[发明专利]一种手机端智能硬笔书法评分方法及系统

说明书

本发明实施例涉及图像处理技术领域，具体公开了一种手机端智能硬笔书法评分方法及系统。本发明实施例通过第一卷积神经网络模型，对田字表格照片进行位置检测与校正，得到高质量田字表格图片；通过第二卷积神经网络模型，对高质量田字表格图片中的每一个田字格进行裁剪，得到多个高质量田字格图片；对多个高质量田字格图片进行文字识别，得到多个硬笔文字；查找多个所述硬笔文字对应的国标字体；通过将所述硬笔文字与所述国标字体进行对比评分，得到硬笔书法得分。能够自动对硬笔文字进行提取，将硬笔文字与对应的国标字体进行对比评分，得到硬笔书法得分，具有很好的客观性，能够很好的监督用户进行硬笔书法的练习，提高用户的硬笔书法能力。

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，尤其涉及一种手机端智能硬笔书法评分方法及系统。

背景技术

人工智能发展到现在，深度神经网络已经得到广泛的使用，在学术界中，计算机三大视觉（图片分类、目标检测、图像分割）任务得到了飞速的发展，随着学术界的突飞猛进，工业界开始寻找对应产品的落地，单一的某一学术领域很难支撑起一个整个产品，围绕着深度神经网络为核心，拓展其在不同工业产品上的扩展，已经成为近几年快速发展的项目。

现有的智能评分系统一般采取的方式是收集一批数据，由专业的书法老师统一打分，作为标签，将手写汉字的图片向量化，采用监督学习的方法，例如逻辑回归的方法给出一个得分，这种简单的回归方式，在视觉上对于用户来说简单明了，但是无法给出详细的问题原因，且标签由少数人提供，个人主观意愿较强。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种手机端智能硬笔书法评分方法及系统，旨在解决背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明实施例提供如下技术方案：

一种手机端智能硬笔书法评分方法，所述方法具体包括以下步骤：

通过第一卷积神经网络模型，对田字表格照片进行位置检测与校正，得到高质量田字表格图片；

通过第二卷积神经网络模型，对所述高质量田字表格图片中的每一个田字格进行裁剪，得到多个高质量田字格图片；

对多个所述高质量田字格图片进行文字识别，得到多个硬笔文字；

查找多个所述硬笔文字对应的国标字体；

通过将所述硬笔文字与所述国标字体进行对比评分，得到硬笔书法得分。

作为本发明实施例技术方案进一步的限定，所述通过第一卷积神经网络模型，对田字表格进行位置检测与校正，得到高质量田字表格图片具体包括以下步骤：

将田字表格照片的四个顶点进行标注，并生成高斯热点图作为神经网络的标签；

通过第一卷积神经网络模型，将所述高斯热点图缩放到统一尺度，得到高质量田字表格图片。

作为本发明实施例技术方案进一步的限定，所述对多个所述高质量田字格图片进行文字识别，得到多个硬笔文字具体包括以下步骤：

对多个所述高质量田字格图片进行自适应二值化，得到多个田字格黑白图；

通过第三卷积神经网络模型，对多个所述田字格黑白图进行文字识别，得到多个硬笔文字。

作为本发明实施例技术方案进一步的限定，所述通过将所述硬笔文字与所述国标字体进行对比评分，得到硬笔书法得分具体包括以下步骤：

将所述硬笔文字的中心点与所述国标字体的中心点进行对比评分，得到硬笔书法的居中得分；

将所述硬笔文字的占用面积与所述国标字体的占用面积进行对比评分，得到硬笔书法的占格得分；

将所述硬笔文字的长宽与所述国标字体的长宽进行对比评分，得到硬笔书法的形体得分；

将所述硬笔文字的中心点平移到所述国标字体的中心点，计算所述硬笔文字与所述国标字体的交并比并进行对比评分，得到硬笔书法的笔画得分；

综合所述居中得分、所述占格得分、所述形体得分和所述笔画得分，得到硬笔书法得分。