一种基于互联网的写字质量评价方法技术

一种基于互联网的写字质量评价方法，所述该方法包括如下步骤：步骤一：将在田字格中的汉字进行提取，其中提取分为三种提取方式，分别为标准测评卷扫描图田字字格块提取、标准测评卷扫描图田字格字块自适应提取、标准测评卷拍照图田字格字块自适应提取，本发明专利技术通过互联网传输，通过与相关的算法达到对文字的测评，可以让用户了解自己的字体的真实情况。

【技术实现步骤摘要】
一种基于互联网的写字质量评价方法
本专利技术涉及基于互联网的写字质量评价方法，属于互联网学习领域
技术介绍
互联网学习越来越被大众知晓，更多的人开始接受互联网的学习，互联网学习的种类非常多，有直播视频学习，有回放视频学习，还有在线互动等等，这些都是比较常规的互联网学习，都是事先把视频和相关学习资料制作好就可以了，但是还有更多的互联网学习方式并未被开发，就好比互联网批改作业，互联网纠正错误，互联网写字质量评估等等。
技术实现思路
本专利技术解决了现有技术的不足，针对现有互联网的缺陷，而开发一张可以在家里就知道自己写的字有多规范的一种互联网写字质量评价方法。本专利技术的目的是通过如下技术方案来完成的，一种基于互联网的写字质量评价方法，其特征在于所述该方法包括如下步骤：步骤一：将在田字格中的汉字进行提取，其中提取分为三种提取方式，分别为标准测评卷扫描图田字字格块提取、标准测评卷扫描图田字格字块自适应提取、标准测评卷拍照图田字格字块自适应提取。步骤二：对提取的汉字进行二值化：针对田字格字块图片，根据字块中的红本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于互联网的写字质量评价方法，其特征在于所述该方法包括如下步骤：/n步骤一：将在田字格中的汉字进行提取，其中提取分为三种提取方式，分别为标准测评卷扫描图田字字格块提取、标准测评卷扫描图田字格字块自适应提取、标准测评卷拍照图田字格字块自适应提取。/n步骤二：对提取的汉字进行二值化：针对田字格字块图片，根据字块中的红色边框和虚线的RGB值，来将字块中的红色部分变为白色；其次，将字块周边的指定宽区域变为白色，以清除字块边框，最后，将字块图转为灰度图，然后根据多次实验得到的阈值对字块进行二值化得到其二值图，即去除字块中的背景，提取出汉字，该二值化阈值是固定的，针对特定的图片，得到的经验值。如从...

【技术特征摘要】
1.一种基于互联网的写字质量评价方法，其特征在于所述该方法包括如下步骤：
步骤一：将在田字格中的汉字进行提取，其中提取分为三种提取方式，分别为标准测评卷扫描图田字字格块提取、标准测评卷扫描图田字格字块自适应提取、标准测评卷拍照图田字格字块自适应提取。
步骤二：对提取的汉字进行二值化：针对田字格字块图片，根据字块中的红色边框和虚线的RGB值，来将字块中的红色部分变为白色；其次，将字块周边的指定宽区域变为白色，以清除字块边框，最后，将字块图转为灰度图，然后根据多次实验得到的阈值对字块进行二值化得到其二值图，即去除字块中的背景，提取出汉字，该二值化阈值是固定的，针对特定的图片，得到的经验值。如从测评卷扫描图获得的田字格字块。字块的亮度较统一。
步骤三：对二值化后的汉字进行纯汉字提取：首先，针对田字格字块图片；将字块周边的指定宽区域变为白色，以清除字块边框；然后，将字块转成灰度图；在对字块灰度图进行像素直方图统计，得到像素点最多的像素值，即为字块中背景主要像素值，然后结合字块最小的像素值和按像素大小排列的前200个像素点和对应的像素，来确定提取字块中汉字去除背景的二值化阈值；此二值化阈值是自适应的，不是固定的，书写的汉字默认是黑色的，在灰度图中像素值是偏小的；灰度值为0-255，越大像素越白，越小则越黑根据计算的二值化阈值，对字块进行二值化处理，来去除字块中的背景，提取汉字，最后，清除提取出汉字中的噪点。对提取出的汉字字图，查找轮廓，将轮廓面积较小的轮廓区域视为噪点，然后将该区域的值变为白色。
步骤四；通过卷积神经网络的手写汉字识别：首先，收集手写字图建立字库；其次，确定卷积神经网络结构；然后，训练数据生成模型；测试模型的准确率；最后，使用模型识别手写字。
步骤五：对汉字进行拆分用于评分：该拆分通过轮廓法的汉字笔画拆分和骨架法的汉字笔画拆分两种拆分方法。
步骤六：对拆分后的汉字进行评分：评分标准由结构评分、形态评分、重心评分、手写汉字与标准模版字的相似度评分4种评分标准分别算出各自的分值，并且通过结构评分的80％、形态评分和重心评分各百分之10的标准进行计算总分，用标准模版字的相似度评分作为参考依据。


2.根据权利要求1所述的基于互联网的写字质量评价方法，其特征在于所述步骤一中标准测评卷扫描图田字格字块提取方法为首先，将标准测评卷通过扫描仪设备扫描获得测评卷的图片；其次，校准扫描得到的测评图，因为测评卷放入到扫描仪设置的位置偏了或扫描仪设备本身的精确度，会造成扫描得到的测评卷图有二维旋转变形，通过对角线逼近找到测评卷书写区域的四个角点，然后使用仿射变换，校正测评卷，最后，针对校准过的测评图，根据标准测评卷中的字框区域和字块区域的坐标直接提取出田字格字块。


3.根据权利要求1所述的基于互联网的写字质量评价方法，其特征在于所述步骤一中标准测评卷扫描图田字格字块自适应提取方法为：首先，将标准测评卷通过扫描仪设备扫描获得测评卷的图片；其次，校准扫描得到的测评图，因为测评卷放入到扫描仪设置的位置偏了或扫描仪设备本身的精确度，会造成扫描得到的测评卷图有二维旋转变形，首先将测评卷图转成灰度图，然后再将其二值化，得到测评卷的二值化黑白图，然后通过轮廓检测算法，找到字书写区域的外框，然后获得其相对于水平面的旋转角度，然后将测评卷旋转相应的角度，即完成测评卷校正，然后，针对校准过的测评图，通过轮廓检测算法，获得图片中的矩形轮廓，然后根据字书写区域的外框尺寸，筛选出书写区域的外框，然后提取出书写区域，最后，针对书写区域，将其转成灰度图，然后再将其二值化，得到其二值化黑白图，通过轮廓检测算法，获取书写区域中的所有矩形轮廓，然后根据田字格字块的实际尺寸，筛选出田字格字块的轮廓，然后根据获得的田字格字块的轮廓提取田字格字块。


4.根据权利要求1所述的基于互联网的写字质量评价方法，其特征在于所述步骤一中标准测评卷拍照图田字格字块自适应提取方法为：首先，手机拍摄标准测评卷获得测评卷的图片；其次，校准扫描得到的测评图，因为手机摄像机硬件的不同，拍摄的角度不同，以及拍摄的环境不同，会造成拍摄得到的测评卷图存在三维畸变。必须对其进行校正，方能得到更真实的用户书写内容，首先将测评图转成灰度图，然后使用Canny边缘检测算法得到测评卷的边缘二值图，然后通过轮廓检测算法，获得测评卷中的所有轮廓，然后根据字书写区域外框的实际尺寸，筛选出字书写区域外框轮廓，然后得到其四点坐标。最后根据得到的书写区域外框的四点坐标和实际的四点坐标，通过透视变换校准测评卷。然后，针对校准过的测评图，根据实际的字书写区域的位置和尺寸，提取出书写区域，最后，针对书写区域图，将其转成灰度图，然后使用Canny边缘检测算法得其边缘二值图，通过轮廓检测算法，获取书写区域中的所有矩形轮廓，然后根据田字格字块的实际尺寸，筛选出田字格字块的轮廓，然后根据获得的田字格字块的轮廓提取田字格字块。


5.根据权利要求1所述的基于互联网的写字质量评价方法，其特征在于所述步骤五轮廓法的汉字笔画拆分方法...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙进军，潘勇，于卫星，
申请(专利权)人：浙江优学智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33