[发明专利]基于图像识别的练字评分方法、系统以及计算机可读介质

权利要求书

1.一种基于图像识别的练字评分方法，其特征在于，该方法需要利用到一种练字工具，所述练字工具包括字帖，所述字帖包括至少一张字帖页以及设置于字帖页上的识别线，所述识别线围合成练字区域以供用户在其内练字；通过扫描练字区域获取用户所写字迹，并将用户字迹与预设的练字模板对比重合率以进行评分。

2.如权利要求1所述的基于图像识别的练字评分方法，其特征在于，所述方法具体为：

步骤S1：获取对应该字帖页的练字模板，以及通过扫描练字区域获取用户所写的字迹图像；

步骤S2：在字迹图像和练字模板上分别设置M*N的网格特征模板,M、N均大于3,同时计算其特征向量；

步骤S3：通过将网格特征模板上的字迹图像和预设的练字模板的特征向量进行对比以判断其重合率，计算重合率的均值和预设的阀值对比以进行评分。

3.如权利要求2所述的基于图像识别的练字评分方法，其特征在于，所述练字工具进一步包括设备终端，在所述字帖页上设置对应该字帖页的识别码，所述识别码可被设备终端识别，所述练字工具和/或所述识别码中存储包括有练字模板。

4.如权利要求3任一项所述的基于图像识别的练字评分方法，其特征在于，其中步骤S1具体包括：

步骤S11：通过设备终端扫描字帖预设的识别码或者自身预设的数据库中获取练字模板；

步骤S12：通过设备终端扫描预设的练字区域获取字迹原图像；

步骤S13：对字迹原图像进行去噪后边缘检测，获取字迹图像。

5.如权利要求2所述的基于图像识别的练字评分方法，其特征在于，其中步骤S2具体包括：

步骤S21：将练字模板和字迹图像通过缩放到同一尺寸；

步骤S22：定义M*N的网格特征模板以将练字模板和字迹图像分为M*N的区域；

步骤S23：分别计算练字模板和字迹图像在每个区域的特征向量。

6.如权利要求2所述的基于图像识别的练字评分方法，其特征在于，其中步骤S3具体包括：

步骤S31：将同一区域的练字模板和字迹图像的特征向量做差得到第一差值，将第一差值和预设的第一阀值比对以得到区域重合率；

步骤S32：将各区域重合率进行平均得到重合率；

步骤S33：将重合率和预设的第二阀值进行比对以得到评分。

7.如权利要求2所述的基于图像识别的练字评分方法，其特征在于：步骤S1所获取的字迹图像可通过建立云服务端分享至其他用户，用户可对其字迹图像进行评分，用户中的相关书法专家可对其进行专家评分。

8.如权利要求6所述的基于图像识别的练字评分方法，其特征在于：通过步骤S31中的第一差值可获取用户完成率，根据完成率和预设的第三阀值进行对比，在步骤S33得到的评分上进行调控，从而得到最终评分。

9.一种基于图像识别的练字评分系统，其特征在于，包括：

字帖：包括字帖，所述字帖包括至少一张字帖页以及设置于字帖页上的识别线，所述识别线围合成练字区域以供用户在其内练字；

设备终端：用于扫描练字区域以获取用户所写的笔迹；

评分模块：用于计算用户所写的笔迹和预设的练字模板重合率对比以进行评分。

10.如权利要求9所述的基于图像识别的练字评分系统，其特征在于：所述系统进一步包括蓝牙模块，所述蓝牙模块用于设备终端和字帖形成的信息连接。