CN109977959A - 一种火车票字符区域分割方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请提供了一种火车票字符区域分割方法及装置，方法包括：获取初始图像，初始图像中包含火车票图像；检测初始图像中的火车票二维码区域；基于火车票二维码区域与目标字符对象之间的相对位置关系，从初始图像中分割出包含目标字符对象的图像，作为第一图像；检测第一图像中字符区域的边界框，将第一图像中边界框所包含的图像分割出来，作为目标图像。在本申请中，可以提高字符区域分割的精确性。

Description

一种火车票字符区域分割方法及装置

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，特别涉及一种火车票字符区域分割方法及装置。

背景技术

在一些领域(如，差旅报销过程)中，可能会涉及到火车票信息的录入。目前，多采用手工方式录入，耗时长且易出错。

为了解决手工录入存在的问题，火车票信息自动识别技术开始发展。其中，火车票信息自动识别技术中的关键步骤为：对火车票中字符区域进行分割。但是，如何对火车票中字符区域进行有效分割成为问题。

发明内容

为解决上述技术问题，本申请实施例提供一种火车票字符区域分割方法及装置，以达到提高字符区域分割的精确性的目的，技术方案如下：

一种火车票字符区域分割方法，包括：

获取初始图像，所述初始图像中包含火车票图像；

检测所述初始图像中的火车票二维码区域；

基于所述火车票二维码区域与目标字符对象之间的相对位置关系，从所述初始图像中分割出包含所述目标字符对象的图像，作为第一图像；

检测所述第一图像中字符区域的边界框，将所述第一图像中所述边界框所包含的图像分割出来，作为目标图像。

优选的，所述基于所述火车票二维码区域与目标字符对象之间的相对位置关系，从所述初始图像中分割出包含所述目标字符对象的图像，包括：

对所述初始图像进行旋转，旋转后的图像作为规范化图像，所述规范化图像中所述火车票二维码区域水平放置；

基于所述火车票二维码区域的顶点坐标及所述火车票二维码区域与所述目标字符对象之间的相对位置关系，计算所述规范化图像中所述目标字符对象的左上角坐标及右下角坐标；

基于所述目标字符对象的左上角坐标及右下角坐标，从所述规范化图像中分割出包含所述目标字符对象的图像。

优选的，所述检测所述第一图像中字符区域的边界框，包括：

对所述第一图像进行反色处理；

从反色处理后的第一图像中提取白色像素区域，并标记所述白色像素区域中的白色像素点为1及非白色像素点为0，得到二值化图像；

对所述二值化图像进行水平方向投影，得到水平直方图；

从所述水平直方图中的中心开始，向两端查找像素值为1的像素点的个数为0的点，将查找到的点之间的距离作为目标高度；

对所述二值化图像进行垂直方向投影，得到垂直直方图；

从所述垂直直方图的第一端点开始，向中心方向查找像素值为1的像素点的个数不为0的点，将查找到的第一个点作为第一目标点，并从所述垂直直方图的第二端点开始，向中心方向查找像素值为1的像素点的个数不为0的点，将查找到的第一个点作为第二目标点，将所述第一目标点与所述第二目标点之间的距离作为目标宽度；

将宽度为所述目标宽度及高度为所述目标高度的矩形框作为所述字符区域的边界框。

优选的，所述从反色处理后的第一图像中提取白色像素区域，包括：

将反色处理后的第一图像变换为HSV域的图像，作为第一待处理图像；

计算所述第一待处理图像中V通道的最大值；

判断所述V通道的最大值是否在调整阈值范围内；

若是，调整白色阈值范围，并从所述第一待处理图像中选取三通道值在调整后的白色阈值范围内的像素点，作为白色像素点；

若否，从所述第一待处理图像中选取三通道值在所述白色阈值范围内的像素点，作为白色像素点；

将所述第一待处理图像中包含所述白色像素点的区域作为白色像素区域。

优选的，所述基于所述火车票二维码区域的顶点坐标及所述火车票二维码区域与所述目标字符对象之间的相对位置关系，计算所述规范化图像中所述目标字符对象的左上角坐标及右下角坐标，包括：

基于所述火车票二维码区域的顶点坐标，计算所述规范化图像中所述火车票图像的左上角坐标及右下角坐标；

基于所述火车票图像的左上角坐标及右下角坐标，从所述规范化图像中分割出所述火车票图像；

基于所述火车票二维码区域的顶点坐标及所述火车票二维码区域与所述目标字符对象之间的相对位置关系，计算所述火车票图像中所述目标字符对象的左上角坐标及右下角坐标。

一种火车票字符区域分割装置，包括：

第一获取模块，用于获取初始图像，所述初始图像中包含火车票图像；

第一检测模块，用于检测所述初始图像中的火车票二维码区域；

第一分割模块，用于基于所述火车票二维码区域与目标字符对象之间的相对位置关系，从所述初始图像中分割出包含所述目标字符对象的图像，作为第一图像；

第二分割模块，用于检测所述第一图像中字符区域的边界框，将所述第一图像中所述边界框所包含的图像分割出来，作为目标图像。

优选的，所述第一分割模块，包括：

旋转子模块，用于对所述初始图像进行旋转，旋转后的图像作为规范化图像，所述规范化图像中所述火车票二维码区域水平放置；

第一计算子模块，用于基于所述火车票二维码区域的顶点坐标及所述火车票二维码区域与所述目标字符对象之间的相对位置关系，计算所述规范化图像中所述目标字符对象的左上角坐标及右下角坐标；

第一分割子模块，用于基于所述目标字符对象的左上角坐标及右下角坐标，从所述规范化图像中分割出包含所述目标字符对象的图像。

优选的，所述第二分割模块，包括：

反色处理子模块，用于从反色处理后的第一图像中提取白色像素区域，并标记所述白色像素区域中的白色像素点为1及非白色像素点为0，得到二值化图像；

二值化子模块，用于从反色处理后的第一图像中提取白色像素区域，并标记所述白色像素区域中的白色像素点为1及非白色像素点为0，得到二值化图像；

第一确定子模块，用于对所述二值化图像进行水平方向投影，得到水平直方图；

第二确定子模块，用于从所述水平直方图中的中心开始，向两端查找像素值为1的像素点的个数为0的点，将查找到的点之间的距离作为目标高度；

第三确定子模块，用于对所述二值化图像进行垂直方向投影，得到垂直直方图；

第四确定子模块，用于从所述垂直直方图的第一端点开始，向中心方向查找像素值为1的像素点的个数不为0的点，将查找到的第一个点作为第一目标点，并从所述垂直直方图的第二端点开始，向中心方向查找像素值为1的像素点的个数不为0的点，将查找到的第一个点作为第二目标点，将所述第一目标点与所述第二目标点之间的距离作为目标宽度；

第五确定子模块，用于将宽度为所述目标宽度及高度为所述目标高度的矩形框作为所述字符区域的边界框。

优选的，所述二值化子模块，具体用于：

将反色处理后的第一图像变换为HSV域的图像，作为第一待处理图像；

计算所述第一待处理图像中V通道的最大值；

判断所述V通道的最大值是否在调整阈值范围内；

若是，调整白色阈值范围，并从所述第一待处理图像中选取三通道值在调整后的白色阈值范围内的像素点，作为白色像素点；

若否，从所述第一待处理图像中选取三通道值在所述白色阈值范围内的像素点，作为白色像素点；

将所述第一待处理图像中包含所述白色像素点的区域作为白色像素区域。

优选的，所述第一计算子模块，具体用于：

基于所述火车票二维码区域的顶点坐标，计算所述规范化图像中所述火车票图像的左上角坐标及右下角坐标；

基于所述火车票图像的左上角坐标及右下角坐标，从所述规范化图像中分割出所述火车票图像；

基于所述火车票二维码区域的顶点坐标及所述火车票二维码区域与所述目标字符对象之间的相对位置关系，计算所述火车票图像中所述目标字符对象的左上角坐标及右下角坐标。

与现有技术相比，本申请的有益效果为：

在本申请中，基于火车票图像中二维码易于检测的原则，在获取初始图像之后，检测初始图像中的火车票二维码区域，由于火车票图像中字符区域在空间中的位置相对固定，因此可以基于火车票二维码区域与目标字符对象之间的相对位置关系，从初始图像中分割出包含目标字符对象的图像，作为第一图像，实现对字符区域的初步分割，在此基础上，检测第一图像中字符区域的边界框，将第一图像中边界框所包含的图像分割出来，作为目标图像，实施精细分割，提高字符区域分割的精确性。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本申请提供的一种火车票字符区域分割方法的流程图；

图2是本申请提供的一种第一图像的示意图；

图3是本申请提供的另一种火车票字符区域分割方法的流程图；

图4是本申请提供的一种包含火车票二维码区域的图像的示意图；

图5是本申请提供的再一种火车票字符区域分割方法的流程图；

图6是本申请提供的一种二值化图像的示意图；

图7是本申请提供的一种水平直方图的示意图；

图8(a)是本申请提供的另一种二值化图像的示意图，图8(b)是本申请提供的另一种水平直方图的示意图；

图9是本申请提供的一种垂直直方图的示意图；

图10(a)是本申请提供的另一种二值化图像的示意图，图10(b)是本申请提供的另一种垂直直方图的示意图；

图11是本申请提供的一种目标图像的示意图；

图12是本申请提供的一种对火车票图像进行分割的结果示意图；

图13是本申请提供的再一种火车票字符区域分割方法的流程图；

图14是本申请提供的再一种火车票字符区域分割方法的流程图；

图15是本申请提供的一种火车票字符区域分割装置的逻辑结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

本申请实施例公开了一种火车票字符区域分割方法，包括：获取初始图像，所述初始图像中包含火车票图像；检测所述初始图像中的火车票二维码区域；基于所述火车票二维码区域与目标字符对象之间的相对位置关系，从所述初始图像中分割出包含所述目标字符对象的图像，作为第一图像；检测所述第一图像中字符区域的边界框，将所述第一图像中所述边界框所包含的图像分割出来，作为目标图像。在本申请中，可以提高字符区域分割的精确性。

接下来对本申请实施例公开的火车票字符区域分割方法进行介绍，请参见图1，可以包括以下步骤：

步骤S11、获取初始图像，所述初始图像中包含火车票图像。

本实施例中，初始图像可以在用户输入时，直接获取；或者，从目标存储区域中获取。

步骤S12、检测所述初始图像中的火车票二维码区域。

本实施例中，检测初始图像中的火车票二维码区域的过程可以包括：

A11、将初始图像转换为灰度图像；

本步骤中，可以对初始图像进行预处理，将预处理后的图像转换为灰度图像。

预处理的过程，可以包括：以RGB(红、绿、蓝)三通道方式读取初始图像的像素值，并按通道规范像素值到[0～255]区间。

A12、将灰度图像转换为二值化图像；

A13、利用pyzbar软件包检测二值化图像中的火车票二维码区域。

利用pyzbar软件包检测二值化图像中的火车票二维码区域的结果可以包括票号信息以及二维码的位置信息(即二维码区域的四个顶点坐标)。值得注意的是pyzbar输出的四个顶点坐标火车票二维码在图像中的原始坐标。

更为优选地，检测初始图像中的火车票二维码区域的过程可以包括：

B11、将初始图像转换为灰度图像。

B12、利用Yen算法计算二值化图像门限值，记为T。

B13、利用T对灰度图像进行二值化，得到二值化图像；

B14、从二值化图像中是否可以检测出火车票二维码区域；

若是，执行步骤B15；若否，执行步骤B16。

B15、检测二值化图像中的火车票二维码区域。

B16、以n为步长，对所述T进行调整，作为T1，将T更新为T1，并返回执行步骤B13，直至可以检测出火车票二维码区域。

n为大于0的数。优选的，n可以设置为2。

需要说明的是，可能由于光照等因素，无法成功从利用T对灰度图像进行二值化后的图像中检测出火车票二维码区域，因此可以对T进行调整，提高火车票二维码区域检测的可靠性。

步骤S13、基于所述火车票二维码区域与目标字符对象之间的相对位置关系，从所述初始图像中分割出包含所述目标字符对象的图像，作为第一图像。

可以理解的是，火车票图像中字符区域在空间中的位置相对固定，且火车票二维码区域与目标字符对象之间存在较为固定的相对位置关系，因此，可以基于火车票二维码区域与目标字符对象之间的相对位置关系，从初始图像中分割出包含目标字符对象的图像，作为第一图像。

目标字符图像中可以包括但不局限于：文字、数字或字母。

本实施例中，可以预先获取多个火车票样本图像，对火车票样本图像中的目标字符对象区域及火车票二维码区域进行标注，通过计算标注出的两个区域之间的距离等位置信息来标定火车票二维码区域与目标字符对象之间的相对位置关系。可以理解的是，火车票样本图像的数量越多，标定的火车票二维码区域与目标字符对象之间的相对位置关系越准确。

目标字符对象可以包括但不局限于：出发站字符对象、车次字符对象、出发时间字符对象、座位号字符对象、金额字符对象、座位等级字符对象或身份证号及姓名字符对象。

如图2所示，字符内容为”“北京南站Beijing”的图像、字符内容为“”G165”的图像等均为从初始图像中分割出的图像即第一图像。

步骤S14、检测所述第一图像中字符区域的边界框，将所述第一图像中所述边界框所包含的图像分割出来，作为目标图像。

优选的，第一图像中字符区域的边界框可以为检测第一图像中字符区域的最小边界框。最小边界框可以理解为：能精确包围字符区域的边界框，具体为能包围字符区域的最小外接框。

在本申请中，基于火车票图像中二维码易于检测的原则，在获取初始图像之后，检测初始图像中的火车票二维码区域，由于火车票图像中字符区域在空间中的位置相对固定，因此可以基于火车票二维码区域与目标字符对象之间的相对位置关系，从初始图像中分割出包含目标字符对象的图像，作为第一图像，实现对字符区域的初步分割，在此基础上，检测第一图像中字符区域的边界框，将第一图像中边界框所包含的图像分割出来，作为目标图像，实施精细分割，提高字符区域分割的精确性。

作为本申请另一可选实施例，参照图3，为本申请提供的一种火车票字符区域分割方法实施例2的流程示意图，本实施例主要是对上述实施例描述的火车票字符区域分割方法的细化方案，如图3所示，该方法可以包括但并不局限于以下步骤：

步骤S31、获取初始图像，所述初始图像中包含火车票图像。

步骤S32、检测所述初始图像中的火车票二维码区域。

步骤S31-S32的详细过程可以参见前述实施例中步骤S11-S12的相关介绍，在此不再赘述。

步骤S33、对所述初始图像进行旋转，旋转后的图像作为规范化图像，所述规范化图像中所述火车票二维码区域水平放置。

本实施例中，可以根据火车票二维码区域的顶点坐标对初始图像进行旋转，如，根据图4中所示的点1和点4的坐标对初始图像进行旋转，使点1和点4位于一条水平线上，保证火车票二维码区域水平放置即保证火车票图像水平放置。

步骤S34、基于所述火车票二维码区域的顶点坐标及所述火车票二维码区域与所述目标字符对象之间的相对位置关系，计算所述规范化图像中所述目标字符对象的左上角坐标及右下角坐标。

优选的，基于所述火车票二维码区域的顶点坐标及所述火车票二维码区域与所述目标字符对象之间的相对位置关系，计算所述规范化图像中所述目标字符对象的左上角坐标及右下角坐标的过程，可以包括：

C11、基于火车票二维码区域的顶点坐标，利用关系式计算火车票二维码区域的宽度W，并利用关系式计算火车票二维码区域的高度H。

Pi.x表示点i的x坐标，Pi.y表示点i的y坐标。i＝1,2,3,4。

C12、利用关系式计算分割基准长度S。

C13、利用所述火车票二维码区域的顶点坐标、所述分割基准长度S及所述火车票二维码区域与所述目标字符对象之间的相对位置关系，计算所述规范化图像中所述目标字符对象的左上角坐标及右下角坐标。

如，若目标字符对象为出发站字符对象，则可以利用S1.x＝P1.x-4.6S,S1.y＝P1.y-1.98S计算出发站字符对象的左下角坐标，(S1.x,S1.y)为左上角坐标；利用关系式S3.x＝P1.x-2.5S,S3.y＝P3.y-1.45S计算出发站字符对象的右下角坐标，(S3.x,S3.y)表示右下角坐标。

若目标字符对象为车次字符对象，则可以利用关系式C1.x＝P1.x-2.3S,C1.y＝P1.y-1.98S计算车次字符对象的左上角坐标，(C1.x,C1.y)表示车次字符对象的左上角坐标；利用关系式C3.x＝P1.x-1.15S,C3.y＝P3.y-1.45S计算车次字符对象的右下角坐标，(C3.x,C3.y)表示车次字符对象的右下角坐标。

若目标字符对象为达到站字符对象，则可以利用关系式E1.x＝P1.x-1S,E1.y＝P1.y-1.98S计算达到站字符对象的左上角坐标，(E1.x,E1.y)表示达到站字符对象的左上角坐标；利用关系式E3.x＝P1.x+1S,E3.y＝P3.y-1.45S计算达到站字符对象的右下角坐标，(E3.x,E3.y)表示达到站字符对象的右下角坐标。

若目标字符对象为出发时间字符对象，则可以利用关系式ST1.x＝P1.x-4.6S,ST1.y＝P1.y-1.25S计算出发时间字符对象的左上角坐标，(ST1.x,ST1.y)表示出发时间字符对象的左上角坐标；利用关系式ST3.x＝P1.x-1.4S,ST3.y＝P3.y-0.8S计算出发时间字符对象的右下角坐标，(ST3.x,ST3.y)表示出发时间字符对象的右下角坐标。

若目标字符对象为座位号字符对象，则可以利用关系式SN1.x＝P1.x-1S,SN1.y＝P1.y-1.25S计算座位号字符对象的左上角坐标，(SN1.x,SN1.y)表示座位号字符对象的左上角坐标；利用关系式SN3.x＝P1.x+0.4S,SN3.y＝P3.y-0.8S计算座位号字符对象的右下角坐标，(SN3.x,SN3.y)表示座位号字符对象的右下角坐标。

若目标字符对象为金额字符对象，则可以利用关系式M1.x＝P1.x-4.6S,M1.y＝P1.y-0.9S计算金额字符对象的左上角坐标，表示金额字符对象的左上角坐标；利用关系式M3.x＝P1.x-2.9S,M3.y＝P3.y-0.5S计算金额字符对象的右下角坐标，(M3.x,M3.y)表示金额字符对象的右下角坐标。

若目标字符对象为座位等级字符对象，则可以利用关系式SG1.x＝P1.x-0.7S,SG1.y＝P1.y-0.9S计算座位等级字符对象的左上角坐标，(SG1.x,SG1.y)表示座位等级字符对象的左上角坐标；利用关系式SG3.x＝P1.x+0.4S,SG3.y＝P3.y-0.5S计算座位等级字符对象的右下角坐标，(SG3.x,SG3.y)表示座位等级字符对象的右下角坐标。

若目标字符对象为身份证号及姓名字符对象，则可以利用关系式ID1.x＝P1.x-0.4.6S,ID1.y＝P1.y+0.05S计算身份证号及姓名字符对象的左上角坐标，(ID1.x,ID1.y)表示身份证号及姓名字符对象的左上角坐标；利用关系式ID3.x＝P1.x-0.75S,ID3.y＝P3.y+0.5S计算身份证号及姓名字符对象的右下角坐标，(ID3.x,ID3.y)表示身份证号及姓名字符对象的右下角坐标。

步骤S35、基于所述目标字符对象的左上角坐标及右下角坐标，从所述规范化图像中分割出包含所述目标字符对象的图像，作为第一图像。

基于目标字符对象的左上角坐标及右下角坐标，可以确定目标字符对象在规范化图像中的位置，进而可以从规范化图像中分割出包含目标字符对象的图像，作为第一图像。

步骤S36、检测所述第一图像中字符区域的边界框，将所述第一图像中所述边界框所包含的图像分割出来，作为目标图像。

步骤S36的详细过程可以参见前述实施例中步骤S14的相关介绍，在此不再赘述。

作为本申请另一可选实施例，参照图5，为本申请提供的一种火车票字符区域分割方法实施例3的流程示意图，本实施例主要是对实施例2描述的火车票字符区域分割方法的细化方案，如图5所示，该方法可以包括但并不局限于以下步骤：

步骤S51、获取初始图像，所述初始图像中包含火车票图像。

步骤S52、检测所述初始图像中的火车票二维码区域。

步骤S53、对所述初始图像进行旋转，旋转后的图像作为规范化图像，所述规范化图像中所述火车票二维码区域水平放置。

步骤S54、基于所述火车票二维码区域的顶点坐标及所述火车票二维码区域与所述目标字符对象之间的相对位置关系，计算所述规范化图像中所述目标字符对象的左上角坐标及右下角坐标。

步骤S55、基于所述目标字符对象的左上角坐标及右下角坐标，从所述规范化图像中分割出包含所述目标字符对象的图像，作为第一图像。

步骤S51-S55的详细过程可以参见前述实施例中步骤S31-S35的相关介绍，在此不再赘述。

步骤S56、对所述第一图像进行反色处理。

本实施例中，可以利用关系式Isi＝255-Is对第一图像进行反色处理；

其中，Is表示第一图像中的某一个像素，Isi表示反色处理后的图像中的某一个像素。

对第一图像进行反色处理可以将第一图像中的黑色像素点变为白色像素点，白色像素点变为黑色像素点。

火车票图像中有效字符信息一般为黑色，如，出发站字符信息、达到站字符信息等，在第一图像反色处理后，火车票图像中的有效字符信息变为白色像素。

步骤S57、从反色处理后的第一图像中提取白色像素区域，并标记所述白色像素区域中的白色像素点为1及非白色像素点为0，得到二值化图像。

可以理解的是，从反色处理后的第一图像中提取白色像素区域，可以较为准确的确定出有包含有效字符信息的区域。

本实施例中，采用标记白色像素区域中的白色像素点为1及非白色像素点为0的方式对白色像素区域进行二值化，得到二值化图像。

二值化图像可以参见图6所示，字符信息由白色像素点组成，非字符信息由黑色像素点组成。

本实施例中，从反色处理后的第一图像中提取白色像素区域的过程，可以包括：

D11、将反色处理后的第一图像变换为HSV域的图像，作为第一待处理图像；

D12、采用Yen算法，计算所述第一待处理图像中V通道的门限值，记为Tv；

D13、根据所述V通道的门限值，调整白色阈值范围，并从所述第一待处理图像中选取三通道值在白色阈值范围内的像素点，作为白色像素点。

本实施例中，通过V通道的门限值，调整白色阈值范围，根据调整后的白色阈值范围选取白色像素点，可以提高白色像素点选取的可靠性。

如，白色阈值范围的初始值可以设置为白色下门限Twb＝[0,0,Tv+38]，白色上门限Twt＝[180,30,255]。

D14、将所述第一待处理图像中包含所述白色像素点的区域作为白色像素区域。

步骤S58、对所述二值化图像进行水平方向投影，得到水平直方图。

步骤S59、从所述水平直方图中的中心开始，向两端查找像素值为1的像素点的个数为0的点，将查找到的点之间的区域作为目标高度。

在水平直方图中像素值为1的像素点的个数为0的点可以表示非白色区域中的某一行。

如图7所示，从水平直方图中的中心Q开始，向两端查找像素值为1的像素点的个数为0的点分别为M和N，则M和N之间的区域则可以作为目标高度。

本实施例中，以内容为“溧水站”的出发站区域为例，对步骤S58-S59进行详细说明，如图8(a)所示的对出发站字符对象进行二值化的图像Ib，Ib以[139×502]的0～1矩阵表征，计算水平方向投影H(i)＝sum(Ib(i,:)),i＝0,…,138，得到如图8(b)所示的水平直方图。检测H中心坐标的数值，即H(69)的数值(即像素值为1的像素点的个数)，如果不为0，则确定此点为初始搜索位置Hs，向两端进行搜索；如果为0，则调整初始搜索位置，即在正负10的范围内，以步长为1查找不为0的点，并以此点为初始搜索位置Hs，向两端进行搜索。当搜索到46和134时，数值为0，则可以确定46与134之间的区域为目标高度。

步骤S510、对所述二值化图像进行垂直方向投影，得到垂直直方图。

步骤S511、从所述垂直直方图的第一端点开始，向中心方向查找像素值为1的像素点的个数不为0的点，将查找到的第一个点作为第一目标点，并从所述垂直直方图的第二端点开始，向中心方向查找像素值为1的像素点的个数不为0的点，将查找到的第一个点作为第二目标点，将所述第一目标点与所述第二目标点之间的距离作为目标宽度。

垂直直方图中像素值为1的像素点的个数不为0的点可以表示白色像素区域中的某一列。

如图9所示，L1表示第一目标点，L2表示第二目标点，L1与L2之间的距离作为目标宽度。

本实施例中，以内容为“溧水站”的出发站区域为例，对步骤S510-S511进行详细说明，如图10(a)所示的对出发站字符对象进行二值化的图像Ib，将图像Ib的第0～46行及134～138行置0后，计算Ib垂直方向投影V(i)＝sum(Ib(:,i)),i＝0,…,501，得到如图10(b)所示的垂直直方图，从垂直直方图的两个端点开始，首先找到数值为0的点即图10(b)中的0点和500点，以这两点为初始搜索位置，向中心进行搜索，找到数值不为0的点即110和490两个点，110和490两个点间的区域即目标宽度。

步骤S512、将宽度为所述目标宽度及高度为所述目标高度的矩形框作为所述字符区域的边界框。

步骤S513、将所述第一图像中所述边界框所包含的图像分割出来，作为目标图像。

将所述第一图像中所述边界框所包含的图像分割出来，得到的目标图像可以参见图11。

应用前述各个实施例介绍的火车票字符区域分割方法，对火车票图像中的各个目标字符对象进行分割，分割的结果可以参见图12。

作为本申请另一可选实施例，参照图13，为本申请提供的一种火车票字符区域分割方法实施例3的流程示意图，该方法可以包括但并不局限于以下步骤：

步骤101、获取初始图像，所述初始图像中包含火车票图像。

步骤S102、检测所述初始图像中的火车票二维码区域。

步骤S103、对所述初始图像进行旋转，旋转后的图像作为规范化图像，所述规范化图像中所述火车票二维码区域水平放置。

步骤S104、基于所述火车票二维码区域的顶点坐标及所述火车票二维码区域与所述目标字符对象之间的相对位置关系，计算所述规范化图像中所述目标字符对象的左上角坐标及右下角坐标。

步骤S105、基于所述目标字符对象的左上角坐标及右下角坐标，从所述规范化图像中分割出包含所述目标字符对象的图像，作为第一图像。

步骤S106、对所述第一图像进行反色处理。

步骤S107、从反色处理后的第一图像中提取白色像素区域，并标记所述白色像素区域中的白色像素点为1及非白色像素点为0，得到二值化图像。

步骤S101-S107的详细过程可以参见前述实施例中步骤S51-57的相关介绍，在此不再赘述。

步骤S108、对所述二值化图像进行膨胀和腐蚀操作。

优选的，可以利用[3×3]的卷积核对二值化图像进行膨胀和腐蚀操作。

步骤S109、对进行膨胀和腐蚀操作后的二值化图像进行水平方向投影，得到水平直方图。

步骤S110、从所述水平直方图中的中心开始，向两端查找像素值为1的像素点的个数为0的点，将查找到的点之间的距离作为目标高度。

步骤S111、对进行膨胀和腐蚀操作后的二值化图像进行垂直方向投影，得到垂直直方图。

步骤S112、从所述垂直直方图的第一端点开始，向中心方向查找像素值为1的像素点的个数不为0的点，将查找到的第一个点作为第一目标点，并从所述垂直直方图的第二端点开始，向中心方向查找像素值为1的像素点的个数不为0的点，将查找到的第一个点作为第二目标点，将所述第一目标点与所述第二目标点之间的距离作为目标宽度。

对二值化图像进行膨胀和腐蚀操作之后，可以提高目标高度和目标宽度的准确性。

步骤S113、将宽度为所述目标宽度及高度为所述目标高度的矩形框作为所述字符区域的边界框。

步骤S114、将所述第一图像中所述边界框所包含的图像分割出来，作为目标图像。

步骤S109-S114的详细过程可以参见前述实施例中步骤S58-S513的相关介绍，在此不再赘述。

作为本申请另一可选实施例，参照图14，为本申请提供的一种火车票字符区域分割方法实施例4的流程示意图，本实施例主要是对实施例2描述的火车票字符区域分割方法的细化方案，如图14所示，该方法可以包括但并不局限于以下步骤：

步骤S111、获取初始图像，所述初始图像中包含火车票图像。

步骤S112、检测所述初始图像中的火车票二维码区域。

步骤S113、对所述初始图像进行旋转，旋转后的图像作为规范化图像，所述规范化图像中所述火车票二维码区域水平放置。

步骤S111-S113的详细过程可以参见前述实施例中步骤S31-S32的相关介绍，在此不再赘述。

步骤S114、基于所述火车票二维码区域的顶点坐标，计算所述规范化图像中所述火车票票面区域的左上角坐标及右下角坐标。

具体地，可以基于火车票二维码区域的顶点坐标以及实施例2中介绍的分割基准长度S，计算所述规范化图像中所述火车票票面区域的左上角坐标及右下角坐标。

基于火车票二维码区域的顶点坐标以及实施例2中介绍的分割基准长度S，计算所述规范化图像中所述火车票票面区域的左上角坐标及右下角坐标的过程，可以包括：

以火车票二维码区域的点1为基准(点2、点3或点4也可以作为基准)，利用关系式T1.x＝max(0，P1.x-5.0S),T1.y＝max(0，P1.y-2.6S)计算规范化图像中火车票票面区域的左上角坐标，(T1.x,T1.y)表示火车票票面区域的左上角坐标；利用关系式T3.x＝min(Iw-1,P1.x+1.6S),T3.y＝min(Ih-1,P1.y+1.7S)计算规范化图像中火车票票面区域的右下角坐标，(T1.x,T1.y)表示火车票票面区域的右下角坐标。

其中，Iw表示规范化图像的宽度，Ih表示规范化图像的高度。

步骤S115、基于所述火车票票面区域的左上角坐标及右下角坐标，从所述规范化图像中分割出所述火车票票面区域。

步骤S116、基于所述火车票二维码区域的顶点坐标及所述火车票二维码区域与所述目标字符对象之间的相对位置关系，计算所述火车票票面区域中所述目标字符对象的左上角坐标及右下角坐标。

在步骤S115分割出火车票票面区域的基础上，本步骤计算火车票票面区域中目标字符对象的左上角坐标及右下角坐标，可以使运算更简便，提高运算效率。

步骤S117、基于所述目标字符对象的左上角坐标及右下角坐标，从所述规范化图像中分割出包含所述目标字符对象的图像，作为第一图像。

步骤S118、检测所述第一图像中字符区域的边界框，将所述第一图像中所述边界框所包含的图像分割出来，作为目标图像。

步骤S117-S118的详细过程可以参见前述实施例中的步骤S35-S36，在此不再赘述。

接下来对本申请提供的火车票字符区域分割装置进行介绍，下文介绍的火车票字符区域分割装置与上文介绍的火车票字符区域分割方法可相互对应参照。

请参见图15，火车票字符区域分割装置包括：第一获取模块11、第一检测模块12、第一分割模块13和第二分割模块14。

第一获取模块11，用于获取初始图像，所述初始图像中包含火车票图像；

第一检测模块12，用于检测所述初始图像中的火车票二维码区域；

第一分割模块13，用于基于所述火车票二维码区域与目标字符对象之间的相对位置关系，从所述初始图像中分割出包含所述目标字符对象的图像，作为第一图像；

第二分割模块14，用于检测所述第一图像中字符区域的边界框，将所述第一图像中所述边界框所包含的图像分割出来，作为目标图像。

本实施例中，所述第一分割模块13，可以包括：

旋转子模块，用于对所述初始图像进行旋转，旋转后的图像作为规范化图像，所述规范化图像中所述火车票二维码区域水平放置；

第一计算子模块，用于基于所述火车票二维码区域的顶点坐标及所述火车票二维码区域与所述目标字符对象之间的相对位置关系，计算所述规范化图像中所述目标字符对象的左上角坐标及右下角坐标；

第一分割子模块，用于基于所述目标字符对象的左上角坐标及右下角坐标，从所述规范化图像中分割出包含所述目标字符对象的图像。

本实施例中，所述第二分割模块14，可以包括：

反色处理子模块，用于从反色处理后的第一图像中提取白色像素区域，并标记所述白色像素区域中的白色像素点为1及非白色像素点为0，得到二值化图像；

二值化子模块，用于从反色处理后的第一图像中提取白色像素区域，并标记所述白色像素区域中的白色像素点为1及非白色像素点为0，得到二值化图像；

第一确定子模块，用于对所述二值化图像进行水平方向投影，得到水平直方图；

第二确定子模块，用于从所述水平直方图中的中心开始，向两端查找像素值为1的像素点的个数为0的点，将查找到的点之间的距离作为目标高度；

第三确定子模块，用于对所述二值化图像进行垂直方向投影，得到垂直直方图；

第四确定子模块，用于从所述垂直直方图的第一端点开始，向中心方向查找像素值为1的像素点的个数不为0的点，将查找到的第一个点作为第一目标点，并从所述垂直直方图的第二端点开始，向中心方向查找像素值为1的像素点的个数不为0的点，将查找到的第一个点作为第二目标点，将所述第一目标点与所述第二目标点之间的距离作为目标宽度；

第五确定子模块，用于将宽度为所述目标宽度及高度为所述目标高度的矩形框作为所述字符区域的边界框。

本实施例中，上述二值化子模块，具体可以用于：

将反色处理后的第一图像变换为HSV域的图像，作为第一待处理图像；

计算所述第一待处理图像中V通道的门限值；

根据所述V通道的门限值，调整白色阈值范围，并从所述第一待处理图像中选取三通道值在调整后的白色阈值范围内的像素点，作为白色像素点；

将所述第一待处理图像中包含所述白色像素点的区域作为白色像素区域。

本实施例中，上述第一计算子模块，具体可以用于：

基于所述火车票二维码区域的顶点坐标，计算所述规范化图像中所述火车票票面区域的左上角坐标及右下角坐标；

基于所述火车票票面区域的左上角坐标及右下角坐标，从所述规范化图像中分割出所述火车票票面区域；

基于所述火车票二维码区域的顶点坐标及所述火车票二维码区域与所述目标字符对象之间的相对位置关系，计算所述火车票票面区域中所述目标字符对象的左上角坐标及右下角坐标。

需要说明的是，本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。对于装置类实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本申请时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。

通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本申请可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

以上对本申请所提供的一种火车票字符区域分割方法及装置进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。

Claims (10)

1.一种火车票字符区域分割方法，其特征在于，包括：

获取初始图像，所述初始图像中包含火车票图像；

检测所述初始图像中的火车票二维码区域；

基于所述火车票二维码区域与目标字符对象之间的相对位置关系，从所述初始图像中分割出包含所述目标字符对象的图像，作为第一图像；

检测所述第一图像中字符区域的边界框，将所述第一图像中所述边界框所包含的图像分割出来，作为目标图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述火车票二维码区域与目标字符对象之间的相对位置关系，从所述初始图像中分割出包含所述目标字符对象的图像，包括：

对所述初始图像进行旋转，旋转后的图像作为规范化图像，所述规范化图像中所述火车票二维码区域水平放置；

基于所述火车票二维码区域的顶点坐标及所述火车票二维码区域与所述目标字符对象之间的相对位置关系，计算所述规范化图像中所述目标字符对象的左上角坐标及右下角坐标；

基于所述目标字符对象的左上角坐标及右下角坐标，从所述规范化图像中分割出包含所述目标字符对象的图像。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述检测所述第一图像中字符区域的边界框，包括：

对所述第一图像进行反色处理；

从反色处理后的第一图像中提取白色像素区域，并标记所述白色像素区域中的白色像素点为1及非白色像素点为0，得到二值化图像；

对所述二值化图像进行水平方向投影，得到水平直方图；

从所述水平直方图中的中心开始，向两端查找像素值为1的像素点的个数为0的点，将查找到的点之间的距离作为目标高度；

对所述二值化图像进行垂直方向投影，得到垂直直方图；

从所述垂直直方图的第一端点开始，向中心方向查找像素值为1的像素点的个数不为0的点，将查找到的第一个点作为第一目标点，并从所述垂直直方图的第二端点开始，向中心方向查找像素值为1的像素点的个数不为0的点，将查找到的第一个点作为第二目标点，将所述第一目标点与所述第二目标点之间的距离作为目标宽度；

将宽度为所述目标宽度及高度为所述目标高度的矩形框作为所述字符区域的边界框。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述从反色处理后的第一图像中提取白色像素区域，包括：

将反色处理后的第一图像变换为HSV域的图像，作为第一待处理图像；

计算所述第一待处理图像中V通道的门限值(此处以修改为计算门限)；

根据所述V通道的门限值，调整白色阈值范围，并从所述第一待处理图像中选取三通道值在调整后的白色阈值范围内的像素点，作为白色像素点；

将所述第一待处理图像中包含所述白色像素点的区域作为白色像素区域。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述火车票二维码区域的顶点坐标及所述火车票二维码区域与所述目标字符对象之间的相对位置关系，计算所述规范化图像中所述目标字符对象的左上角坐标及右下角坐标，包括：

基于所述火车票二维码区域的顶点坐标，计算所述规范化图像中火车票票面区域的左上角坐标及右下角坐标；

基于所述火车票票面区域的左上角坐标及右下角坐标，从所述规范化图像中分割出所述火车票票面区域；

基于所述火车票二维码区域的顶点坐标及所述火车票二维码区域与所述目标字符对象之间的相对位置关系，计算所述火车票票面区域中所述目标字符对象的左上角坐标及右下角坐标。

6.一种火车票字符区域分割装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取初始图像，所述初始图像中包含火车票图像；

第一检测模块，用于检测所述初始图像中的火车票二维码区域；

第一分割模块，用于基于所述火车票二维码区域与目标字符对象之间的相对位置关系，从所述初始图像中分割出包含所述目标字符对象的图像，作为第一图像；

第二分割模块，用于检测所述第一图像中字符区域的边界框，将所述第一图像中所述边界框所包含的图像分割出来，作为目标图像。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第一分割模块，包括：

旋转子模块，用于对所述初始图像进行旋转，旋转后的图像作为规范化图像，所述规范化图像中所述火车票二维码区域水平放置；

第一计算子模块，用于基于所述火车票二维码区域的顶点坐标及所述火车票二维码区域与所述目标字符对象之间的相对位置关系，计算所述规范化图像中所述目标字符对象的左上角坐标及右下角坐标；

第一分割子模块，用于基于所述目标字符对象的左上角坐标及右下角坐标，从所述规范化图像中分割出包含所述目标字符对象的图像。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述第二分割模块，包括：

反色处理子模块，用于从反色处理后的第一图像中提取白色像素区域，并标记所述白色像素区域中的白色像素点为1及非白色像素点为0，得到二值化图像；

二值化子模块，用于从反色处理后的第一图像中提取白色像素区域，并标记所述白色像素区域中的白色像素点为1及非白色像素点为0，得到二值化图像；

第一确定子模块，用于对所述二值化图像进行水平方向投影，得到水平直方图；

第二确定子模块，用于从所述水平直方图中的中心开始，向两端查找像素值为1的像素点的个数为0的点，将查找到的点之间的距离作为目标高度；

第三确定子模块，用于对所述二值化图像进行垂直方向投影，得到垂直直方图；

第四确定子模块，用于从所述垂直直方图的第一端点开始，向中心方向查找像素值为1的像素点的个数不为0的点，将查找到的第一个点作为第一目标点，并从所述垂直直方图的第二端点开始，向中心方向查找像素值为1的像素点的个数不为0的点，将查找到的第一个点作为第二目标点，将所述第一目标点与所述第二目标点之间的距离作为目标宽度；

第五确定子模块，用于将宽度为所述目标宽度及高度为所述目标高度的矩形框作为所述字符区域的边界框。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述二值化子模块，具体用于：

将反色处理后的第一图像变换为HSV域的图像，作为第一待处理图像；

计算所述第一待处理图像中V通道的门限值；

根据所述V通道的门限值，调整白色阈值范围，并从所述第一待处理图像中选取三通道值在调整后的白色阈值范围内的像素点，作为白色像素点；

将所述第一待处理图像中包含所述白色像素点的区域作为白色像素区域。

10.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述第一计算子模块，具体用于：

基于所述火车票二维码区域的顶点坐标，计算所述规范化图像中火车票票面区域的左上角坐标及右下角坐标；

基于所述火车票票面区域的左上角坐标及右下角坐标，从所述规范化图像中分割出所述火车票票面区域；

基于所述火车票二维码区域的顶点坐标及所述火车票二维码区域与所述目标字符对象之间的相对位置关系，计算所述火车票票面区域中所述目标字符对象的左上角坐标及右下角坐标。