[发明专利]一种试卷图像采集方法、装置及设备

权利要求书

1.一种试卷图像采集方法,其特征在于,应用于终端设备，所述方法包括：

检测到拍照指令，通过终端设备上设置的传感器判断当前拍摄条件是否满足预设的拍摄条件；

若当前拍摄条件满足预设的拍摄条件，则通过终端设备上设置的摄像头采集试卷图像；

对采集的试卷图像进行图像质量检测；

若采集的试卷图像的图像质量满足预设的图像质量条件，则启动拍摄指令生成拍摄后的目标试卷图像。

2.根据权利要求1所述的试卷图像采集方法，其特征在于，所述对采集的试卷图像进行图像质量检测，还包括：

若采集的试卷图像的图像质量不满足预设的图像质量条件，则将不满足的预设的图像质量条件的判断结果反馈给用户。

3.根据权利要求2所述的试卷图像采集方法，其特征在于，所述检测到拍照指令，通过终端设备上设置的传感器判断当前拍摄条件是否满足预设的拍摄条件，包括：

检测到拍照指令，通过终端设备上设置的光线传感器判断当前拍摄环境的亮度是否低于预设的亮度阈值。

4.根据权利要3所述的试卷图像采集方法，其特征在于，所述检测到拍照指令，通过终端设备上设置的光线传感器判断当前拍摄环境的亮度是否低于预设的亮度阈值，还包括：

通过终端设备上设置的惯性传感器判断当前拍摄的终端设备是否存在抖动。

5.根据权利要求4所述的试卷图像采集方法，其特征在于，所述对采集的试卷图像进行图像质量检测，包括：

依次对采集的试卷图像的像素亮度、图像清晰度、边缘完整度、及试卷与摄像头的拍摄角度进行检测。

6.根据权利要求5所述的试卷图像采集方法，其特征在于，所述对采集的试卷图像进行图像清晰度检测，包括：

根据拉普拉斯算子对试卷图像进行运算，获取试卷图像中像素值的拉普拉斯变换值；

判断像素值的拉普拉斯变换值是否小于预定的经验值；

若像素值的拉普拉斯变换值小于预定的经验值，则判定试卷图像为模糊图像。

7.根据权利要求6所述的试卷图像采集方法，其特征在于，所述对采集的试卷图像进行边缘完整度检测，包括：

构建深度学习模型，根据试卷边缘检测样本对深度学习模型进行训练，生成试卷边缘检测模型；

将采集的试卷图像输入试卷边缘检测模型，根据输出结果获取试卷的边缘完整度数据。

8.一种试卷图像采集装置，其特征在于，所述装置包括：

拍摄条件检测模块，用于检测到拍照指令，通过终端设备上设置的传感器判断当前拍摄条件是否满足预设的拍摄条件；

图像采集模块，用于若当前拍摄条件满足预设的拍摄条件，则通过终端设备上设置的摄像头采集试卷图像；

图像质量检测模块，用于对采集的试卷图像进行图像质量检测；

图像生成模块，用于若采集的试卷图像的图像质量满足预设的图像质量条件，则启动拍摄指令生成拍摄后的目标试卷图像。

9.一种试卷图像采集设备，其特征在于，所述设备包括至少一个处理器；以及，

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-7任一项所述的试卷图像采集方法。

10.一种非易失性计算机可读存储介质，其特征在于，所述非易失性计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被一个或多个处理器执行时，可使得所述一个或多个处理器执行权利要求1-7任一项所述的试卷图像采集方法。