[发明专利]一种图像处理方法、装置和计算机设备

说明书

本发明属于教育领域，提供一种图像处理方法、装置和计算机设备，该方法包括：获取题目图像，识别该题目图像中是否包含特性题目图形，并且，当识别到该题目图像中包含所述特性题目图形时，获取所述特性题目图形在该题目图像中的位置信息；根据所述特性题目图形在该题目图像中的位置信息，从所述题目图像中切割出包含所述特性题目图形的特性题目图片；对该特性题目图片进行识别，以获取所述特性题目图形中包含的信息。本发明提高了题目图像的图像识别及分类的准确率，实现了更智能化的自动批改，还提高了鲁棒性。

技术领域

本发明属于计算机视觉相关技术领域，特别适用于教育领域，更具体地涉及一种图像处理方法、装置和计算机设备。

背景技术

通常，在小学、初中的数学题目当中，存在大量特性题目，例如含有钟表表盘图像的题目。对于这种包含钟表图像的题目，需要对钟表指针实际代表时间进行提取分析，否则无法实现自动批改此类题目。

现有技术大多采用传统的图像处理方法，主要是对图像中时针、分针的角度进行分析来得到结果，但是该类方法在图像识别及分类上准确率不高，并且鲁棒性(Robust)不好。因此，如何更有效地提高数学题目图像的图像识别及分类的准确率、鲁棒性是非常值得去研究的问题。

因此，有必要提供一种图像处理方法，以解决上述问题。

发明内容

(一)要解决的技术问题

本发明旨在解决试题题目图像的图像识别及分类的准确率低、鲁棒性不好，以及由此导致的无法实现特性题目例如钟表类题目的自动批改等的问题。

(二)技术方案

为解决上述技术问题，本发明的一方面提出一种图像处理方法，所述方法包括如下步骤：获取题目图像，识别该题目图像中是否包含特性题目图形，并且，当识别到该题目图像中包含所述特性题目图形时，获取所述特性题目图形在该题目图像中的位置信息；根据所述特性题目图形在该题目图像中的位置信息，从所述题目图像中切割出包含所述特性题目图形的特性题目图片；对该特性题目图片进行识别，以获取所述特性题目图形中包含的信息。

根据本发明的优选实施方式，所述特性题目图形包括钟表图形，和/或，算盘图形。

根据本发明的优选实施方式，所述题目图像中包含有作答信息；所述处理方法还包括：识别所述作答信息，根据所述特性题目图形中包含的信息生成针对该作答信息的批改信息。

根据本发明的优选实施方式，采用第一图像识别模型识别该题目图像中是否包含所述特性题目图形并获取所述特性题目图形在该题目图像中的位置信息。

根据本发明的优选实施方式，所述第一图像识别模型是基于深度神经网络的机器学习模型经训练得的，该模型使用第一训练数据集训练，所述第一训练数据集由包含特性题目图形的图片和不包含特性题目图形的图片组成，其中包含特性题目图形的图片对特性题目图形的位置、特性题目类型进行了标注，该特性题目类型包括钟表题目标签和算盘题目标签。

根据本发明的优选实施方式，所述包含特性题目图形的图片中的特性题目图形的位置以及获取所述特性题目图形在该题目图像中的位置信息，均是以四个参数x、y、w、h表示，x为特性题目图形的中心在该题目图像中的横向坐标、y为特性题目图形的中心在该题目图像中的纵向坐标，w为特性题目图形的宽度、h为特性题目图形的高度。

根据本发明的优选实施方式，采用第二图像识别模型对该特性题目图片进行识别，以获取所述特性题目图形中包含的信息；

可选地，当识别到该题目图像中包含所述特性题目图形时，同时识别所述特性题目图片的类型；基于所述特性题目图片的类型，选择对应的第二图像识别模型进行识别，所述第二图像识别模型包括与所述特性题目图片的类型一一对应的多个识别模型；

可选地，所述第二图像识别模型包括钟表图像识别模型和算盘图像识别模型；