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基于计算机视觉和深度学习的纸稿提取、纠正方法及系统
摘要文本
本申请涉及一种基于计算机视觉和深度学习的纸稿提取、纠正方法及系统，其包括步骤当接收到图像识别终端拍摄的学生的桌面图像时，将桌面图像发送至深度学习的纸稿边缘处理模型；边缘处理模型接收到桌面图像时，将桌面图像与边缘处理模型中预存储的代表纸稿异常边缘的多个实例图像进行比对，将桌面图像中与实例图像特征相符的位置标记为纸稿边缘异常区域；基于实例图像修复该纸稿边缘异常区域，输出修复后的桌面图像；从修复后的桌面图像中提取出目标纸稿图像；基于预设的纸稿纠正标准对目标纸稿图像进行纠正处理，将完成纠正处理的目标纸稿图像发送至展示终端。本申请具有使所获取的课堂学生桌面纸稿图像更为规整的效果。。www.macrodatas.cn
申请人信息
- 申请人:广州乐庚信息科技有限公司
- 申请人地址:510000 广东省广州市经济技术开发区科学城彩频路11号A栋608房
- 发明人: 广州乐庚信息科技有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 基于计算机视觉和深度学习的纸稿提取、纠正方法及系统 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311742287.0 |
| 申请日 | 2023/12/18 |
| 公告号 | CN117423111A |
| 公开日 | 2024/1/19 |
| IPC主分类号 | G06V30/14 |
| 权利人 | 广州乐庚信息科技有限公司 |
| 发明人 | 唐武雷; 廖劲光; 易瑞东; 郑程予 |
| 地址 | 广东省广州市经济技术开发区科学城彩频路11号A栋608房 |
专利主权项内容
1.一种基于计算机视觉和深度学习的纸稿提取、纠正方法，其特征在于：包括步骤：当接收到图像识别终端拍摄的学生的桌面图像时，将桌面图像发送至深度学习的纸稿边缘处理模型；边缘处理模型接收到桌面图像时，将桌面图像与边缘处理模型中预存储的代表纸稿异常边缘的多个实例图像进行比对，将桌面图像中与实例图像特征相符的位置标记为纸稿边缘异常区域；基于实例图像修复该纸稿边缘异常区域，输出修复后的桌面图像；从修复后的桌面图像中提取出目标纸稿图像；基于预设的纸稿纠正标准对目标纸稿图像进行纠正处理，纠正处理包括纸张方向纠正、字体方向纠正；将完成纠正处理的目标纸稿图像发送至展示终端。