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公开(公告)号：CN109961020A
公开(公告)日：2019-07-02
申请号：CN201910162955.X
申请日：2019-03-05
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种发票印章去除方法，该方法包括如下步骤：读取发票图片，并通过函数对发票图片进行通道拆分；提取通道中的红色通道，由此得到红色通道灰度值图片；计算所述红色通道灰度值图片的统计直方图，确定最佳阈值；根据最佳阈值，对所述红色通道灰度值图片进行二值化；采用膨胀算法对二值化后的图片进行处理，得到去除印章后的图片，本发明是针对图像内容的预处理，在去掉发票印章的同时，利用图片融合及修复技术使被遮盖的信息保持完整，主要解决了发票重要信息区域被印章遮住而无法进行下一步发票信息精准识别的问题，结果具有很好的准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN109858414A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201910051813.6
申请日：2019-01-21
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种发票分块检测方法，所述方法包括以下步骤：采集待检测发票图像；将待检测发票图像输入至已训练好的深度学习模型中，回归得到发票图像的块区域和对应的分类类别；根据分类类别从块区域中提取目标块区域，输出被检测发票图像及对应的目标块区域图像，本发明结合Yolov3深度学习算法、K-means聚类方式、采用全卷积与residual结构相结合的Darknet-53网络结构对特征值进行提取，实现了对发票块区域精准定位和提取，本发明对图片的智能定位产生深远影响和重要意义，也为发票的进一步文字识别提高了准确性。
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公开(公告)号：CN109948617A
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201910246868.2
申请日：2019-03-29
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了计算机视觉图像处理技术领域的一种发票图像定位方法。旨在解决现有技术对于移动端从不同倾斜角度拍摄的发票图像，无法进行准确定位以准确提取有用信息。所述方法包括如下步骤：将待定位发票图像加载至已训练好的深度学习模型中；根据霍夫变换算法对待定位发票图像进行倾斜校正；根据训练生成的最佳权重值对待定位发票图像进行定位。
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公开(公告)号：CN109948609A
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201910168207.2
申请日：2019-03-06
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的智能阅卷定位方法，以口算题定位为例，方法包括，用手机拍摄若干张口算题图片，并将其分为训练集和测试集；利用labelImg标注工具，用Bounding Box标记出训练集中每张图片上口算题的位置；然后生成xml文件，将xml文件转换成txt文件；对YOLOv3算法进行修改，在分类中加入小学生口算题的类别，并且对数据集进行训练；训练完成后保存权重，对测试集中的图片进行测试，回归出每张图片中每个口算题的Bounding Box，实现小学生口算题的定位。本发明能够实现对图片中若干口算题的定位功能，而且测试结果的准确性较高，从而可以降低了人工阅卷的工作量。
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