。
    本实施例中,所述的矩形码指的是专利号:CN1437157,专利名称为一种矩形码编码 方法及基于该方法的矩形码中所说的矩形码。矩形码的边长为5mm。
    本实施例中选票序号矩形码和选票页码矩形码下方居中的位置还设有页码(该页码只在多页选票中出现,单页选票没有该页码);选票序号矩形码在选票的页码矩形码的左边。
    本实施例中步骤S9中的归一化处理指的是:将图像转化成32×32像素图像;图像膨胀采用的是自定义结构structure[3][3]={0,1,0,1,1,1,0,1,0};如图4所示。
    本实施例中,在对图像进行图像特征提取前,需要做如下预处理:
    在水平方向上:从上至下,进行行扫描,记录每行黑色像素点及其所在列,这有3种情况。
    1)  只有1个黑色像素点,不作处理。
    2)  有2个黑色像素点,再判断这2个黑色像素点是否为连续的。如果是,清除后一个黑色像素点(置该像素点为白);否则,不作处理。
    3)  有多于2个黑色像素点,就要判断这些点是否为连续的。如果是,就保留最前面的2个连续的黑色像素点,清除其余的;否则,保留最前面和最后面的黑色像素点,清除中间的。
    在垂直方向上:从左至右,进行列扫描,记录每列黑色像素点及其所在行。1)和2)这两种情况与水平方向上的处理相同。3)这种情况,如果是连续的,就保留最前面的第一个黑色像素点,清除其余的;否则,保留最前面和最后面的黑色像素点,清除中间的。也就是说,垂直方向上只有单点和两个分隔的点。
    水平方向和垂直方向上,如果黑色像素点的中间有两个连续黑色像素点,就去除后一个,保留前一个。最后的处理效果如图6所示。
    获得这样的图像后,就可以提取符号的结构特征了。方法是:水平方向上,从上至下逐行扫描,一旦有连续8行都有黑色像素点,就说明这是手写符号了。记录每行的情况:单点用-1表示,差值=后一个黑色像素点所在列-前一个黑色像素点所在列-1。这样,两个连续黑色像素点的差值为0。把-1和差值依次记录在数组中,这个数组就是水平方向上手写符号的结构特征。依照同样的方法,也可以获得垂直方向上该手写符号的结构特征。
    使用水平方向结构特征数组中大于等于0的数计算平均差值。但在图像处理后,有可能出现以下情况,如图9所示。也就是说,差值0是干扰。为此决策过程是:先判断是否为杠,再判断是否为叉。判断为杠时,直接利用杠的特征即可判断。判断为叉时,如果有差值0,就要去掉它来计算上部、中部、下部的平均差值,并满足叉的特征,才能判断为叉;否则,再判断是否为勾或圈。这个差值0的引入计算,很可能将勾判断为圈,为此,就要用到垂直方向符号的特征了。很显然,在垂直方向上,勾的单点总数多,差值总数少, 而圈则相反。因此,在计算出水平方向的上部、中部、下部的平均差值后,还要进行垂直方向上单点总数与差值总数的比较,就可以区分勾和圈了。不满足上述条件的,为其它符号。
    使用CPU主频2.0GHz、内存2GB的计算机,选取一种选票进行实验。该选票是单页选票,它有2个选举项、选举项1的候选人不分类别、选举项2含有2个候选人类别,共有3个候选人表格,43个表格格子需要定位识别,23个格子填写了符号。该选票用A4纸打印、选票图像是分辨率为1200×1600的扫描图像,43个格子定位识别完需要2.250秒。若再选取另一种选票(单页,1个选举项,2个候选人类别,2个候选人表格,2个另选人表格,59个需定位的格子,其中6个格子是另选他人,3个格子填写了另选人姓名;53个格子需识别符号,40个格子填写了符号。),则需要2.437秒。定位识别速度还是比较快的。
    对于本领域技术人员而言,显然本发明不限于上述示范性实施例的细节,而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下,能够以其他的具体形式实现本发明。因此,无论从哪一点来看,均应将实施例看作是示范性的,而且是非限制性的,本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定,因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
    此外,应当理解,虽然本说明书按照实施方式加以描述,但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案,说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见,本领域技术人员应当将说明书作为一个整体,各实施例中的技术方案也可以经适当组合,形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式?!  ∧谌堇醋宰ɡ鴚ww.www.4mum.com.cn转载请标明出处

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