【发票识别】基于模板匹配实现发票识别研究附matlab代码

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⛄ 内容介绍

随着我国信息化技术的不断升温,各行各业的自动化操作手段也在随势而新,会计电算化已经不是新话题,发票作为经济活动中的一个重要依据,其信息的收集,存储已然成为了一项"重体力劳动",采用传统的人工录入发票信息形式会耗费更多的人力,物力和财力,因此,利用现代信息处理技术来实现发票信息识别工作尤为迫切.当前地方国家税务机打发票由于其小巧性而被广泛普及使用.

⛄ 部分代码​

imagen=gray(1200:1250,370:1350);         %销售方区域 第1行

if size(imagen,3)==3 %RGB image

    imagen=rgb2gray(imagen);

end

imagen = imbinarize(imagen);

imagen = 1 - imagen;

se = strel('line',10,80);    % 用垂直线结构元素膨胀图像并比较结果。

BW2 = imdilate(imagen,se);

figure

imshow(BW2)

% 删除包含少于30个像素的所有对象

BW2 = bwareaopen(BW2,30);

imshow(BW2) 

% 存储矩阵

word=[ ];

re=BW2;

fid = fopen('result.txt', 'w');

% 载入模板 进行匹配

load templates.mat

global templates

num_letras=size(templates,2);

while 1

    % 字符分割

    [fl re]=lines(re);

    imgn=fl;

    

    % 标签 计数

    [L Ne] = bwlabel(imgn);    

    for n=1:Ne

        [r,c] = find(L==n);

        % 扩展

        n1=imgn(min(r):max(r),min(c):max(c));  

        % 调整尺寸

        img_r=imresize(n1,[42 24]);

        letter=read_letter(img_r,num_letras);

        filename_new=strcat(num2str(n),'.bmp');

        imwrite(img_r,filename_new,'bmp');

%         figure

%         imshow(img_r)

        word=[word letter];

        

    end

    fprintf(fid,'%s\n',word);

    word=[ ];

    if isempty(re)  

        break

    end

end

    

    fclose(fid);

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1]江素颖. 机打发票印刷体数字自动识别算法的研究与实现[D]. 北京工业大学.

[2]桂冠, 尹悦, 熊健,等. 一种基于图像处理的增值税发票识别方法:, CN108549843A[P]. 2018.

⛄ 完整代码

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