[发明专利]一种图像处理方法、装置和计算机设备

权利要求书

1.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

获取题目图像，识别该题目图像中是否包含特性题目图形，并且，当识别到该题目图像中包含所述特性题目图形时，获取所述特性题目图形在该题目图像中的位置信息；

根据所述特性题目图形在该题目图像中的位置信息，从所述题目图像中切割出包含所述特性题目图形的特性题目图片；

对该特性题目图片进行识别，以获取所述特性题目图形中包含的信息。

2.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，

所述特性题目图形包括钟表图形，和/或，算盘图形。

3.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述题目图像中包含有作答信息；所述处理方法还包括：

识别所述作答信息，根据所述特性题目图形中包含的信息生成针对该作答信息的批改信息。

4.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于：采用第一图像识别模型识别该题目图像中是否包含所述特性题目图形并获取所述特性题目图形在该题目图像中的位置信息。

5.根据权利要求4所述的图像处理方法，其特征在于，

所述第一图像识别模型是基于深度神经网络的机器学习模型经训练得的，该模型使用第一训练数据集训练，所述第一训练数据集由包含特性题目图形的图片和不包含特性题目图形的图片组成，其中包含特性题目图形的图片对特性题目图形的位置、特性题目类型进行了标注，该特性题目类型包括钟表题目标签和算盘题目标签。

6.根据权利要求5所述的图像处理方法，其特征在于，所述包含特性题目图形的图片中的特性题目图形的位置以及获取所述特性题目图形在该题目图像中的位置信息，均是以四个参数x、y、w、h表示，x为特性题目图形的中心在该题目图像中的横向坐标、y为特性题目图形的中心在该题目图像中的纵向坐标，w为特性题目图形的宽度、h为特性题目图形的高度。

7.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，采用第二图像识别模型对该特性题目图片进行识别，以获取所述特性题目图形中包含的信息；

可选地，当识别到该题目图像中包含所述特性题目图形时，同时识别所述特性题目图片的类型；基于所述特性题目图片的类型，选择对应的第二图像识别模型进行识别，所述第二图像识别模型包括与所述特性题目图片的类型一一对应的多个识别模型；

可选地，所述第二图像识别模型包括钟表图像识别模型和算盘图像识别模型；

可选地，采用基于卷积神经网络和注意力机制建立所述钟表图像识别模型和所述算盘图像识别模型；

可选地，当所述特性题目图形是钟表图形时，使用所述钟表图像识别模型对该钟表图片中的表盘和指针进行识别，以得到时针与分针的形状信息或者相对位置信息，并进一步使用预定映射函数计算所述钟表图片的示数；

当所述特性题目图形是算盘图形时，使用所述算盘图像识别模型对该算盘图形中的珠子个数和珠子位置以及珠子和位数的相对位置关系进行识别，以得到珠子个数、及珠子和位数的相对位置信息，并进一步计算所述算盘图形的示数。