一种图像填涂识别方法、装置、系统、以及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种图像填涂识别方法，包括以下步骤：预先设定填涂判定的第一阈值NT1和第二阈值NT2；获取待识别目标的数字图像，计算该待识别目标的数字图像中某一填涂区域内特定像素的统计值N；根据所述第一阈值NT1进行第一次填涂识别，如果N大于或等于所述第一阈值NT1，则判定该填涂区域已填涂；如果N小于所述第一阈值NT1，则根据所述第二阈值NT2进行第二次填涂识别；如果N大于所述第二阈值NT2且小于所述第一阈值NT1，则判定该填涂区域的填涂状况待定；如果N小于或等于所述第二阈值NT2，则判定该填涂区域未填涂。另外，本发明专利技术还提供一种图像填涂识别的装置、系统、以及存储介质。本发明专利技术可以提高图像填涂识别的准确性和一致性。发明专利技术可以提高图像填涂识别的准确性和一致性。发明专利技术可以提高图像填涂识别的准确性和一致性。

【技术实现步骤摘要】
一种图像填涂识别方法、装置、系统、以及存储介质


[0001]本专利技术涉及图像识别
，特别涉及一种基于图像识别技术的图像填涂识别方法、装置、系统以及存储介质。

技术介绍

[0002]现有填涂纸质选票的识别采用图像识别方式，利用扫描装置扫描采集纸质选票数字图像，再经过预处理、裁切、旋转、二值化和相应的定位识别算法，给出选票的填涂结果数据。众所周知，扫描采集的数字图像中1个像素点一般采用RGB的数据格式来表示颜色，R对应红色分量，G对应绿色分量，B对应蓝色分量，数值从0至255。若RGB三个分量都为0，则为黑色，三个分量值都为255，则为白色。因此，在选票数字图像识别过程中，一般都有将每个像素三个颜色分量转变成一个颜色分量，称为灰阶，对应灰度图像，该过程被称为灰度化，采用的算法包括平均法、最大值法、加权平均法等。然后，再将灰度图像的每个像素转变成0和1表示的图像，对应图像中关注信息和非关注信息，该过程被称为二值化，采用的算法包括阈值法、自适应阈值法、OTSU、Kittle、Sauvola等。上述灰度化、二值化的过程一般如图1所示。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像填涂识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1：预先设定填涂判定的第一阈值NT1和第二阈值NT2，所述第二阈值NT2大于零并且小于所述第一阈值NT1；S2：获取待识别目标的数字图像，计算该待识别目标的数字图像中某一填涂区域内特定像素的统计值N；S3：根据所述第一阈值NT1进行第一次填涂识别，如果N大于或等于所述第一阈值NT1，则判定该填涂区域已填涂；S4：如果N小于所述第一阈值NT1，则根据所述第二阈值NT2进行第二次填涂识别；S5：如果N大于所述第二阈值NT2且小于所述第一阈值NT1，则判定该填涂区域的填涂状况待定，并记录该填涂区域的位置信息；及S6：如果N小于或等于所述第二阈值NT2，则判定该填涂区域未填涂。2.如权利要求1所述的图像填涂识别方法，其特征在于，所述步骤S2包括：如果该待识别目标的数字图像为二值化图像，底色为白色，信息为黑色，则计算该二值化图像中某一填涂区域黑色像素点的数量，得到统计值N。3.如权利要求1所述的图像填涂识别方法，其特征在于，所述步骤S2包括：如果该待识别目标的数字图像为灰度图像，则计算该灰度图像中每个像素点的灰阶之和，得到统计值N。4.如权利要求1所述的图像填涂识别方法，其特征在于，所述步骤S2包括：如果该待识别目标的数字图像为彩色图像，则计算该彩色图像中每个像素点的RGB三个分量之和，得到统计值N。5.如权利要求1所述的图像填涂识别方法，其特征在于，所述步骤S5还包括：接收填涂状况待定的填涂区域的人工介入结果，并根据该人工介入结果确定该填涂区域的状态；如果没有接收到填涂状况待定的填涂区域的人工介入结果，则根据待定状况下的自动判定结果确定该填涂区域的最终填涂状态。6.如权利要求5所述的图像填涂识别方法，其特征在于，所述方法还包括以下步骤：将出现填涂状况待定...

【专利技术属性】
技术研发人员：曾山华，倪浩源，童川，徐志豪，崔灿，
申请(专利权)人：成都中科信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：