CN112383670B - 一种试卷扫描自动扶正方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种试卷扫描自动扶正方法，包括以下步骤：获取试卷的扫描图像，截取所述扫描图像中与条码区域对应的条码图像；对所述条码图像进行预处理，提取预处理后条码图像的轮廓图像；采用水平线旋转不同角度得到的多条测算直线分别计算所述轮廓图像的中心矩；选取中心矩极值对应的测算直线作为修正后的水平线；以修正后的水平线为基准对所述扫描图像进行旋转扶正。本发明能够实现试卷扫描图像的自动扶正，有助于提高自动阅卷效率。

Description

一种试卷扫描自动扶正方法及装置

技术领域

本发明涉及电子阅卷技术领域，尤其涉及一种试卷扫描自动扶正方法、装置及计算机存储介质。

背景技术

线上阅卷之前，首先需要对试卷进行扫描，得到试卷图像。然而，每次阅卷行为均会出现一定数量的异常试卷，例如由于试卷的摆放位置不准确，导致扫描图像倾斜，影响后续阅卷流程。

目前，针对这一问题的解决方式，主要是手动处理扫描异常的试卷，调整其摆放位置，才能保证阅卷的正常进行，这无疑会影响线上阅卷的阅卷效率。

发明内容

有鉴于此，有必要提供一种试卷扫描自动扶正方法及装置，用以解决试卷扫描角度倾斜，影响阅卷效率的问题。

本发明提供一种试卷扫描自动扶正方法，包括以下步骤：

获取试卷的扫描图像，截取所述扫描图像中与条码区域对应的条码图像；

对所述条码图像进行预处理，提取预处理后条码图像的轮廓图像；

采用水平线旋转不同角度得到的多条测算直线分别计算所述轮廓图像的中心矩；

选取中心矩极值对应的测算直线作为修正后的水平线；

以修正后的水平线为基准对所述扫描图像进行旋转扶正。

进一步的，截取所述扫描图像中与条码区域对应的条码图像之前，还包括：

判断所述扫描图像中是否包含条码区域，如果包括则截取所述扫描图像中与条码区域对应的条码图像，否则输出故障信息。

进一步的，对所述条码图像进行预处理，具体为：

对所述条码图像进行二值化处理以及平滑处理。

进一步的，提取预处理后条码图像的轮廓图像，具体为：

采用canny算子检测所述条码图像的轮廓，得到轮廓图像。

进一步的，采用水平线旋转不同角度得到的多条测算直线分别计算所述轮廓图像的中心矩，具体为：

采用所述测算直线测算所述轮廓图像的直线分布差，得到所述中心矩。

进一步的，选取中心矩极值对应的测算直线作为修正后的水平线，具体为：

当条码与水平线垂直设置时，选取中心距最大的测算直线作为修正后的水平线；

当条码与水平线同向设置时，选取中心距最小的测算直线作为修正后的水平线。

进一步的，以修正后的水平线为基准对所述扫描图像进行旋转扶正，具体为：

提取所述扫描图像的试卷边界；

根据所述试卷边界以及修正后的水平线计算旋转扶正的角度值；

根据所述角度值采用仿射变换对所述扫描图像进行旋转扶正。

本发明还提供一种试卷扫描自动扶正装置，包括处理器以及存储器，所述存储器上存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，实现所述试卷扫描自动扶正方法。

本发明还提供一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机该程序被处理器执行时，实现所述试卷扫描自动扶正方法。

有益效果：本发明在对试卷进行扫描的同时，截取图像中条码区域，基于条码的方向修正扫描图像的水平线，完成试卷的扫描图像的方向进行自动调整，从而保证了扫描图像方向的准确性，保证后续阅卷流程的顺利进行，保证了阅卷效率。

附图说明

图1为本发明提供的试卷扫描自动扶正方法第一实施例的方法流程图。

具体实施方式

下面结合附图来具体描述本发明的优选实施例，其中，附图构成本申请一部分，并与本发明的实施例一起用于阐释本发明的原理，并非用于限定本发明的范围。

实施例1

如图1所示，本发明的实施例1提供了试卷扫描自动扶正方法，包括以下步骤：

S1、获取试卷的扫描图像，截取所述扫描图像中与条码区域对应的条码图像；

S2、对所述条码图像进行预处理，提取预处理后条码图像的轮廓图像；

S3、采用水平线旋转不同角度得到的多条测算直线分别计算所述轮廓图像的中心矩；

S4、选取中心矩极值对应的测算直线作为修正后的水平线；

S5、以修正后的水平线为基准对所述扫描图像进行旋转扶正。

本实施例在获取扫描图像后，首先截取条码区域对应的条码图像，作为后续扶正的基础。然后对条码图像进行预处理，提取轮廓图像，条码图像轮廓的方向将作为水平线修正的基准。采用扫描图像当前的水平线进行旋转，旋转不同角度得到多条测算直线，建立循环，计算不同旋转角度的测算直线分布差，即中心矩。具体的，当条码轮廓线条与水平线垂直或者同向时，中心矩为0，当线条不与水平线垂直或者同向时，会产生一定数据点分布差，其和即为中心矩。一副图像，把像素的坐标看成是一个二维随机变量(X,Y)，那么一副灰度图可作为二维灰度图密度函数来表示，所以可以使用中心矩来描述灰度图像的特征。因此本实施例中中心矩可以用来描述条形码与水平线的对正程度，根据中心矩可以修正后水平线，进而实现扫描图像的扶正。扫描图像扶正后即可进行条码读取等其它阅卷流程。对扶正后条码读取特征信息，获取编号信息。

本发明自动检测试卷扫描图像倾斜角度并扶正，极大地加快阅卷流程，保证教学活动的正常进行，减少人工行为带来的时间开销。

优选的，截取所述扫描图像中与条码区域对应的条码图像之前，还包括：

判断所述扫描图像中是否包含条码区域，如果包括则截取所述扫描图像中与条码区域对应的条码图像，否则输出故障信息。

扫描仪对试卷进行扫描后，如果未扫描到任何条码图案，则直接弹出试卷，显示故障信息；如果扫描到条码图案，则进入下一步。没有条码区域即可判定没有条码，本实施例在进行扶正之前先将条码异常无法扫描的试卷过滤出来，避免对后续扶正过程的影响，有效处理异常状况，保证阅卷活动的正常进行。

优选的，对所述条码图像进行预处理，具体为：

对所述条码图像进行二值化处理以及平滑处理。

对条码图像做二值化处理，具体为：取条码图像全局中位数灰度为阈值，将条码图像中灰度值超过阈值的像素格设为1，不超过阈值的像素格设为0，再进行图像平滑处理，完成图像预处理。

优选的，提取预处理后条码图像的轮廓图像，具体为：

采用canny算子检测所述条码图像的轮廓，得到轮廓图像。

应该理解的，也可以采用其他轮廓提取算子实现轮廓图像的获取。

优选的，采用水平线旋转不同角度得到的多条测算直线分别计算所述轮廓图像的中心矩，具体为：

采用所述测算直线测算所述轮廓图像的直线分布差，得到所述中心矩。

采用扫描图像当前的水平线进行旋转，旋转不同角度得到多条测算直线，建立循环，计算不同旋转角度的测算直线分布差，即中心矩。具体的，当条码轮廓线条与水平线垂直或者同向时，中心矩为0，当线条不与水平线垂直或者同向时，会产生一定数据点分布差，其和即为中心矩。一副图像，把像素的坐标看成是一个二维随机变量(X,Y)，那么一副灰度图可作为二维灰度图密度函数来表示，所以可以使用中心矩来描述灰度图像的特征。

具体的，轮廓图像p+q阶中心距为：

其中，m_pq为轮廓图像的原点矩，轮廓图像的大小为M*N，f(x,y)为轮廓图像在像素点(x,y)处的像素值，x为像素点横坐标，y为像素点纵坐标，μ_pq为轮廓图像的p+q阶中心矩，x₀为轮廓图像像素横坐标的数学期望，y₀为轮廓图像像素纵坐标的数学期望。

中心矩的计算可以采用opencv内置函数moments计算。

优选的，选取中心矩极值对应的测算直线作为修正后的水平线，具体为：

当条码与水平线垂直设置时，选取中心距最大的测算直线作为修正后的水平线；

当条码与水平线同向设置时，选取中心距最小的测算直线作为修正后的水平线。

当条码与试卷图像同向设置时，大多数条码的轮廓线条与水平线垂直，会出现中心矩最大极值，此时的垂直的水平线为真实水平线；当条码与试卷图像垂直设置时，大多数条码的轮廓线条与水平线同向，会出现中心矩最小极值，此时的同向的水平线为真实水平线。

优选的，以修正后的水平线为基准对所述扫描图像进行旋转扶正，具体为：

提取所述扫描图像的试卷边界；

根据所述试卷边界以及修正后的水平线计算旋转扶正的角度值；

根据所述角度值采用仿射变换对所述扫描图像进行旋转扶正。

获取到修正后的真实水平线后，对扫描图像进行倾斜矫正，图像使用平面倾斜，平面倾斜就是扫描仪的扫描面与试卷平行，扫描出来的图像之只要做旋转处理即可完成矫正。处理方法是先边缘检测，找到图像的边界，边缘检测使用sobel算子，计算公式如下：

得到试卷边界如下：

d_x＝f(x,y)*Soble_x

d_y＝f(x,y)*Soble_y

其中，Soble_x、Soble_y为sobel算子，d_x、d_y为试卷边界的横、纵像素坐标，f(x,y)为扫描图像。

进一步找到倾斜的角度值：

θ_M＝arctan(d_y/d_x)

其中，θ_M为角度值；

然后使用仿射变换进行扫描图像进行旋转扶正，通过矩阵相乘可以将扫描图像平移、缩放、旋转、翻转等，最终能得到扶正后的图像。

扫描图像扶正即可进行条码识别，以及后续阅卷流程。

通过本实施例提供的方法，可以大幅提高阅卷效率，自动检出异常试卷，自动进行条码的扶正确保识别的正常进行，对维护教学活动有种重要的意义。

实施例2

本发明的实施例2提供了试卷扫描自动扶正装置，包括处理器以及存储器，所述存储器上存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，实现实施例1提供的试卷扫描自动扶正方法。

本发明实施例提供的试卷扫描自动扶正装置，用于实现试卷扫描自动扶正方法，因此，试卷扫描自动扶正方法所具备的技术效果，试卷扫描自动扶正装置同样具备，在此不再赘述。

实施例3

本发明的实施例3提供了计算机存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现实施例1提供的试卷扫描自动扶正方法。

本发明实施例提供的计算机存储介质，用于实现试卷扫描自动扶正方法，因此，试卷扫描自动扶正方法所具备的技术效果，计算机存储介质同样具备，在此不再赘述。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种试卷扫描自动扶正方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取试卷的扫描图像，截取所述扫描图像中与条码区域对应的条码图像；

对所述条码图像进行预处理，提取预处理后条码图像的轮廓图像；

采用水平线旋转不同角度得到的多条测算直线分别计算所述轮廓图像的中心矩；

选取中心矩极值对应的测算直线作为修正后的水平线；

以修正后的水平线为基准对所述扫描图像进行旋转扶正；

选取中心矩极值对应的测算直线作为修正后的水平线，具体为：

当条码与水平线垂直设置时，选取中心距最大的测算直线作为修正后的水平线；

当条码与水平线同向设置时，选取中心距最小的测算直线作为修正后的水平线；

以修正后的水平线为基准对所述扫描图像进行旋转扶正，具体为：

提取所述扫描图像的试卷边界；

根据所述试卷边界以及修正后的水平线计算旋转扶正的角度值；

根据所述角度值采用仿射变换对所述扫描图像进行旋转扶正；

通过边缘检测找到图像的边界，边缘检测使用sobel算子，计算公式如下：

得到试卷边界如下：

d_x＝f(x,y)*Soble_x

d_y＝f(x,y)*Soble_y

其中，Soble_x、Soble_y为sobel算子，d_x、d_y为试卷边界的横、纵像素坐标，f(x,y)为扫描图像，倾斜的角度值：

θ_M＝arctan(d_y/d_x)

其中，θ_M为角度值。

2.根据权利要求1所述的试卷扫描自动扶正方法，其特征在于，截取所述扫描图像中与条码区域对应的条码图像之前，还包括：

判断所述扫描图像中是否包含条码区域，如果包括则截取所述扫描图像中与条码区域对应的条码图像，否则输出故障信息。

3.根据权利要求1所述的试卷扫描自动扶正方法，其特征在于，对所述条码图像进行预处理，具体为：

对所述条码图像进行二值化处理以及平滑处理。

4.根据权利要求1所述的试卷扫描自动扶正方法，其特征在于，提取预处理后条码图像的轮廓图像，具体为：

采用canny算子检测所述条码图像的轮廓，得到轮廓图像。

5.根据权利要求1所述的试卷扫描自动扶正方法，其特征在于，采用水平线旋转不同角度得到的多条测算直线分别计算所述轮廓图像的中心矩，具体为：

采用所述测算直线测算所述轮廓图像的直线分布差，得到所述中心矩。

6.一种试卷扫描自动扶正装置，其特征在于，包括处理器以及存储器，所述存储器上存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，实现如权利要求1-5任一项所述的试卷扫描自动扶正方法。

7.一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机该程序被处理器执行时，实现如权利要求1-5任一项所述的试卷扫描自动扶正方法。

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