一种中小学艺术测评中绘画录入方法技术

本发明专利技术公开了一种中小学艺术测评中绘画录入方法。该方法包括：对绘画作品进行对焦拍摄或从相册等存储设备中获取图片；将图片进行数字化处理；对图片进行包括压缩、降噪、强化的预处理；对图片数字信息进行分析，找到感兴趣的图形轮廓；对绘画部分进行智能裁剪，剔除绘图部分之外的内容，形成最新的绘画图片；对得到的绘画图片做还原处理，达到高质量分辨率；将绘画图片进行透视变换校正，即支持任意偏差角度拍摄；对图片进行色彩平衡处理，去除图片反光或暗区，还原真实学生作品绘画效果。本发明专利技术用于中小学艺术测评中绘画作品的录入，学生上传绘画作品即可精确、高效地自动识别绘画区域并智能裁剪，方便了教师查阅与评分。

【技术实现步骤摘要】
一种中小学艺术测评中绘画录入方法
本专利技术涉及人工智能/图形识别
，特别是一种中小学艺术测评中绘画录入方法。
技术介绍
以前中小学艺术测评中，绘画测评都是美术教师将学生上交的纸质绘图作品收集存放，然后统一评分，这样做的缺陷是需要类似档案库来存放作品，非常的不方便，而且学生不能远程提交作品。如果能够通过图像采集设备，将绘画作品上传至网络，并提供给美术教师查阅与评分，将会方便学生提交以及教师的收集管理。但是图像采集设备获取的绘画作品，难免存在角度偏差、背景差异、大小不同等一系列问题，如何实现对图像中绘画作品部分的智能剪裁以及角度校正，是亟待解决的难题。专利1(CN201310746613)公开了一种图像方向矫正方法及系统，该方法通过多次旋转图片，每次旋转均进行文字识别，根据识别的文字多少判断角度是否端正，此方法依赖于识别技术的精准度，而且大量旋转计算量巨大，角度误差较大，存在效率低、准确度差的问题。专利2(CN201210461924)公开了一种卡片扫描图像的切分方法，该方法涉及图片前景和背景的分离，首先判断卡片扫描图像的背景类型，根据不同的背景类型选择不同的切分逻辑处理，以切分本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种中小学艺术测评中绘画录入方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，将绘画作品用拍照设备进行拍照，或者从存储设备获取绘画作品的图像；步骤2，将绘画作品的图像进行预处理，包括图像压缩、降噪、强化，然后将预处理后的图像转化成灰度图；步骤3，对得到的灰度图进行轮廓提取，然后采用dilate膨胀算法进行腐蚀，得到轮廓连通的黑白轮廓图；步骤4，使用矩阵内核对黑白轮廓图的边缘进行剔除，保留目标范围内的图像，然后找到所有闭合轮廓并且计算各闭合轮廓的最小外接矩形的面积，选择面积最大的闭合轮廓视为绘画作品的区域，并且将最大轮廓提取出来；步骤5，用霍夫直线算法提取最大轮廓中的直线，通过直线的极坐标判断直线相似...

【技术特征摘要】
1.一种中小学艺术测评中绘画录入方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，将绘画作品用拍照设备进行拍照，或者从存储设备获取绘画作品的图像；步骤2，将绘画作品的图像进行预处理，包括图像压缩、降噪、强化，然后将预处理后的图像转化成灰度图；步骤3，对得到的灰度图进行轮廓提取，然后采用dilate膨胀算法进行腐蚀，得到轮廓连通的黑白轮廓图；步骤4，使用矩阵内核对黑白轮廓图的边缘进行剔除，保留目标范围内的图像，然后找到所有闭合轮廓并且计算各闭合轮廓的最小外接矩形的面积，选择面积最大的闭合轮廓视为绘画作品的区域，并且将最大轮廓提取出来；步骤5，用霍夫直线算法提取最大轮廓中的直线，通过直线的极坐标判断直线相似度，找到能围成最大轮廓面积的四条直线；步骤6，计算所述四条直线的交点，用距离判断剔除无穷远的交点，然后进行如下判断：剩余交点个数如果不等于4，则识别失败返回步骤1；否则对交点围成的面积做判断：若面积小于设定值minArea，则识别失败返回步骤1；否则，导出4个交点，得到裁剪轮廓图，进入步骤7；步骤7，将原始绘画作品的图像与裁剪轮廓图做映射，采用仿射变换算法，对裁剪轮廓图内的图像原始像素点做透视变换校正，对透视变换校正后的图片进行光照平衡，得到识别出的绘画作品。2.根据权利要求1所述的中小学艺术测评中绘画录入方法，其特征在于，步骤1所述绘画作品的图像，满足以下条件：绘画作品都在拍摄范围内，并且反光面积占图像总面积的比例低于40％。3.根据权利要求1或2所述的中小学艺术测评中绘画录入方法，其特征在于，步骤2所述将绘画作品的图像进行预处理，其中图像压缩分辨率尺寸为300px。4.根据权利要求1或2所述的中小学艺术测评中绘画录入方法，其特征在于，步骤2所述将绘画作品的图像进行预处理，其中图像降噪采用openCV降噪算法，公式采用2维高斯函数：其中，x和y分别代表图像的横坐标和纵坐标，G0(x,y)表示降噪后得到的在(x,y)位置的像素平滑后的值，ux,uy分别表示x、y的均值，σx,σy分别表示x、y轴的标准差。5.根据权利要求4所述的中小学艺术测评中绘画录入方法，其特征在于，步骤2所述将绘画作品的图像进行预处理，其中图像强化使用meanShiftFilter滤波算法，对图像矩阵进行迭代卷积运算，不断剥离背景和前景，最后得到能区分前后景的图像，具体如下：取当前点的偏移均值，偏移后形成新的地点，均值偏移公式为：将图像所有像素点转化成一组数据，从左上角的第一个像素开始排列，x表示第x个像素；Sh表示以x为中心点，半径为h的高维球区域；k表示包含在Sh范围内点的个数；xi表示包含在Sh范围内的点；M(x)表示在第x个像素点，半径h包围区域内的其他像素点xi的偏移均值；对于输入图像的每个像素点(X,Y)，在半径为sp的空间域，执行meanShiftFilter滤波算法：(x,y):X-sp≤x≤X+sp,Y-sp≤y≤Y+sp,||(R,G,B)-(r,g,b)||≤sr像素点(X,Y)的颜...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘云光，
申请(专利权)人：南京光辉互动网络科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32