一种识别背景图片中身份证的截取方法、装置及介质与流程

1.本发明涉及一种识别背景图片中身份证的截取方法、装置及介质，属于智能终端技术领域。


背景技术：

2.证件采集在金融、证券、保险等领域常见的业务办理的关键环节，实际应用场景中都是通过摄像头、高拍仪等设备进行身份证拍摄，得到含有身份证的图片，然后在原始图片中对身份证区域进行截取，常规的截取方式是利用图像处理算法对原始图片进行处理，包括图像灰度处理、二值化、边缘检测、直线拟合等，截取出身份证的区域，但拍摄环境、拍摄设备、拍摄背景等因素对截取效果有极大影响，例如，二值化阈值的设置不能固定为一个值，需要针对不同的图片质量进行调整，因此常规的身份证截取方法存在不足之处，具体可归纳为以下几点：
3.1、容易受光线影响
4.常规的身份证区域截取容易受光线变化的影响，因为证件的拍摄环境一般是在自然条件下，光线肯定是不稳定的，但是图像处理算法中得阈值设置不可能随时调整，因此，在光线变化后，在原来的阈值条件下就可能截取不到正确的区域。
5.2、背景颜色与证件颜色反差度影响
6.常规的身份证区域截取算法在背景颜色和证件颜色反差较大时，可以取得比较好的截取效果，但在反差度小的情况下，截取效果不好，例如身份证的底色是白色，当拍摄背景也是白色或浅色时，在二值化处理阶段身份证区域就会和背景连成一片。


技术实现要素：

7.针对上述存在的技术问题，本发明的目的是：提出了一种识别背景图片中身份证的截取方法、装置及介质，可以有效降低拍摄环境对身份证区域截取效果的影响。
8.本发明的技术解决方案是这样实现的：一种识别背景图片中身份证的截取方法，包括如下步骤，
9.采集证件上固定文字训练样本，通过深度学习模型训练识别证件上的固定文字，并对训练数据集进行采集；
10.固定文字识别模型深度学习训练，设计固定文字识别模型深度学习框架，对采集的数据集进行深度学习训练，得到识别模型；
11.图像处理获取信息行，截取、分割文字，利用图像处理算法，从背景图片中获取含有文字的信息行，并对信息行进行截取，进行文字分割，得到单个文字；
12.进行固定文字识别得到文字位置，利用深度学习训练得到的识别模型对分割得到的文字进行识别，将识别成功的固定文字以及坐标位置记录；
13.根据识别出的固定文字以及坐标位置截取身份证区域，计算固定文字与身份证区域之间的坐标位置关系，然后利用识别成功的固定文字的坐标位置，计算出坐标区域，并进
行身份证区域截取。
14.优选的，所述对训练数据集进行采集包括采集固定文字样本，并对采集的样本进行图像处理及数据集增广。
15.优选的，所述固定文字样本包括多种字体、不同字号的“姓名”两字。
16.优选的，所述图像处理包括进行亮度、噪声、模糊、腐蚀处理。
17.本发明还提供一种识别背景图片中身份证的截取装置，
18.包括采集模块、训练模块、图像处理模块、文字位置模块和截取模块；
19.所述采集模块通过深度学习模型训练识别证件上的固定文字，并对训练数据集进行采集；
20.所述训练模块对采集模块采集的数据集进行深度学习训练，得到识别模型；
21.所述图像处理模块利用图像处理算法，从背景图片中获取含有文字的信息行，并对信息行进行截取，进行文字分割，得到单个文字；
22.所述文字位置模块利用深度学习训练得到的识别模型对分割得到的文字进行识别，将识别成功的固定文字以及坐标位置记录；
23.所述截取模块计算固定文字与身份证区域之间的坐标位置关系，然后利用识别成功的固定文字的坐标位置，计算出坐标区域，并进行身份证区域截取。
24.本发明还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现上述所述的一种识别背景图片中身份证的截取方法的步骤。
25.由于上述技术方案的运用，本发明与现有技术相比具有下列优点：
26.本发明的一种识别背景图片中身份证的截取方法、装置及介质，通过采集证件上固定文字训练样本；固定文字识别模型深度学习训练；图像处理获取信息行，截取、分割文字；进行固定文字识别得到文字位置；根据识别出的固定文字以及坐标位置截取身份证区域，通过深度学习训练得到固定文字识别模型，利用固定文字的识别进行有背景的图片中身份证区域截取，有效降低拍摄环境对身份证区域截取效果的影响。
附图说明
27.下面结合附图对本发明技术方案作进一步说明：
28.附图1为本发明的一种识别背景图片中身份证的截取方法流程图；
29.附图2为本发明的一种识别背景图片中身份证的截取装置的结构示意图。
具体实施方式
30.下面结合附图来说明本发明。
31.如附图1所示为本发明所述的一种识别背景图片中身份证的截取方法，包括如下步骤，
32.采集证件上固定文字训练样本，通过深度学习模型训练识别证件上的固定文字，并对训练数据集进行采集；所述对训练数据集进行采集包括采集固定文字样本，并对采集的样本进行图像处理及数据集增广；
33.固定文字识别模型深度学习训练，设计固定文字识别模型深度学习框架，对采集
的数据集进行深度学习训练，得到识别模型；所述固定文字样本包括多种字体、不同字号的“姓名”两字；
34.图像处理获取信息行，截取、分割文字，利用图像处理算法，从背景图片中获取含有文字的信息行，并对信息行进行截取，进行文字分割，得到单个文字；所述图像处理包括进行亮度、噪声、模糊、腐蚀处理；
35.进行固定文字识别得到文字位置，利用深度学习训练得到的识别模型对分割得到的文字进行识别，将识别成功的固定文字以及坐标位置记录；
36.根据识别出的固定文字以及坐标位置截取身份证区域，计算固定文字与身份证区域之间的坐标位置关系，然后利用识别成功的固定文字的坐标位置，计算出坐标区域，并进行身份证区域截取。
37.如附图2所示，基于与前述实施例中一种识别背景图片中身份证的截取方法同样的发明构思，本发明还提供一种识别背景图片中身份证的截取装置，
38.包括采集模块、训练模块、图像处理模块、文字位置模块和截取模块；
39.所述采集模块通过深度学习模型训练识别证件上的固定文字，并对训练数据集进行采集；
40.所述训练模块对采集模块采集的数据集进行深度学习训练，得到识别模型；
41.所述图像处理模块利用图像处理算法，从背景图片中获取含有文字的信息行，并对信息行进行截取，进行文字分割，得到单个文字；
42.所述文字位置模块利用深度学习训练得到的识别模型对分割得到的文字进行识别，将识别成功的固定文字以及坐标位置记录；
43.所述截取模块计算固定文字与身份证区域之间的坐标位置关系，然后利用识别成功的固定文字的坐标位置，计算出坐标区域，并进行身份证区域截取。
44.基于与前述实施例中一种识别背景图片中身份证的截取方法同样的发明构思，本发明还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现上述所述的一种识别背景图片中身份证的截取方法的步骤。
45.本发明的一种识别背景图片中身份证的截取方法、装置及介质，通过采集证件上固定文字训练样本；固定文字识别模型深度学习训练；图像处理获取信息行，截取、分割文字；进行固定文字识别得到文字位置；根据识别出的固定文字以及坐标位置截取身份证区域，通过深度学习训练得到固定文字识别模型，利用固定文字的识别进行有背景的图片中身份证区域截取，有效降低拍摄环境对身份证区域截取效果的影响。
46.上述实施例只为说明本发明的技术构思及特点，其目的在于让熟悉此项技术的人士能够了解本发明的内容并加以实施，并不能以此限制本发明的保护范围，凡根据本发明精神实质所作的等效变化或修饰，都应涵盖在本发明的保护范围内。