基于Python的自动批改作业系统

基于Python的自动批改作业系统

  • 同级新建fonts文件夹里拷贝一些字体文件,从这里找C:WindowsFonts,几十个就行。

  • get_character_pic.py 生成字体

  • cnn.py 训练数据

  • main.py 裁剪指定图片并识别,素材图片新建imgs文件夹,在imgs/question.png下,结果文件保存在imgs/result.png。

  • 注意如果识别不成功,很可能是question.png的字体你没有训练(这幅图的字体是方正书宋简体,但是你只训练了楷体),这时候可以使用楷体自己编一个算式图。

一、亮出效果

 

最近一些软件的搜题、智能批改类的功能要下线。

退1024步讲,要不要自己做一个自动批改的功能啊?万一哪天孩子要用呢!

昨晚我做了一个梦,梦见我实现了这个功能,如下图所示:

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功能简介:作对了,能打对号;做错了,能打叉号;没做的,能补上答案。

醒来后,我环顾四周,赶紧再躺下,希望梦还能接上。

二、实现步骤

 

基本思路

 

其实,搞定两点就成,第一是能识别数字,第二是能切分数字。

首先得能认识5是5,这是前提条件,其次是能找到5、6、7、8这些数字区域的位置。

前者是图像识别,后者是图像切割。

  • 对于图像识别,一般的套路是下面这样的(CNN卷积神经网络):

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对于图像切割,一般的套路是下面的这样(横向纵向投影法):

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既然思路能走得通,那么咱们先搞图像识别。准备数据->训练数据并保存模型->使用训练模型预测结果。

1 准备数据

 

对于男友,找一个油嘴滑舌的花花公子,不如找一个闷葫芦IT男,亲手把他培养成你期望的样子。

 

咱们不用什么官方的mnist数据集,因为那是官方的,不是你的,你想要添加±×÷它也没有。

有些通用的数据集,虽然很强大,很方便,但是一旦放到你的场景中,效果一点也不如你的愿。

只有训练自己手里的数据,然后自己用起来才顺手。更重要的是,我们享受创造的过程。

假设,我们只给口算做识别,那么我们需要的图片数据有如下几类:

索引:0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14字符:0 1 2 3 4 5 6 7 8 9  =  +  -  ×  ÷

如果能识别这些,基本上能满足整数的加减乘除运算了。

好了,图片哪里来?!

是啊,图片哪里来?

吓得我差点从梦里醒来,500万都规划好该怎么花了,居然双色球还没有选号!

梦里,一个老者跟我说,图片要自己生成。我问他如何生成,他呵呵一笑,消失在迷雾中……

仔细一想,其实也不难,打字我们总会吧,生成数字无非就是用代码把字写在图片上。

字之所以能展示,主要是因为有字体的支撑。

如果你用的是windows系统,那么打开KaTeX parse error: Undefined control sequence: Windows at position 3: C:̲W̲i̲n̲d̲o̲w̲s̲Fonts这个文件夹,你会发现好多字体。

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我们写代码调用这些字体,然后把它打印到一张图片上,是不是就有数据了。

而且这些数据完全是由我们控制的,想多就多,想少就少,想数字、字母、汉字、符号都可以,今天你搞出来数字识别,也就相当于你同时拥有了所有识别!想想还有点小激动呢!

看看,这就是打工和创业的区别。你用别人的数据相当于打工,你是不用操心,但是他给你什么你才有什么。自己造数据就相当于创业,虽然前期辛苦,你可以完全自己把握节奏,需要就加上,没用就去掉。

1.1 准备字体

 

建一个fonts文件夹,从字体库里拷一部分字体放进来,我这里是拷贝了13种字体文件。

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好的,准备工作做好了,肯定很累吧,休息休息休息,一会儿再搞!

1.2 生成图片

 

代码如下,可以直接运行。

from __future__ import print_functionfrom PIL import Imagefrom PIL import ImageFontfrom PIL import ImageDrawimport osimport shutilimport time
# %% 要生成的文本label_dict = {0: '0', 1: '1', 2: '2', 3: '3', 4: '4', 5: '5', 6: '6', 7: '7', 8: '8', 9: '9', 10: '=', 11: '+', 12: '-', 13: '×', 14: '÷'}
# 文本对应的文件夹,给每一个分类建一个文件for value,char in label_dict.items():    train_images_dir = "dataset"+"/"+str(value)    if os.path.isdir(train_images_dir):        shutil.rmtree(train_images_dir)    os.makedirs(train_images_dir)
# %% 生成图片def makeImage(label_dict, font_path, width=24, height=24, rotate = 0):
    # 从字典中取出键值对    for value,char in label_dict.items():        # 创建一个黑色背景的图片,大小是24*24        img = Image.new("RGB", (width, height), "black")         draw = ImageDraw.Draw(img)        # 加载一种字体,字体大小是图片宽度的90%        font = ImageFont.truetype(font_path, int(width*0.9))        # 获取字体的宽高        font_width, font_height = draw.textsize(char, font)        # 计算字体绘制的x,y坐标,主要是让文字画在图标中心        x = (width - font_width-font.getoffset(char)[0]) / 2        y = (height - font_height-font.getoffset(char)[1]) / 2        # 绘制图片,在那里画,画啥,什么颜色,什么字体        draw.text((x,y), char, (255, 255, 255), font)        # 设置图片倾斜角度        img = img.rotate(rotate)        # 命名文件保存,命名规则:dataset/编号/img-编号_r-选择角度_时间戳.png        time_value = int(round(time.time() * 1000))        img_path = "dataset/{}/img-{}_r-{}_{}.png".format(value,value,rotate,time_value)        img.save(img_path)        # %% 存放字体的路径font_dir = "./fonts"for font_name in os.listdir(font_dir):    # 把每种字体都取出来,每种字体都生成一批图片    path_font_file = os.path.join(font_dir, font_name)    # 倾斜角度从-10到10度,每个角度都生成一批图片    for k in range(-10, 10, 1):         # 每个字符都生成图片        makeImage(label_dict, path_font_file, rotate = k)

上面纯代码不到30行,相信大家应该能看懂!看不懂不是我的读者。

核心代码就是画文字。

draw.text((x,y), char, (255, 255, 255), font)

翻译一下就是:使用某字体在黑底图片的(x,y)位置写白色的char符号。

核心逻辑就是三层循环。

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如果代码你运行的没有问题,最终会生成如下结果:

 

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好了,数据准备好了。总共15个文件夹,每个文件夹下对应的各种字体各种倾斜角的字符图片3900个(字符15类×字体13种×角度20个),图片的大小是24×24像素。

有了数据,我们就可以再进行下一步了,下一步是训练和使用数据。

2. 训练数据

 

2.1 构建模型

 

你先看代码,外行感觉好深奥,内行偷偷地笑。

# %% 导入必要的包 import tensorflow as tfimport numpy as npfrom tensorflow.keras import layersfrom tensorflow.keras.models import Sequentialimport pathlibimport cv2
# %% 构建模型def create_model():    model = Sequential([        layers.experimental.preprocessing.Rescaling(1./255, input_shape=(24, 24, 1)),        layers.Conv2D(24,3,activation='relu'),        layers.MaxPooling2D((2,2)),        layers.Conv2D(64,3, activation='relu'),        layers.MaxPooling2D((2,2)),        layers.Flatten(),        layers.Dense(128, activation='relu'),        layers.Dense(15)]    )        model.compile(optimizer='adam',                loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),                metrics=['accuracy'])
    return model

这个模型的序列是下面这样的,作用是输入一个图片数据,经过各个层揉搓,最终预测出这个图片属于哪个分类。

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这么多层都是干什么的,有什么用?和衣服一样,肯定是有用的,内衣、衬衣、毛衣、棉衣各有各的用处。

2.2 卷积层 Conv2D

 

各个职能部门的调查员,搜集和整理某单位区域内的特定数据。我们输入的是一个图像,它是由像素组成的,这就是R e s c a l i n g ( 1. / 255 , i n p u t s h a p e = ( 24 , 24 , 1 ) ) Rescaling(1./255, input_shape=(24, 24, 1))Rescaling(1./255,input shape=(24,24,1))中,input_shape输入形状是24*24像素1个通道(彩色是RGB 3个通道)的图像。

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卷积层代码中的定义是Conv2D(24,3),意思是用3*3像素的卷积核,去提取24个特征。

我把图转到地图上来,你就能理解了。以我大济南的市中区为例子。

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卷积的作用就相当于从地图的某级单位区域中收集多组特定信息。比如以小区为单位去提取住宅数量、车位数量、学校数量、人口数、年收入、学历、年龄等等24个维度的信息。小区相当于卷积核。

提取完成之后是这样的。

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第一次卷积之后,我们从市中区得到N个小区的数据。

卷积是可以进行多次的。

比如在小区卷积之后,我们还可在小区的基础上再来一次卷积,在卷积就是街道了。

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通过再次以街道为单位卷积小区,我们就从市中区得到了N个街道的数据。

这就是卷积的作用。

通过一次次卷积,就把一张大图,通过特定的方法卷起来,最终留下来的是固定几组有目的数据,以此方便后续的评选决策。这是评选一个区的数据,要是评选济南市,甚至山东省,也是这么卷积。这和现实生活中评选文明城市、经济强省也是一个道理。

2.3 池化层 MaxPooling2D

 

说白了就是四舍五入。

计算机的计算能力是强大的,比你我快,但也不是不用考虑成本。我们当然希望它越快越好,如果一个方法能省一半的时间,我们肯定愿意用这种方法。

池化层干的就是这个事情。池化的代码定义是这样的M a x P o o l i n g 2 D ( ( 2 , 2 ) ) MaxPooling2D((2,2))MaxPooling2D((2,2)),这里是最大值池化。其中(2,2)是池化层的大小,其实就是在2*2的区域内,我们认为这一片可以合成一个单位。

再以地图举个例子,比如下面的16个格子里的数据,是16个街道的学校数量。

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为了进一步提高计算效率,少计算一些数据,我们用2*2的池化层进行池化。

 

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池化的方格是4个街道合成1个,新单位学校数量取成员中学校数量最大(也有取最小,取平均多种池化)的那一个。池化之后,16个格子就变为了4个格子,从而减少了数据。

这就是池化层的作用。

2.4全连接层 Dense

 

弱水三千,只取一瓢。

在这里,它其实是一个分类器。

我们构建它时,代码是这样的D e n s e ( 15 ) Dense(15)Dense(15)。

它所做的事情,不管你前面是怎么样,有多少维度,到我这里我要强行转化为固定的通道。

比如识别字母a~z,我有500个神经元参与判断,但是最终输出结果就是26个通道(a,b,c,……,y,z)。

我们这里总共有15类字符,所以是15个通道。给定一个输入后,输出为每个分类的概率。

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注意:上面都是二维的输入,比如24×24,但是全连接层是一维的,所以代码中使用了l a y e r s . F l a t t e n ( ) layers.Flatten()layers.Flatten()将二维数据拉平为一维数据([[11,12],[21,22]]->[11,12,21,22])。

对于总体的模型,调用m o d e l . s u m m a r y ( ) model.summary()model.summary()打印序列的网络结构如下:

_________________________________________________________________Layer (type)                 Output Shape              Param #   =================================================================rescaling_2 (Rescaling)      (None, 24, 24, 1)         0         _________________________________________________________________conv2d_4 (Conv2D)            (None, 22, 22, 24)        240       _________________________________________________________________max_pooling2d_4 (MaxPooling2 (None, 11, 11, 24)        0         _________________________________________________________________conv2d_5 (Conv2D)            (None, 9, 9, 64)          13888     _________________________________________________________________max_pooling2d_5 (MaxPooling2 (None, 4, 4, 64)          0         _________________________________________________________________flatten_2 (Flatten)          (None, 1024)              0         _________________________________________________________________dense_4 (Dense)              (None, 128)               131200    _________________________________________________________________dense_5 (Dense)              (None, 15)                1935      =================================================================Total params: 147,263Trainable params: 147,263Non-trainable params: 0_________________________________________________________________

我们看到conv2d_5 (Conv2D) (None, 9, 9, 64) 经过2*2的池化之后变为max_pooling2d_5 (MaxPooling2 (None, 4, 4, 64)。(None, 4, 4, 64) 再经过F l a t t e n FlattenFlatten拉成一维之后变为(None, 1024),经过全连接变为(None, 128)再一次全连接变为(None, 15),15就是我们的最终分类。这一切都是我们设计的。

m o d e l . c o m p i l e model.compilemodel.compile就是配置模型的几个参数,这个现阶段记住就可以。

2.5 训练数据

 

执行就完了。

# 统计文件夹下的所有图片数量data_dir = pathlib.Path('dataset')# 从文件夹下读取图片,生成数据集train_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(    data_dir, # 从哪个文件获取数据    color_mode="grayscale", # 获取数据的颜色为灰度    image_size=(24, 24), # 图片的大小尺寸    batch_size=32 # 多少个图片为一个批次)# 数据集的分类,对应dataset文件夹下有多少图片分类class_names = train_ds.class_names# 保存数据集分类np.save("class_name.npy", class_names)# 数据集缓存处理AUTOTUNE = tf.data.experimental.AUTOTUNEtrain_ds = train_ds.cache().shuffle(1000).prefetch(buffer_size=AUTOTUNE)# 创建模型model = create_model()# 训练模型,epochs=10,所有数据集训练10遍model.fit(train_ds,epochs=10)# 保存训练后的权重model.save_weights('checkpoint/char_checkpoint')

执行之后会输出如下信息:

Found 3900 files belonging to 15 classes. Epoch 1/10 122/122 [=========] - 2s 19ms/step - loss: 0.5795 - accuracy: 0.8615 Epoch 2/10 122/122 [=========] - 2s 18ms/step - loss: 0.0100 - accuracy: 0.9992 Epoch 3/10 122/122 [=========] - 2s 19ms/step - loss: 0.0027 - accuracy: 1.0000 Epoch 4/10 122/122 [=========] - 2s 19ms/step - loss: 0.0013 - accuracy: 1.0000 Epoch 5/10 122/122 [=========] - 2s 20ms/step - loss: 8.4216e-04 - accuracy: 1.0000 Epoch 6/10 122/122 [=========] - 2s 18ms/step - loss: 5.5273e-04 - accuracy: 1.0000 Epoch 7/10 122/122 [=========] - 3s 21ms/step - loss: 4.0966e-04 - accuracy: 1.0000 Epoch 8/10 122/122 [=========] - 2s 20ms/step - loss: 3.0308e-04 - accuracy: 1.0000 Epoch 9/10 122/122 [=========] - 3s 23ms/step - loss: 2.3446e-04 - accuracy: 1.0000 Epoch 10/10 122/122 [=========] - 3s 21ms/step - loss: 1.8971e-04 - accuracy: 1.0000

我们看到,第3遍时候,准确率达到100%了。最后结束的时候,我们发现文件夹checkpoint下多了几个文件:

char_checkpoint.data-00000-of-00001char_checkpoint.indexcheckpoint

上面那几个文件是训练结果,训练保存之后就不用动了。后面可以直接用这些数据进行预测。

3. 预测数据

 

终于到了享受成果的时候了。

# 设置待识别的图片img1=cv2.imread('img1.png',0) img2=cv2.imread('img2.png',0) imgs = np.array([img1,img2])# 构建模型model = create_model()# 加载前期训练好的权重model.load_weights('checkpoint/char_checkpoint')# 读出图片分类class_name = np.load('class_name.npy')# 预测图片,获取预测值predicts = model.predict(imgs) results = [] # 保存结果的数组for predict in predicts: #遍历每一个预测结果    index = np.argmax(predict) # 寻找最大值    result = class_name[index] # 取出字符    results.append(result)print(results)

我们找两张图片img1.png,img2.png,一张是数字6,一张是数字8,两张图放到代码同级目录下,验证一下识别效果如何。

图片要通过cv2.imread(‘img1.png’,0) 转化为二维数组结构,0参数是灰度图片。经过处理后,图片转成的数组是如下所示(24,24)的结构:

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我们要同时验证两张图,所以把两张图再组成imgs放到一起,imgs的结构是(2,24,24)。

下面是构建模型,然后加载权重。通过调用predicts = model.predict(imgs)将imgs传递给模型进行预测得出predicts。

predicts的结构是(2,15),数值如下面所示:

[[ 16.134243 -12.10675 -1.1994154 -27.766754 -43.4324 -9.633694 -12.214878 1.6287893 2.562174 3.2222707 13.834648 28.254173 -6.102874 16.76582 7.2586184] [ 5.022571 -8.762314 -6.7466817 -23.494259 -30.170597 2.4392672 -14.676962 5.8255725 8.855118 -2.0998626 6.820853 7.6578817 1.5132296 24.4664 2.4192357]]

意思是有2个预测结果,每一个图片的预测结果有15种可能。

然后根据 index = np.argmax(predict) 找出最大可能的索引。

根据索引找到字符的数值结果是[‘6’, ‘8’]。

下面是数据在内存中的监控:

 

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可见,我们的预测是准确的。

下面,我们将要把图片中数字切割出来,进行识别了。

之前我们准备了数据,训练了数据,并且拿图片进行了识别,识别结果正确。

到目前为止,看来问题不大……没有大问题,有问题也大不了。

下面就是把图片进行切割识别了。

下面这张大图片,怎么把它搞一搞,搞成单个小数字的图片。

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4. 切割图像

 

上帝说要有光,就有了光。

于是,当光投过来时,物体的背后就有了影。

我们就知道了,有影的地方就有东西,没影的地方是空白。

 

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这就是投影。

这个简单的道理放在图像切割上也很实用。

我们把文字的像素做个投影,这样我们就知道某个区间有没有文字,并且知道这个区间文字是否集中。

下面是示意图:

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4.1 投影大法

最有效的方法,往往都是用循环实现的。

要计算投影,就得一个像素一个像素地数,查看有几个像素,然后记录下这一行有N个像素点。如此循环。

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首先导入包:

import numpy as npimport cv2from PIL import Image, ImageDraw, ImageFontimport PILimport matplotlib.pyplot as pltimport osimport shutilfrom numpy.core.records import arrayfrom numpy.core.shape_base import blockimport time

比如说要看垂直方向的投影,代码如下:

# 整幅图片的Y轴投影,传入图片数组,图片经过二值化并反色def img_y_shadow(img_b):    ### 计算投影 ###    (h,w)=img_b.shape    # 初始化一个跟图像高一样长度的数组,用于记录每一行的黑点个数    a=[0 for z in range(0,h)]    # 遍历每一列,记录下这一列包含多少有效像素点    for i in range(0,h):                  for j in range(0,w):                  if img_b[i,j]==255:                     a[i]+=1      return a

最终得到是这样的结构:[0, 79, 67, 50, 50, 50, 109, 137, 145, 136, 125, 117, 123, 124, 134, 71, 62, 68, 104, 102, 83, 14, 4, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, ……38, 44, 56, 106, 97, 83, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]表示第几行总共有多少个像素点,第1行是0,表示是空白的白纸,第2行有79个像素点。

如果我们想要从视觉呈现出来怎么处理呢?那可以把它立起来拉直画出来。

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# 展示图片def img_show_array(a):    plt.imshow(a)    plt.show()    # 展示投影图, 输入参数arr是图片的二维数组,direction是x,y轴def show_shadow(arr, direction = 'x'):
    a_max = max(arr)    if direction == 'x': # x轴方向的投影        a_shadow = np.zeros((a_max, len(arr)), dtype=int)        for i in range(0,len(arr)):            if arr[i] == 0:                continue            for j in range(0, arr[i]):                a_shadow[j][i] = 255    elif direction == 'y': # y轴方向的投影        a_shadow = np.zeros((len(arr),a_max), dtype=int)        for i in range(0,len(arr)):            if arr[i] == 0:                continue            for j in range(0, arr[i]):                a_shadow[i][j] = 255
    img_show_array(a_shadow)

我们来试验一下效果:

我们将上面的原图片命名为question.jpg放到代码同级目录。

# 读入图片img_path = 'question.jpg'img=cv2.imread(img_path,0) thresh = 200 # 二值化并且反色ret,img_b=cv2.threshold(img,thresh,255,cv2.THRESH_BINARY_INV)

 

二值化并反色后的变化如下所示:

图片[24]-基于Python的自动批改作业系统 - 世外博客-世外博客

上面的操作很有作用,通过二值化,过滤掉杂色,通过反色将黑白对调,原来白纸区域都是255,现在黑色都是0,更利于计算。

计算投影并展示的代码:

img_y_shadow_a = img_y_shadow(img_b)show_shadow(img_y_shadow_a, 'y') # 如果要显示投影

下面的图是上面图在Y轴上的投影

图片[25]-基于Python的自动批改作业系统 - 世外博客-世外博客

从视觉上看,基本上能区分出来哪一行是哪一行。

4.2 根据投影找区域

 

最有效的方法,往往还得用循环来实现。

上面投影那张图,你如何计算哪里到哪里是一行,虽然肉眼可见,但是计算机需要规则和算法。

# 图片获取文字块,传入投影列表,返回标记的数组区域坐标[[左,上,右,下]]def img2rows(a,w,h):        ### 根据投影切分图块 ###     inLine = False # 是否已经开始切分    start = 0 # 某次切分的起始索引    mark_boxs = []    for i in range(0,len(a)):                if inLine == False and a[i] > 10:            inLine = True            start = i        # 记录这次选中的区域[左,上,右,下],上下就是图片,左右是start到当前        elif i-start >5 and a[i] < 10 and inLine:            inLine = False            if i-start > 10:                top = max(start-1, 0)                bottom = min(h, i+1)                box = [0, top, w, bottom]                mark_boxs.append(box)                     return mark_boxs

通过投影,计算哪些区域在一定范围内是连续的,如果连续了很长时间,我们就认为是同一区域,如果断开了很长一段时间,我们就认为是另一个区域。

 

图片[26]-基于Python的自动批改作业系统 - 世外博客-世外博客

通过这项操作,我们就可以获得Y轴上某一行的上下两个边界点的坐标,再结合图片宽度,其实我们也就知道了一行图片的四个顶点的坐标了mark_boxs存下的是[坐,上,右,下]。

图片[27]-基于Python的自动批改作业系统 - 世外博客-世外博客

如果调用如下代码:

(img_h,img_w)=img.shaperow_mark_boxs = img2rows(img_y_shadow_a,img_w,img_h)print(row_mark_boxs)

我们获取到的是所有识别出来每行图片的坐标,格式是这样的:[[0, 26, 596, 52], [0, 76, 596, 103], [0, 130, 596, 155], [0, 178, 596, 207], [0, 233, 596, 259], [0, 282, 596, 311], [0, 335, 596, 363], [0, 390, 596, 415]]

4.3 根据区域切图片

 

最有效的方法,最终也得用循环来实现。这也是计算机体现它强大的地方。

# 裁剪图片,img 图片数组, mark_boxs 区域标记def cut_img(img, mark_boxs):    img_items = [] # 存放裁剪好的图片    for i in range(0,len(mark_boxs)):        img_org = img.copy()        box = mark_boxs[i]        # 裁剪图片        img_item = img_org[box[1]:box[3], box[0]:box[2]]        img_items.append(img_item)    return img_items

这一步骤是拿着方框,从大图上用小刀划下小图,核心代码是img_org[box[1]:box[3], box[0]:box[2]]图片裁剪,参数是数组的[上:下,左:右],获取的数据还是二维的数组。

如果保存下来:

# 保存图片def save_imgs(dir_name, imgs):     if os.path.exists(dir_name):        shutil.rmtree(dir_name)     if not os.path.exists(dir_name):            os.makedirs(dir_name)
    img_paths = []    for i in range(0,len(imgs)):        file_path = dir_name+'/part_'+str(i)+'.jpg'        cv2.imwrite(file_path,imgs[i])        img_paths.append(file_path)        return img_paths# 切图并保存row_imgs = cut_img(img, row_mark_boxs)imgs = save_imgs('rows', row_imgs) # 如果要保存切图print(imgs)

图片是下面这样的:

 

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4.4 循环可去油腻

 

还是循环。横着行我们掌握了,那么针对每一行图片,我们竖着切成三块是不是也会了,一个道理。

 

图片[29]-基于Python的自动批改作业系统 - 世外博客-世外博客

需要注意的是,横竖是稍微有区别的,下面是上图的x轴投影。

 

图片[30]-基于Python的自动批改作业系统 - 世外博客-世外博客

横着的时候,字与字之间本来就是有空隙的,然后块与块也有空隙,这个空隙的度需要掌握好,以便更好地区分出来是字的间距还是算式块的间距。

幸好,有种方法叫膨胀。

膨胀对人来说不积极,但是对于技术来说,不管是膨胀(dilate),还是腐蚀(erode),只要能达到目的,都是好的。

kernel=np.ones((3,3),np.uint8)  # 膨胀核大小row_img_b=cv2.dilate(img_b,kernel,iterations=6) # 图像膨胀6次

膨胀之后再投影,就很好地区分出了块。

 

图片[31]-基于Python的自动批改作业系统 - 世外博客-世外博客

根据投影裁剪之后如下图所示:

图片[32]-基于Python的自动批改作业系统 - 世外博客-世外博客

同理,不膨胀可截取单个字符。

图片[33]-基于Python的自动批改作业系统 - 世外博客-世外博客

这样,这是一块区域的字符。

一行的,一页的,通过循环,都可以截取出来。

有了图片,就可以识别了。有了位置,就可以判断识别结果的关系了。

下面提供一些代码,这些代码不全,有些函数你可能找不到,但是思路可以参考,详细的代码可以去我的github去看。

def divImg(img_path, save_file = False):
    img_o=cv2.imread(img_path,1)     # 读入图片    img=cv2.imread(img_path,0)     (img_h,img_w)=img.shape    thresh = 200    # 二值化整个图,用于分行    ret,img_b=cv2.threshold(img,thresh,255,cv2.THRESH_BINARY_INV) 
    # 计算投影,并截取整个图片的行    img_y_shadow_a = img_y_shadow(img_b)    row_mark_boxs = img2rows(img_y_shadow_a,img_w,img_h)    # 切行的图片,切的是原图    row_imgs = cut_img(img, row_mark_boxs)    all_mark_boxs = []    all_char_imgs = []    # ===============从行切块======================    for i in range(0,len(row_imgs)):        row_img = row_imgs[i]        (row_img_h,row_img_w)=row_img.shape        # 二值化一行的图,用于切块        ret,row_img_b=cv2.threshold(row_img,thresh,255,cv2.THRESH_BINARY_INV)        kernel=np.ones((3,3),np.uint8)        #图像膨胀6次        row_img_b_d=cv2.dilate(row_img_b,kernel,iterations=6)        img_x_shadow_a = img_x_shadow(row_img_b_d)        block_mark_boxs = row2blocks(img_x_shadow_a, row_img_w, row_img_h)        row_char_boxs = []        row_char_imgs = []        # 切块的图,切的是原图        block_imgs = cut_img(row_img, block_mark_boxs)        if save_file:            b_imgs = save_imgs('cuts/row_'+str(i), block_imgs) # 如果要保存切图            print(b_imgs)        # =============从块切字====================        for j in range(0,len(block_imgs)):            block_img = block_imgs[j]            (block_img_h,block_img_w)=block_img.shape            # 二值化块,因为要切字符图片了            ret,block_img_b=cv2.threshold(block_img,thresh,255,cv2.THRESH_BINARY_INV)            block_img_x_shadow_a = img_x_shadow(block_img_b)            row_top = row_mark_boxs[i][1]            block_left = block_mark_boxs[j][0]            char_mark_boxs,abs_char_mark_boxs = block2chars(block_img_x_shadow_a, block_img_w, block_img_h,row_top,block_left)            row_char_boxs.append(abs_char_mark_boxs)            # 切的是二值化的图            char_imgs = cut_img(block_img_b, char_mark_boxs, True)            row_char_imgs.append(char_imgs)            if save_file:                c_imgs = save_imgs('cuts/row_'+str(i)+'/blocks_'+str(j), char_imgs) # 如果要保存切图                print(c_imgs)        all_mark_boxs.append(row_char_boxs)        all_char_imgs.append(row_char_imgs)

    return all_mark_boxs,all_char_imgs,img_o

最后返回的值是3个,all_mark_boxs是标记的字符位置的坐标集合。[左,上,右,下]是指某个字符在一张大图里的坐标,打印一下是这样的:

[[[[19, 26, 34, 53], [36, 26, 53, 53], [54, 26, 65, 53], [66, 26, 82, 53], [84, 26, 101, 53], [102, 26, 120, 53], [120, 26, 139, 53]], [[213, 26, 229, 53], [231, 26, 248, 53], [249, 26, 268, 53], [268, 26, 285, 53]], [[408, 26, 426, 53], [427, 26, 437, 53], [438, 26, 456, 53], [456, 26, 474, 53], [475, 26, 492, 53]]], [[[20, 76, 36, 102], [38, 76, 48, 102], [50, 76, 66, 102], [67, 76, 85, 102], [85, 76, 104, 102]], [[214, 76, 233, 102], [233, 76, 250, 102], [252, 76, 268, 102], [270, 76, 287, 102]], [[411, 76, 426, 102], [428, 76, 445, 102], [446, 76, 457, 102], [458, 76, 474, 102], [476, 76, 493, 102], [495, 76, 511, 102]]]]

它是有结构的。它的结构是:

图片[34]-基于Python的自动批改作业系统 - 世外博客-世外博客

all_char_imgs这个返回值,里面是上面坐标结构对应位置的图片。img_o就是原图了。

5 识别

 

循环,循环,还是TM循环!

对于识别,2.3 预测数据已经讲过了,那次是对于2张独立图片的识别,现在我们要对整张大图切分后的小图集合进行识别,这就又用到了循环。

翠花,上代码!

all_mark_boxs,all_char_imgs,img_o = divImg(path,save)model = cnn.create_model()model.load_weights('checkpoint/char_checkpoint')class_name = np.load('class_name.npy')
# 遍历行for i in range(0,len(all_char_imgs)):    row_imgs = all_char_imgs[i]    # 遍历块    for j in range(0,len(row_imgs)):        block_imgs = row_imgs[j]        block_imgs = np.array(block_imgs)        results = cnn.predict(model, block_imgs, class_name)        print('recognize result:',results)

上面代码做的就是以块为单位,传递给神经网络进行预测,然后返回识别结果。

针对这张图,我们来进行裁剪和识别。

图片[35]-基于Python的自动批改作业系统 - 世外博客-世外博客

看底部的最后一行

recognize result: ['1', '0', '12', '2', '10']recognize result: ['8', '12', '6', '10']recognize result: ['1', '0', '12', '7', '10']

结果是索引,不是真实的字符,我们根据字典10: ‘=’, 11: ‘+’, 12: ‘-‘, 13: ‘×’, 14: ‘÷’转换过来之后结果是:

recognize result: ['1', '0', '-', '2', '=']recognize result: ['8', '-', '6', '=']recognize result: ['1', '0', '-', '7', '=']

和图片是对应的:

图片[36]-基于Python的自动批改作业系统 - 世外博客-世外博客

6. 计算并反馈

 

循环……

我们获取到了10-2=、8-6=2,也获取到了他们在原图的位置坐标[左,上,右,下],那么怎么把结果反馈到原图上呢?

往往到这里就剩最后一步了。

再来温习一遍需求:作对了,能打对号;做错了,能打叉号;没做的,能补上答案。

实现分两步走:计算(是作对做错还是没错)和反馈(把预期结果写到原图上)。

2.6.1 计算 python有个函数很强大,就是eval函数,能计算字符串算式,比如直接计算eval(“5+3-2”)。

所以,一切都靠它了。

# 计算数值并返回结果  参数chars:['8', '-', '6', '=']def calculation(chars):    cstr = ''.join(chars)    result = ''    if("=" in cstr): # 有等号        str_arr = cstr.split('=')        c_str = str_arr[0]        r_str = str_arr[1]        c_str = c_str.replace("×","*")        c_str = c_str.replace("÷","/")         try:            c_r = int(eval(c_str))        except Exception as e:            print("Exception",e)
        if r_str == "":            result = c_r        else:            if str(c_r) == str(r_str):                result = "√"            else:                result = "×"
    return result

执行之后获得的结果是:

recognize result: ['8', '×', '4', '=']calculate result: 32recognize result: ['2', '-', '1', '=', '1']calculate result: √recognize result: ['1', '0', '-', '5', '=']calculate result: 5

6.2 反馈

 

有了结果之后,把结果写到图片上,这是最后一步,也是最简单的一步。

但是实现起来,居然很繁琐。

得找坐标吧,得计算结果呈现的位置吧,我们还想标记不同的颜色,比如对了是绿色,错了是红色,补齐答案是灰色。

下面代码是在一个图img上,把文本内容text画到(left,top)位置,以特定颜色和大小。

# 绘制文本def cv2ImgAddText(img, text, left, top, textColor=(255, 0, 0), textSize=20):    if (isinstance(img, np.ndarray)):  # 判断是否OpenCV图片类型        img = Image.fromarray(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))    # 创建一个可以在给定图像上绘图的对象    draw = ImageDraw.Draw(img)    # 字体的格式    fontStyle = ImageFont.truetype("fonts/fangzheng_shusong.ttf", textSize, encoding="utf-8")    # 绘制文本    draw.text((left, top), text, textColor, font=fontStyle)    # 转换回OpenCV格式    return cv2.cvtColor(np.asarray(img), cv2.COLOR_RGB2BGR)

结合着切图的信息、计算的信息,下面代码提供思路参考:

# 获取切图标注,切图图片,原图图图片all_mark_boxs,all_char_imgs,img_o = divImg(path,save)# 恢复模型,用于图片识别model = cnn.create_model()model.load_weights('checkpoint/char_checkpoint')class_name = np.load('class_name.npy')
# 遍历行for i in range(0,len(all_char_imgs)):    row_imgs = all_char_imgs[i]    # 遍历块    for j in range(0,len(row_imgs)):        block_imgs = row_imgs[j]        block_imgs = np.array(block_imgs)        # 图片识别        results = cnn.predict(model, block_imgs, class_name)        print('recognize result:',results)        # 计算结果        result = calculation(results)        print('calculate result:',result)        # 获取块的标注坐标        block_mark = all_mark_boxs[i][j]        # 获取结果的坐标,写在块的最后一个字        answer_box = block_mark[-1]        # 计算最后一个字的位置        x = answer_box[2]         y = answer_box[3]        iw = answer_box[2] - answer_box[0]        ih = answer_box[3] - answer_box[1]        # 计算字体大小        textSize =  max(iw,ih)        # 根据结果设置字体颜色        if str(result) == "√":            color = (0, 255, 0)        elif str(result) == "×":            color = (255, 0, 0)        else:            color = (192, 192,192)        # 将结果写到原图上        img_o = cv2ImgAddText(img_o, str(result), answer_box[2],  answer_box[1],color, textSize)# 将写满结果的原图保存cv2.imwrite('result.jpg', img_o)

结果是下面这样的:

图片[37]-基于Python的自动批改作业系统 - 世外博客-世外博客

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