CN109858383A - 笔画识别方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种笔画识别方法及装置，所述方法包括：通过文字图像查找对应的标准文字数据；采集用户根据标准文字数据输入的实时笔画，并将实时笔画的笔画输入顺序与标准文字的笔画输入顺序进行匹配后，根据各实时笔画，生成当前文字数据；将当前文字数据与标准文字数据进行对比，获取对当前文字数据对应的当前文字书写正确性的识别结果。与现有技术相比，本发明采用了图像拍摄的方式替换手动查找，降低了用户查找文字的困难度，并通过笔画顺序和整体文字的双重对比，使汉字笔画的正确性更严密，克服了幼儿识字教育的问题，进而提高了幼儿识字教育的效果，以及降低了幼儿的自主学习难度。

Description

笔画识别方法及装置

技术领域

本申请涉及教学设备技术领域，尤其涉及一种笔画识别方法及装置。

背景技术

传统的幼儿识字教育通常采用口授或漫画的形式，教导幼儿学习汉字或单词，但是这类方式太过枯燥，且教学效率较低。

为解决上述问题，现有技术中，通常通过描写临摹和以讲解文字结构的电子识字产品增加识字教育的趣味性以及教学效率，但在采用现有技术进行幼儿识字与写字教育时发现，由于文字结构的概念较为抽象，幼儿无法快速理解，且幼儿在进行文字临摹时，往往只关注笔画是否印着底图描写，并不会关注文字的书写规则。除此之外，在进行汉字选取时，需先从电子产品的数据库中手动查找对应文字，但由于幼儿的年龄较少，文字认识缺乏，对一些文字无法自行手动查找，因此存在难以自主学习的问题。

发明内容

本申请实施例所要解决的技术问题在于，如何提高幼儿识字教育的效果，以及降低幼儿的自主学习难度。

为解决上述问题，本申请实施例提供一种笔画识别方法，适于在计算设备中执行，至少包括如下步骤：

采集文字图像，根据所述文字图像，在预设的文字数据库中查找对应的标准文字数据；

采集用户根据所述标准文字数据输入的实时笔画，将所述实时笔画的实时笔画输入顺序与所述标准文字数据的标准笔画输入顺序进行描写顺序匹配后，根据各所述实时笔画，生成当前文字数据；

将所述当前文字数据与所述标准文字数据进行对比，获取对所述当前文字数据对应的当前文字书写正确性的识别结果。

进一步的，所述在预设的文字数据库中查找对应的标准文字数据之后，还包括：

根据所述标准文字数据中各笔画的描写顺序及描写方向，将所述标准文字数据对应的标准文字进行动态显示。

进一步的，所述采集用户根据所述标准文字数据输入的实时笔画，将所述实时笔画的实时笔画输入顺序与所述标准文字数据的标准笔画输入顺序进行描写顺序匹配后，根据各所述实时笔画，生成当前文字数据，具体为：

采集用户根据所述标准文字数据输入的所述实时笔画，将所述实时笔画输入顺序与所述标准笔画输入顺序进行匹配，实时判断所述实时笔画输入顺序是否与所述标准笔画输入顺序一致；其中，若不一致，则生成错误报告；

否则，根据各所述实时笔画，生成当前文字数据。

进一步的，所述将所述当前文字数据与所述标准文字数据进行对比，获取对所述当前文字数据对应的当前文字书写正确性的识别结果，具体为：

将所述当前文字数据进行二值化处理，获取所述当前文字数据的多个当前像素点；

根据所述实时笔画的方向位置信息，获取由每两个相邻的所述当前像素点组成的多条当前像素点连接线，并根据每两条相邻的所述当前像素点连接线的当前夹角，获取各所述实时笔画的当前方向斜率，以及所述当前文字数据的当前拐点的个数；其中，所述当前拐点为与大于第一预设夹角的所述当前夹角对应的当前像素点；

将所述当前方向斜率与所述当前拐点的个数，与所述标准文字数据的标准方向斜率和标准拐点的个数进行对比，获取对所述当前文字数据对应的当前文字书写正确性的识别结果。

进一步的，还包括：

采集与多个标准笔画一一对应的多个静态示例图像，获取各所述标准笔画的标准方向斜率与标准拐点的个数，并根据所述标准方向斜率和所述标准拐点的个数，以及预设的多个文字表中每个文字的组成笔画和标准笔画顺序，得到所述标准文字数据后，根据各所述标准文字数据，建立所述文字数据库。

进一步的，所述采集与多个标准笔画一一对应的多个静态示例图像，获取各所述标准笔画的标准方向斜率与标准拐点的个数，并根据所述标准方向斜率和所述标准拐点的个数，以及预设的多个文字表中每个文字的组成笔画和标准笔画顺序，得到所述标准文字数据后，根据各所述标准文字数据，建立所述文字数据库，具体为：

采集与所述多个标准笔画一一对应的所述多个静态示例图像，对所述静态示例图像进行二值化处理，获取所述静态示例图像的多个标准像素点；

根据所述标准笔画的方向位置信息，获取由每两个相邻的所述标准像素点组成的多条标准像素点连接线，并根据每两条相邻的所述标准像素点连接线的标准夹角，获取各所述标准笔画的所述标准方向斜率，以及所述标准笔画的所述标准拐点的个数；其中，所述标准拐点为与大于第二预设夹角的所述标准夹角对应的标准像素点；

根据所述标准方向斜率和所述标准拐点的个数，以及所述多个文字表中每个文字的所述组成笔画和所述标准笔画顺序，得到所述标准文字数据后，根据各所述标准文字数据，建立所述文字数据库。

进一步的，还提供一种笔画识别装置，包括：

数据查找模块，用于采集文字图像，根据所述文字图像，在预设的文字数据库中查找对应的标准文字数据；

顺序匹配模块，用于采集用户根据所述标准文字数据输入的实时笔画，将所述实时笔画的实时笔画输入顺序与所述标准文字数据的标准笔画输入顺序进行描写顺序匹配后，根据各所述实时笔画，生成当前文字数据；

文字识别模块，用于将所述当前文字数据与所述标准文字数据进行对比，获取对所述当前文字数据对应的当前文字书写正确性的识别结果。

进一步的，所述数据查找模块还用于，根据所述标准文字数据中各笔画的描写顺序及描写方向，将所述标准文字数据对应的标准文字进行动态显示。

进一步的，还包括：

数据库建立模块，用于采集与多个标准笔画一一对应的多个静态示例图像，获取各所述标准笔画的标准方向斜率与标准拐点的个数，并根据所述标准方向斜率和所述标准拐点的个数，以及预设的多个文字表中每个文字的组成笔画和标准笔画顺序，得到所述标准文字数据后，根据各所述标准文字数据，建立所述文字数据库。

实施本申请实施例，具有如下有益效果：

本申请实施例提供的一种笔画识别方法及装置，所述包括：通过文字图像查找对应的标准文字数据；采集用户根据标准文字数据输入的实时笔画，并将实时笔画的笔画输入顺序与标准文字的笔画输入顺序进行匹配后，根据各实时笔画，生成当前文字数据；将当前文字数据与标准文字数据进行对比，获取对当前文字数据对应的当前文字书写正确性的识别结果。与现有技术相比，本发明采用了图像拍摄的方式替换手动查找，降低了用户查找文字的困难度，并通过笔画顺序和整体文字的双重对比，使汉字笔画的正确性更严密，克服了幼儿识字教育的问题，进而提高了幼儿识字教育的效果，以及降低了幼儿的自主学习难度。

附图说明

图1是本申请的一个实施例提供的笔画识别方法的流程示意图；

图2是本申请的再一个实施例提供的笔画识别方法的流程示意图；

图3是本申请的又一个实施例提供的笔画识别方法的流程示意图；

图4是本申请的一个实施例提供的文字数据库的建立方法图；

图5是本申请的一个实施例提供的笔画识别装置的结构示意图；

图6是本申请的又一个实施例提供的笔画识别装置的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

请参见图1。

参见图1，是本申请的一个实施例提供的笔画识别方法的流程示意图，如图1所示，该笔画识别方法包括步骤S11至步骤S13。各步骤具体如下：

步骤S11，采集文字图像，根据文字图像，在预设的文字数据库中查找对应的标准文字数据。

步骤S12，采集用户根据标准文字数据输入的实时笔画，将实时笔画的实时笔画输入顺序与标准文字数据的标准笔画输入顺序进行描写顺序匹配后，根据各实时笔画，生成当前文字数据。

步骤S13，将当前文字数据与标准文字数据进行对比，获取对当前文字数据对应的当前文字书写正确性的识别结果。

对于步骤S11，还包括，根据标准文字数据中各笔画的描写顺序及描写方向，将标准文字数据对应的标准文字进行动态显示。

在本实施例中，通过获取拍摄现有的文字卡片而得到的文字图像，并通过光学字符识别技术识别文字图像对应的拍摄文字后，将已识别的拍摄文字与文字数据库中的所有标准文字进行比对，从而得到对应的标准文字数据。其中，一张文字卡片对应一个文字，且卡片的文字内容与文字数据库中存储的文字内容相同。光学字符识别技术是通过相机等电子设备检查纸上的印刷体字符，采用暗、亮的光学方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件，并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式的技术。

在本实施例中，在查找到与拍摄文字的标准文字数据后，根据标准文字数据中记录的各笔画的描写顺序以及描写方向，将拍摄汉字的笔画构成在屏幕上逐一动态显示，从而达到汉字描写教学的效果。

对于步骤S12，具体的，采集用户根据标准文字数据输入的实时笔画，将实时笔画输入顺序与标准笔画输入顺序进行匹配，实时判断实时笔画输入顺序是否与标准笔画输入顺序一致。其中，若不一致，则生成错误报告；否则，根据各实时笔画，生成当前文字数据。

在本实施例中，通过对幼儿每次触摸以及提手操作的先后顺序进行标记，从而采集到幼儿根据标准文字数据输入的实时笔画，并将采集到的实时笔画的实时笔画输入顺序与文字数据库中标准文字数据的笔画描写顺序进行比对。若笔画描写顺序一致，则生成当前文字数据，否则显示错误提示。其中，笔画描写顺序为一个文字组成笔画的先后描写顺序，如汉字“丁”，其笔画描写顺序是：先横(一)，后竖钩(亅)。

对于步骤S13，如图2所示，包括：

步骤S21，将当前文字数据进行二值化处理，获取当前文字数据的多个当前像素点。

步骤S22，根据实时笔画的方向位置信息，获取由每两个相邻的当前像素点组成的多条当前像素点连接线，并根据每两条相邻的当前像素点连接线的当前夹角，获取各实时笔画的当前方向斜率，以及当前文字数据的当前拐点的个数。

其中，当前拐点为与大于第一预设夹角的当前夹角对应的当前像素点。

步骤S23，将当前方向斜率与当前拐点的个数，与标准文字数据的标准方向斜率和标准拐点的个数进行对比，获取对当前文字数据对应的当前文字书写正确性的识别结果。

对于步骤S21，在本实施例中，对当前文字数据对应的当前文字图像进行二值化处理后，图像变成由0和1组成的二值图。获取标识为1的像素点，从而得到当前文字数据的多个当前像素点。

对于步骤S22，在本实施例中，根据实时笔画的方向位置信息，获取多个当前像素点的输入序列，并以输入序列中第一个当前像素点为起点，将第一个当前像素点与第二个当前像素点连接，得出当前像素点连接线a，再将第二个当前像素点与第三个当前像素点连接，得出当前像素点连接线b。根据a和b的夹角，得到该实时笔画的前三个当前像素点的当前方向斜率。依次类推，从而确定该实时笔画的当前方向斜率。若两条当前像素点连接线的当前夹角大于30°，则将该当前夹角对应的当前像素点作为当前拐点，从而得到当前拐点的个数。如笔画“横折弯钩(乙)”，其包含拐点个数是3。

在本实施例中，方向位置信息为实时笔画的描写方向，如笔画“横(一)”，其描写方向是从左到右；笔画“撇(丿)”，其描写方向是从右上到左下。

对于步骤S23，在本实施例中，判断当前方向斜率与当前拐点个数，与标准方向斜率和标准拐点个数是否一致，若一致，则表示该当前文字数据对应的当前文字描写正确，否则显示错误提示，从而达到文字描写纠正的效果。

参见图3，是本申请的又一个实施例提供的笔画识别方法的流程示意图。除图1所示流程外，还包括：

步骤S10，采集与多个标准笔画一一对应的多个静态示例图像，获取各标准笔画的标准方向斜率与标准拐点的个数，并根据标准方向斜率和标准拐点的个数，以及预设的多个文字表中每个文字的组成笔画和标准笔画顺序，得到标准文字数据后，根据各标准文字数据，建立文字数据库。

对于步骤S10，在本实施例中，如图4所示，包括：

步骤S31，采集与多个标准笔画一一对应的多个静态示例图像，对静态示例图像进行二值化处理，获取静态示例图像的多个标准像素点。

步骤S32，根据标准笔画的方向位置信息，获取由每两个相邻的标准像素点组成的多条标准像素点连接线，并根据每两条相邻的标准像素点连接线的标准夹角，获取各标准笔画的标准方向斜率，以及标准笔画的标准拐点的个数。

步骤S33，根据标准方向斜率和标准拐点的个数，以及预设的多个文字表中每个文字的组成笔画和标准笔画顺序，得到标准文字数据后，根据各标准文字数据，建立文字数据库。

其中，标准拐点为与大于第二预设夹角的标准夹角对应的标准像素点。

对于步骤S31，在本实施例中，通过字体网站收集与所有文字标准笔画一一对应的所有静态示例图像，对静态示例图像进行二值化处理后，图像变成由0和1组成的二值图。获取标识为1的像素点，从而得到静态示例图像的多个标准像素点。

在本实施例中，所有文字标准笔画包括：点、横、竖、撇、捺、提、撇点、竖提、横折提、弯钩、竖钩、卧钩、斜钩、横斜钩、横钩、横折、横折钩、横折弯、横折弯钩、横折折撇、横折折折钩、横折折、横折折折、竖折、竖弯、竖弯钩、撇折、横撇、横撇弯钩、竖折撇、竖折折钩、竖折折这32种。

对于步骤S32，在本实施例中，根据标准笔画的方向位置信息，获取多个标准像素点的输入序列，并以输入序列中第一个标准像素点为起点，将第一个标准像素点与第二个标准像素点连接，得出标准像素点连接线a，再将第二个标准像素点与第三个标准像素点连接，得出标准像素点连接线b。根据a和b的夹角，得到该标准笔画的前三个标准像素点的标准方向斜率。依次类推，从而确定该标准笔画的标准方向斜率。若两条标准像素点连接线的标准夹角大于30°，则将该标准夹角对应的标准像素点作为标准拐点，从而得到标准拐点的个数。

对于步骤S33，在本实施例中，通过教育网站收集幼儿各年龄段对应的文字表后，记录查询到的各文字表中每个文字的组成笔画以及标准笔画顺序，并根据标准方向斜率和标准拐点的个数，以及预设的多个文字表中每个文字的组成笔画和标准笔画顺序，得到标准文字数据后，将各标准文字数据基于各幼儿年龄段进行分组，建立文字数据库。

在本实施例中，由于不同年龄段，其所学的文字难易程度不同，因此年龄段划分如下：4-5岁、5-6岁、6-7岁…依次类推，直到11-12岁，每个年龄段对应有不同的标准文字数据。当幼儿进行文字输入时，通过选择对应的年龄段，拍摄该年龄段所属的汉字卡片，便可实现针对年龄段汉字笔画教学的效果。

本申请实施例提供一种笔画识别方法，通过文字图像查找对应的标准文字数据；采集用户根据标准文字数据输入的实时笔画，并将实时笔画的笔画输入顺序与标准文字的笔画输入顺序进行匹配后，根据各实时笔画，生成当前文字数据；将当前文字数据与标准文字数据进行对比，获取对当前文字数据对应的当前文字书写正确性的识别结果。与现有技术相比，本发明采用了图像拍摄的方式替换手动查找，降低了用户查找文字的困难度，并通过笔画顺序和整体文字的双重对比，使汉字笔画的正确性更严密，克服了幼儿识字教育的问题，进而提高了幼儿识字教育的效果，以及降低了幼儿的自主学习难度。

请参阅图5。

参见图5，是本申请的一个实施例提供的一种笔画识别装置的结构示意图，包括：

数据查找模块101，用于采集文字图像，根据文字图像，在预设的文字数据库中查找对应的标准文字数据。

顺序匹配模块102，用于采集用户根据标准文字数据输入的实时笔画，将实时笔画的实时笔画输入顺序与标准文字数据的标准笔画输入顺序进行描写顺序匹配后，根据各实时笔画，生成当前文字数据。

文字识别模块103，用于将当前文字数据与标准文字数据进行对比，获取对当前文字数据对应的当前文字书写正确性的识别结果。

在本实施例中，数据查找模块101还用于，根据标准文字数据中各笔画的描写顺序及描写方向，将标准文字数据对应的标准文字进行动态显示。

请参阅图6。

参见图6，是本申请的又一个实施例提供的一种笔画识别装置的结构示意图，除图5所示结构外，还包括：

数据库建立模块100，用于采集与多个标准笔画一一对应的多个静态示例图像，获取各标准笔画的标准方向斜率与标准拐点的个数，并根据标准方向斜率和标准拐点的个数，以及预设的多个文字表中每个文字的组成笔画和标准笔画顺序，得到标准文字数据后，根据各标准文字数据，建立文字数据库。

本申请实施例提供一种笔画识别方法及装置，所述方法包括：通过文字图像查找对应的标准文字数据；采集用户根据标准文字数据输入的实时笔画，并将实时笔画的笔画输入顺序与标准文字的笔画输入顺序进行匹配后，根据各实时笔画，生成当前文字数据；将当前文字数据与标准文字数据进行对比，获取对当前文字数据对应的当前文字书写正确性的识别结果。与现有技术相比，本发明采用了图像拍摄的方式替换手动查找，降低了用户查找文字的困难度，并通过笔画顺序和整体文字的双重对比，使汉字笔画的正确性更严密，克服了幼儿识字教育的问题，进而提高了幼儿识字教育的效果，以及降低了幼儿的自主学习难度。

本申请的又一实施例还提供了一种笔画识别终端设备，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述实施例所述的笔画识别方法。

以上所述是本申请的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本申请的保护范围。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(Random AccessMemory，RAM)等。

Claims (9)

1.一种笔画识别方法，其特征在于，至少包括如下步骤：

采集文字图像，根据所述文字图像，在预设的文字数据库中查找对应的标准文字数据；

采集用户根据所述标准文字数据输入的实时笔画，将所述实时笔画的实时笔画输入顺序与所述标准文字数据的标准笔画输入顺序进行描写顺序匹配后，根据各所述实时笔画，生成当前文字数据；

将所述当前文字数据与所述标准文字数据进行对比，获取对所述当前文字数据对应的当前文字书写正确性的识别结果。

2.根据权利要求1所述的笔画识别方法，其特征在于，所述在预设的文字数据库中查找对应的标准文字数据之后，还包括：

根据所述标准文字数据中各笔画的描写顺序及描写方向，将所述标准文字数据对应的标准文字进行动态显示。

3.根据权利要求1所述的笔画识别方法，其特征在于，所述采集用户根据所述标准文字数据输入的实时笔画，将所述实时笔画的实时笔画输入顺序与所述标准文字数据的标准笔画输入顺序进行描写顺序匹配后，根据各所述实时笔画，生成当前文字数据，具体为：

采集用户根据所述标准文字数据输入的所述实时笔画，将所述实时笔画输入顺序与所述标准笔画输入顺序进行匹配，实时判断所述实时笔画输入顺序是否与所述标准笔画输入顺序一致；其中，若不一致，则生成错误报告；

否则，根据各所述实时笔画，生成当前文字数据。

4.根据权利要求1所述的笔画识别方法，其特征在于，所述将所述当前文字数据与所述标准文字数据进行对比，获取对所述当前文字数据对应的当前文字书写正确性的识别结果，具体为：

将所述当前文字数据进行二值化处理，获取所述当前文字数据的多个当前像素点；

根据所述实时笔画的方向位置信息，获取由每两个相邻的所述当前像素点组成的多条当前像素点连接线，并根据每两条相邻的所述当前像素点连接线的当前夹角，获取各所述实时笔画的当前方向斜率，以及所述当前文字数据的当前拐点的个数；其中，所述当前拐点为与大于第一预设夹角的所述当前夹角对应的当前像素点；

将所述当前方向斜率与所述当前拐点的个数，与所述标准文字数据的标准方向斜率和标准拐点的个数进行对比，获取对所述当前文字数据对应的当前文字书写正确性的识别结果。

5.根据权利要求1所述的笔画识别方法，其特征在于，还包括：

采集与多个标准笔画一一对应的多个静态示例图像，获取各所述标准笔画的标准方向斜率与标准拐点的个数，并根据所述标准方向斜率和所述标准拐点的个数，以及预设的多个文字表中每个文字的组成笔画和标准笔画顺序，得到所述标准文字数据后，根据各所述标准文字数据，建立所述文字数据库。

6.根据权利要求5所述的笔画识别方法，其特征在于，所述采集与多个标准笔画一一对应的多个静态示例图像，获取各所述标准笔画的标准方向斜率与标准拐点的个数，并根据所述标准方向斜率和所述标准拐点的个数，以及预设的多个文字表中每个文字的组成笔画和标准笔画顺序，得到所述标准文字数据后，根据各所述标准文字数据，建立所述文字数据库，具体为：

采集与所述多个标准笔画一一对应的所述多个静态示例图像，对所述静态示例图像进行二值化处理，获取所述静态示例图像的多个标准像素点；

根据所述标准笔画的方向位置信息，获取由每两个相邻的所述标准像素点组成的多条标准像素点连接线，并根据每两条相邻的所述标准像素点连接线的标准夹角，获取各所述标准笔画的所述标准方向斜率，以及所述标准笔画的所述标准拐点的个数；其中，所述标准拐点为与大于第二预设夹角的所述标准夹角对应的标准像素点；

根据所述标准方向斜率和所述标准拐点的个数，以及所述多个文字表中每个文字的所述组成笔画和所述标准笔画顺序，得到所述标准文字数据后，根据各所述标准文字数据，建立所述文字数据库。

7.一种笔画识别装置，其特征在于，包括：

数据查找模块，用于采集文字图像，根据所述文字图像，在预设的文字数据库中查找对应的标准文字数据；

顺序匹配模块，用于采集用户根据所述标准文字数据输入的实时笔画，将所述实时笔画的实时笔画输入顺序与所述标准文字数据的标准笔画输入顺序进行描写顺序匹配后，根据各所述实时笔画，生成当前文字数据；

文字识别模块，用于将所述当前文字数据与所述标准文字数据进行对比，获取对所述当前文字数据对应的当前文字书写正确性的识别结果。

8.根据权利要求7所述的笔画识别装置，其特征在于，所述数据查找模块还用于，根据所述标准文字数据中各笔画的描写顺序及描写方向，将所述标准文字数据对应的标准文字进行动态显示。

9.根据权利要求7所述的笔画识别装置，其特征在于，还包括：

数据库建立模块，用于采集与多个标准笔画一一对应的多个静态示例图像，获取各所述标准笔画的标准方向斜率与标准拐点的个数，并根据所述标准方向斜率和所述标准拐点的个数，以及预设的多个文字表中每个文字的组成笔画和标准笔画顺序，得到所述标准文字数据后，根据各所述标准文字数据，建立所述文字数据库。