[發(fā)明專利]一種基于反向滴水算法的卷面成績識別方法及其系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202310291824.8
• 申請日: 2023-03-23
• 公開（公告）號: CN116363687A
• 公開（公告）日: 2023-06-30
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 溫正城;徐元康;趙晨凱;溫興鏘
• 申請（專利權(quán)）人: 杭州電子科技大學(xué)
• 主分類號: G06V30/42
• 分類號: G06V30/42;G06V30/41;G06T7/136;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 杭州君度專利代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 33240
• 代理人: 朱亞冠

1.一種基于反向滴水算法的卷面成績識別方法，包括卷面成績提取部分；其特征在于所述卷面成績提取部分具體包括以下步驟：

步驟S21：獲取待處理的試卷RGB圖像中總分與各個題目分?jǐn)?shù)框位置處的圖片，并將其轉(zhuǎn)換為HSV圖片；對上述HSV圖片進(jìn)行特定色彩閾值分割，得到所需特定色彩空間的手寫分?jǐn)?shù)圖片，并將其轉(zhuǎn)化二值圖；對二值圖內(nèi)的手寫分?jǐn)?shù)進(jìn)行膨脹操作，得到更清晰的含有手寫分?jǐn)?shù)的二值圖；

步驟S22：判斷步驟S21含有分?jǐn)?shù)的二值圖中數(shù)字是否為單個數(shù)字，若是則不予處理，并跳轉(zhuǎn)至步驟S24；若否則進(jìn)行步驟S23；

步驟S23：對多位手寫數(shù)字分割為單個數(shù)字

對多位數(shù)字二值圖采用反向滴水分割算法進(jìn)行切割操作，得到多張單個數(shù)字圖片，將單個數(shù)字圖片進(jìn)行位置編碼，然后跳轉(zhuǎn)至步驟S24；

所述反向滴水算法具體包括如下步驟：

①對多位數(shù)字的二值化圖片進(jìn)行歸一化處理；

②歸一化處理后圖片中引入一個動點(diǎn)P，取點(diǎn)P的左上、上、右上、左、右五個像素，分別標(biāo)記為P1、P2、P3、P4、P5；以P₀為起始點(diǎn)，其中P₀坐標(biāo)為(roundup(L×0.55+R×0.45),H)；roundup表示向上取整函數(shù)，L、R分別表示圖片中多位數(shù)字的最大框左、右側(cè)橫坐標(biāo)，H為圖片的高度；給動點(diǎn)P賦予如下行為模式：若P4、P5為非筆跡像素，則動點(diǎn)P向上移動一個像素；若P1、P2、P4為筆跡像素，P3、P5為非筆跡像素，則動點(diǎn)P向右移動1個像素并向上移動1個像素；若P1、P2、P3、P4為筆跡像素，P5為非筆跡像素，則動點(diǎn)P向右移動2個像素并向上移動1個像素；若P1、P2、P3、P5為筆跡像素，P4為非筆跡像素，則動點(diǎn)P向左移動2個像素并向上移動1個像素；除上述情況外，動點(diǎn)P向左移動1個像素并向上移動1個像素；動點(diǎn)P根據(jù)以上行為模式自下向上運(yùn)動，并記錄每次運(yùn)動前動點(diǎn)P的位置，直到達(dá)到第一行像素；

③記錄上述步驟②動點(diǎn)P的運(yùn)動軌跡，根據(jù)動點(diǎn)P的運(yùn)動軌跡將原圖分割成單個數(shù)字圖片；

S24間接重心法填充圖片

采用間接重心法將單個數(shù)字圖片處理成尺寸為28×28像素，且數(shù)字位于中心、數(shù)字邊界與圖片邊界左右間隔在a1個像素點(diǎn)、上下間隔在a2個像素點(diǎn)的圖片；

步驟S25：單個數(shù)字預(yù)測與組合

分類器接收步驟S24處理后單個數(shù)字圖片，輸出對應(yīng)的數(shù)字；若步驟S22原始圖片判斷為單個數(shù)字則直接將其作為最終得分成績，若步驟S22原始圖片判斷為多位數(shù)字，則根據(jù)多位數(shù)字的位置編碼對分類器輸出結(jié)果進(jìn)行組合，構(gòu)成對應(yīng)得分成績。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述方法，其特征在于所述方法還包括學(xué)號提取部分；

所述學(xué)號提取部分具體包括以下步驟：

步驟S11：獲取待處理的試卷RGB圖像中學(xué)號框部分圖片；

步驟S12：對上述學(xué)號框部分圖像進(jìn)一步切分，獲取學(xué)號圖片；

步驟S13：對上述學(xué)號圖片進(jìn)行灰度化、二值化、切割操作得到單個數(shù)字圖片；

步驟S14：將切割出的單個數(shù)字圖片按序編號，采用間接重心法按順序修補(bǔ)圖片，預(yù)測每個單個數(shù)字再進(jìn)行結(jié)合，即可得到學(xué)生學(xué)號信息。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述方法，其特征在于步驟21中所述轉(zhuǎn)換為HSV圖片通過python的圖像處理模塊opencv實(shí)現(xiàn)。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述方法，其特征在于步驟21中所述特定色彩空間的HSV分量范圍為0-10，156-180，43-255，46-255。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述方法，其特征在于步驟22中所述判斷步驟S21含有手寫分?jǐn)?shù)的二值圖中數(shù)字是否為單個數(shù)字操作具體是通過按行列遍歷確認(rèn)含有分?jǐn)?shù)的二值圖中字符最大框的寬W與高H，計(jì)算寬高比W/H，若W/Ha則認(rèn)為是多位數(shù)字，若W/H＜a則認(rèn)為是單個數(shù)字；a表示閾值。