期末人福音——用Python寫個自動批改作業系統

小熊貓愛恰飯 發表於 2022-06-29
Python

一、亮出效果

最近一些軟體的搜題、智慧批改類的功能要下線。

退1024步講,要不要自己做一個自動批改的功能啊?萬一哪天孩子要用呢!

昨晚我做了一個夢,夢見我實現了這個功能,如下圖所示:
請新增圖片描述
功能簡介:作對了,能打對號;做錯了,能打叉號;沒做的,能補上答案。

醒來後,我環顧四周,趕緊再躺下,希望夢還能接上。
在這裡插入圖片描述

二、實現步驟

基本思路

其實,搞定兩點就成,第一是能識別數字,第二是能切分數字。

首先得能認識5是5,這是前提條件,其次是能找到5、6、7、8這些數字區域的位置。

前者是影像識別,後者是影像切割。

•對於影像識別,一般的套路是下面這樣的(CNN卷積神經網路):
請新增圖片描述
對於影像切割,一般的套路是下面的這樣(橫向縱向投影法):
請新增圖片描述
既然思路能走得通,那麼我們們先搞影像識別。準備資料->訓練資料並儲存模型->使用訓練模型預測結果。

2.1 準備資料 (https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=Ap5XvyNN)

對於男友,找一個油嘴滑舌的花花公子,不如找一個悶葫蘆IT男,親手把他培養成你期望的樣子。

我們們不用什麼官方的mnist資料集,因為那是官方的,不是你的,你想要新增±×÷它也沒有。

有些通用的資料集,雖然很強大,很方便,但是一旦放到你的場景中,效果一點也不如你的願。

只有訓練自己手裡的資料,然後自己用起來才順手。更重要的是,我們享受創造的過程。

假設,我們只給口算做識別,那麼我們需要的圖片資料有如下幾類:

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

如果能識別這些,基本上能滿足整數的加減乘除運算了。

好了,圖片哪裡來?!

是啊,圖片哪裡來?

嚇得我差點從夢裡醒來,500萬都規劃好該怎麼花了,居然雙色球還沒有選號!

夢裡,一個老者跟我說,圖片要自己生成。我問他如何生成,他呵呵一笑,消失在迷霧中……

仔細一想,其實也不難,打字我們總會吧,生成數字無非就是用程式碼把字寫在圖片上。

字之所以能展示,主要是因為有字型的支撐。

如果你用的是windows系統,那麼開啟KaTeX parse error: Undefined control sequence: \Windows at position 3: C:\̲W̲i̲n̲d̲o̲w̲s̲\Fonts這個資料夾,你會發現好多字型。
請新增圖片描述
我們寫程式碼呼叫這些字型,然後把它列印到一張圖片上,是不是就有資料了。

而且這些資料完全是由我們控制的,想多就多,想少就少,想數字、字母、漢字、符號都可以,今天你搞出來數字識別,也就相

當於你同時擁有了所有識別!想想還有點小激動呢!

看看,這就是打工和創業的區別。你用別人的資料相當於打工,你是不用操心,但是他給你什麼你才有什麼。自己造資料就相當

於創業,雖然前期辛苦,你可以完全自己把握節奏,需要就加上,沒用就去掉。

在這裡插入圖片描述

2.1.1 準備字型 (https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=Ap5XvyNN)

建一個fonts資料夾,從字型庫裡拷一部分字型放進來,我這裡是拷貝了13種字型檔案。
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好的,準備工作做好了,肯定很累吧,休息休息休息,一會兒再搞!

2.1.2 生成圖片 (https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=Ap5XvyNN)

程式碼如下,可以直接執行。

python學習交流Q群:660193417###
from __future__ import print_function
from PIL import Image
from PIL import ImageFont
from PIL import ImageDraw
import os
import shutil
import time

# %% 要生成的文字
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: '÷'}

# 文字對應的資料夾,給每一個分類建一個檔案
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)

# %% 生成圖片
def makeImage(label_dict, font_path, width=24, height=24, rotate = 0):

    # 從字典中取出鍵值對
    for value,char in label_dict.items():
        # 建立一個黑色背景的圖片,大小是24*24
        img = Image.new("RGB", (width, height), "black") 
        draw = ImageDraw.Draw(img)
        # 載入一種字型,字型大小是圖片寬度的90%
        font = ImageFont.truetype(font_path, int(width*0.9))
        # 獲取字型的寬高
        font_width, font_height = draw.textsize(char, font)
        # 計算字型繪製的x,y座標,主要是讓文字畫在圖示中心
        x = (width - font_width-font.getoffset(char)[0]) / 2
        y = (height - font_height-font.getoffset(char)[1]) / 2
        # 繪製圖片,在那裡畫,畫啥,什麼顏色,什麼字型
        draw.text((x,y), char, (255, 255, 255), font)
        # 設定圖片傾斜角度
        img = img.rotate(rotate)
        # 命名檔案儲存,命名規則:dataset/編號/img-編號_r-選擇角度_時間戳.png
        time_value = int(round(time.time() * 1000))
        img_path = "dataset/{}/img-{}_r-{}_{}.png".format(value,value,rotate,time_value)
        img.save(img_path)
        
# %% 存放字型的路徑
font_dir = "./fonts"
for font_name in os.listdir(font_dir):
    # 把每種字型都取出來,每種字型都生成一批圖片
    path_font_file = os.path.join(font_dir, font_name)
    # 傾斜角度從-10到10度,每個角度都生成一批圖片
    for k in range(-10, 10, 1): 
        # 每個字元都生成圖片
        makeImage(label_dict, path_font_file, rotate = k)

上面純程式碼不到30行,相信大家應該能看懂!看不懂不是我的讀者。

核心程式碼就是畫文字。

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

翻譯一下就是:使用某字型在黑底圖片的(x,y)位置寫白色的char符號。

核心邏輯就是三層迴圈。
請新增圖片描述
如果程式碼你執行的沒有問題,最終會生成如下結果:
請新增圖片描述
請新增圖片描述
好了,資料準備好了。總共15個資料夾,每個資料夾下對應的各種字型各種傾斜角的字元圖片3900個(字元15類×字型13種×角度20個),圖片的大小是24×24畫素。

有了資料,我們就可以再進行下一步了,下一步是訓練和使用資料。

2.2 訓練資料

2.2.1 構建模型
你先看程式碼,外行感覺好深奧,內行偷偷地笑。

# %% 匯入必要的包 
import tensorflow as tf
import numpy as np
from tensorflow.keras import layers
from tensorflow.keras.models import Sequential
import pathlib
import cv2

# %% 構建模型
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

這個模型的序列是下面這樣的,作用是輸入一個圖片資料,經過各個層揉搓,最終預測出這個圖片屬於哪個分類。
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這麼多層都是幹什麼的,有什麼用?和衣服一樣,肯定是有用的,內衣、襯衣、毛衣、棉衣各有各的用處。

2.2.2 卷積層 Conv2D

各個職能部門的調查員,蒐集和整理某單位區域內的特定資料。我們輸入的是一個影像,它是由畫素組成的,這就是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輸入形狀是24*24畫素1個通道(彩色是RGB 3個通道)的影像。

請新增圖片描述
卷積層程式碼中的定義是Conv2D(24,3),意思是用3*3畫素的卷積核,去提取24個特徵。

我把圖轉到地圖上來,你就能理解了。以我大濟南的市中區為例子。

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卷積的作用就相當於從地圖的某級單位區域中收集多組特定資訊。比如以小區為單位去提取住宅數量、車位數量、學校數量、人口數、年收入、學歷、年齡等等24個維度的資訊。小區相當於卷積核。

提取完成之後是這樣的。

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第一次卷積之後,我們從市中區得到N個小區的資料。

卷積是可以進行多次的。

比如在小區卷積之後,我們還可在小區的基礎上再來一次卷積,在卷積就是街道了。

請新增圖片描述
通過再次以街道為單位卷積小區,我們就從市中區得到了N個街道的資料。

這就是卷積的作用。

通過一次次卷積,就把一張大圖,通過特定的方法捲起來,最終留下來的是固定幾組有目的資料,以此方便後續的評選決策。這是評選一個區的資料,要是評選濟南市,甚至山東省,也是這麼卷積。這和現實生活中評選文明城市、經濟強省也是一個道理。

2.2.3 池化層 MaxPooling2D

說白了就是四捨五入。

計算機的計算能力是強大的,比你我快,但也不是不用考慮成本。我們當然希望它越快越好,如果一個方法能省一半的時間,我們肯定願意用這種方法。

池化層乾的就是這個事情。池化的程式碼定義是這樣的M a x P o o l i n g 2 D ( ( 2 , 2 ) )MaxPooling2D((2,2))MaxPooling2D((2,2)),這裡是最大值池化。其中(2,2)是池化層的大小,其實就是在2*2的區域內,我們認為這一片可以合成一個單位。

再以地圖舉個例子,比如下面的16個格子裡的資料,是16個街道的學校數量。

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為了進一步提高計算效率,少計算一些資料,我們用2*2的池化層進行池化。

請新增圖片描述
池化的方格是4個街道合成1個,新單位學校數量取成員中學校數量最大(也有取最小,取平均多種池化)的那一個。池化之後,

16個格子就變為了4個格子,從而減少了資料。

這就是池化層的作用。

2.2.4 全連線層 Dense

弱水三千,只取一瓢。

在這裡,它其實是一個分類器。

我們構建它時,程式碼是這樣的D e n s e ( 15 ) Dense(15)Dense(15)。

它所做的事情,不管你前面是怎麼樣,有多少維度,到我這裡我要強行轉化為固定的通道。

比如識別字母a~z,我有500個神經元參與判斷,但是最終輸出結果就是26個通道(a,b,c,……,y,z)。

我們這裡總共有15類字元,所以是15個通道。給定一個輸入後,輸出為每個分類的概率。

請新增圖片描述
注意:上面都是二維的輸入,比如24×24,但是全連線層是一維的,所以程式碼中使用了l a y e r s . F l a t t e n ( )

layers.Flatten()layers.Flatten()將二維資料拉平為一維資料([[11,12],[21,22]]->[11,12,21,22])。

對於總體的模型,呼叫m o d e l . s u m m a r y ( ) model.summary()model.summary()列印序列的網路結構如下:

_________________________________________________________________
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: 147,263
Trainable params: 147,263
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________

我們看到conv2d_5 (Conv2D) (None, 9, 9, 64) 經過2*2的池化之後變為max_pooling2d_5 (MaxPooling2 (None, 4, 4, 64)。(None,

4, 4, 64) 再經過F l a t t e n FlattenFlatten拉成一維之後變為(None, 1024),經過全連線變為(None, 128)再一次全連線變為(None,

15),15就是我們的最終分類。這一切都是我們設計的。

m o d e l . c o m p i l e model.compilemodel.compile就是配置模型的幾個引數,這個現階段記住就可以。

2.2.5 訓練資料

執行就完了。

python學習交流Q群:660193417####
# 統計資料夾下的所有圖片數量
data_dir = pathlib.Path('dataset')
# 從資料夾下讀取圖片,生成資料集
train_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
    data_dir, # 從哪個檔案獲取資料
    color_mode="grayscale", # 獲取資料的顏色為灰度
    image_size=(24, 24), # 圖片的大小尺寸
    batch_size=32 # 多少個圖片為一個批次
)
# 資料集的分類,對應dataset資料夾下有多少圖片分類
class_names = train_ds.class_names
# 儲存資料集分類
np.save("class_name.npy", class_names)
# 資料集快取處理
AUTOTUNE = tf.data.experimental.AUTOTUNE
train_ds = train_ds.cache().shuffle(1000).prefetch(buffer_size=AUTOTUNE)
# 建立模型
model = create_model()
# 訓練模型,epochs=10,所有資料集訓練10遍
model.fit(train_ds,epochs=10)
# 儲存訓練後的權重
model.save_weights('checkpoint/char_checkpoint')

執行之後會輸出如下資訊:

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

我們看到,第3遍時候,準確率達到100%了。最後結束的時候,我們發現資料夾checkpoint下多了幾個檔案:

char_checkpoint.data-00000-of-00001
char_checkpoint.index
checkpoint

上面那幾個檔案是訓練結果,訓練儲存之後就不用動了。後面可以直接用這些資料進行預測。

2.3 預測資料

終於到了享受成果的時候了。

# 設定待識別的圖片
img1=cv2.imread('img1.png',0) 
img2=cv2.imread('img2.png',0) 
imgs = np.array([img1,img2])
# 構建模型
model = create_model()
# 載入前期訓練好的權重
model.load_weights('checkpoint/char_checkpoint')
# 讀出圖片分類
class_name = np.load('class_name.npy')
# 預測圖片,獲取預測值
predicts = model.predict(imgs) 
results = [] # 儲存結果的陣列
for predict in predicts: #遍歷每一個預測結果
    index = np.argmax(predict) # 尋找最大值
    result = class_name[index] # 取出字元
    results.append(result)
print(results)

我們找兩張圖片img1.png,img2.png,一張是數字6,一張是數字8,兩張圖放到程式碼同級目錄下,驗證一下識別效果如何。

圖片要通過cv2.imread(‘img1.png’,0) 轉化為二維陣列結構,0引數是灰度圖片。經過處理後,圖片轉成的陣列是如下所示(24,24)的結構:

我們要同時驗證兩張圖,所以把兩張圖再組成imgs放到一起,imgs的結構是(2,24,24)。

請新增圖片描述
下面是構建模型,然後載入權重。通過呼叫predicts = model.predict(imgs)將imgs傳遞給模型進行預測得出predicts。

predicts的結構是(2,15),數值如下面所示:

[[ 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個預測結果,每一個圖片的預測結果有15種可能。

然後根據 index = np.argmax(predict) 找出最大可能的索引。

根據索引找到字元的數值結果是[‘6’, ‘8’]。

下面是資料在記憶體中的監控:
請新增圖片描述
可見,我們的預測是準確的。

下面,我們將要把圖片中數字切割出來,進行識別了。

之前我們準備了資料,訓練了資料,並且拿圖片進行了識別,識別結果正確。

到目前為止,看來問題不大……沒有大問題,有問題也大不了。

下面就是把圖片進行切割識別了。

請新增圖片描述
下面這張大圖片,怎麼把它搞一搞,搞成單個小數字的圖片。

2.4 切割影像

上帝說要有光,就有了光。

於是,當光投過來時,物體的背後就有了影。

我們就知道了,有影的地方就有東西,沒影的地方是空白。

請新增圖片描述
這就是投影。

這個簡單的道理放在影像切割上也很實用。

我們把文字的畫素做個投影,這樣我們就知道某個區間有沒有文字,並且知道這個區間文字是否集中。

下面是示意圖:

請新增圖片描述

2.4.1 投影大法

最有效的方法,往往都是用迴圈實現的。

要計算投影,就得一個畫素一個畫素地數,檢視有幾個畫素,然後記錄下這一行有N個畫素點。如此迴圈。

請新增圖片描述
首先匯入包:

import numpy as np
import cv2
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
import PIL
import matplotlib.pyplot as plt
import os
import shutil
from numpy.core.records import array
from numpy.core.shape_base import block
import time

比如說要看垂直方向的投影,程式碼如下:

# 整幅圖片的Y軸投影,傳入圖片陣列,圖片經過二值化並反色
def img_y_shadow(img_b):
    ### 計算投影 ###
    (h,w)=img_b.shape
    # 初始化一個跟影像高一樣長度的陣列,用於記錄每一行的黑點個數
    a=[0 for z in range(0,h)]
    # 遍歷每一列,記錄下這一列包含多少有效畫素點
    for i in range(0,h):          
        for j in range(0,w):      
            if img_b[i,j]==255:     
                a[i]+=1  
    return a

最終得到是這樣的結構:[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]表示第幾行總共有多少個畫素點,第1行是0,表示是空白的白紙,第2行有79個畫素點。

如果我們想要從視覺呈現出來怎麼處理呢?那可以把它立起來拉直畫出來。

請新增圖片描述

# 展示圖片
def img_show_array(a):
    plt.imshow(a)
    plt.show()
    
# 展示投影圖, 輸入引數arr是圖片的二維陣列,direction是x,y軸
def show_shadow(arr, direction = 'x'):

    a_max = max(arr)
    if direction == 'x': # x軸方向的投影
        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軸方向的投影
        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)

我們來試驗一下效果:

我們將上面的原圖片命名為question.jpg放到程式碼同級目錄。

# 讀入圖片
img_path = 'question.jpg'
img=cv2.imread(img_path,0) 
thresh = 200 
# 二值化並且反色
ret,img_b=cv2.threshold(img,thresh,255,cv2.THRESH_BINARY_INV) 

二值化並反色後的變化如下所示:

請新增圖片描述
上面的操作很有作用,通過二值化,過濾掉雜色,通過反色將黑白對調,原來白紙區域都是255,現在黑色都是0,更利於計算。

計算投影並展示的程式碼:

img_y_shadow_a = img_y_shadow(img_b)
show_shadow(img_y_shadow_a, 'y') # 如果要顯示投影

下面的圖是上面圖在Y軸上的投影
請新增圖片描述
從視覺上看,基本上能區分出來哪一行是哪一行。

2.4.2 根據投影找區域

最有效的方法,往往還得用迴圈來實現。

上面投影那張圖,你如何計算哪裡到哪裡是一行,雖然肉眼可見,但是計算機需要規則和演算法。

# 圖片獲取文字塊,傳入投影列表,返回標記的陣列區域座標[[左,上,右,下]]
def img2rows(a,w,h):
    
    ### 根據投影切分圖塊 ### 
    inLine = False # 是否已經開始切分
    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
        # 記錄這次選中的區域[左,上,右,下],上下就是圖片,左右是start到當前
        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

通過投影,計算哪些區域在一定範圍內是連續的,如果連續了很長時間,我們就認為是同一區域,如果斷開了很長一段時間,我們就認為是另一個區域。
請新增圖片描述
通過這項操作,我們就可以獲得Y軸上某一行的上下兩個邊界點的座標,再結合圖片寬度,其實我們也就知道了一行圖片的四個頂點的座標了mark_boxs存下的是[坐,上,右,下]。

請新增圖片描述
如果呼叫如下程式碼:

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


我們獲取到的是所有識別出來每行圖片的座標,格式是這樣的:[[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]]

2.4.3 根據區域切圖片

最有效的方法,最終也得用迴圈來實現。這也是計算機體現它強大的地方。

# 裁剪圖片,img 圖片陣列, mark_boxs 區域標記
def cut_img(img, mark_boxs):

    img_items = [] # 存放裁剪好的圖片
    for i in range(0,len(mark_boxs)):
        img_org = img.copy()
        box = mark_boxs[i]
        # 裁剪圖片
        img_item = img_org[box[1]:box[3], box[0]:box[2]]
        img_items.append(img_item)
    return img_items

這一步驟是拿著方框,從大圖上用小刀劃下小圖,核心程式碼是img_org[box[1]:box[3], box[0]:box[2]]圖片裁剪,引數是陣列的[上:下,左:右],獲取的資料還是二維的陣列。

如果儲存下來:

# 儲存圖片
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

# 切圖並儲存
row_imgs = cut_img(img, row_mark_boxs)
imgs = save_imgs('rows', row_imgs) # 如果要儲存切圖
print(imgs)

圖片是下面這樣的:
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2.4.4 迴圈可去油膩

還是迴圈。橫著行我們掌握了,那麼針對每一行圖片,我們豎著切成三塊是不是也會了,一個道理。
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需要注意的是,橫豎是稍微有區別的,下面是上圖的x軸投影。
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橫著的時候,字與字之間本來就是有空隙的,然後塊與塊也有空隙,這個空隙的度需要掌握好,以便更好地區分出來是字的間距還是算式塊的間距。

幸好,有種方法叫膨脹。

膨脹對人來說不積極,但是對於技術來說,不管是膨脹(dilate),還是腐蝕(erode),只要能達到目的,都是好的。

kernel=np.ones((3,3),np.uint8)  # 膨脹核大小
row_img_b=cv2.dilate(img_b,kernel,iterations=6) # 影像膨脹6次

膨脹之後再投影,就很好地區分出了塊。
請新增圖片描述
根據投影裁剪之後如下圖所示:

請新增圖片描述
同理,不膨脹可擷取單個字元。

請新增圖片描述
這樣,這是一塊區域的字元。

一行的,一頁的,通過迴圈,都可以擷取出來。

有了圖片,就可以識別了。有了位置,就可以判斷識別結果的關係了。

下面提供一些程式碼,這些程式碼不全,有些函式你可能找不到,但是思路可以參考,詳細的程式碼可以去我的github去看。

def divImg(img_path, save_file = False):

    img_o=cv2.imread(img_path,1) 
    # 讀入圖片
    img=cv2.imread(img_path,0) 
    (img_h,img_w)=img.shape
    thresh = 200
    # 二值化整個圖,用於分行
    ret,img_b=cv2.threshold(img,thresh,255,cv2.THRESH_BINARY_INV) 

    # 計算投影,並擷取整個圖片的行
    img_y_shadow_a = img_y_shadow(img_b)
    row_mark_boxs = img2rows(img_y_shadow_a,img_w,img_h)
    # 切行的圖片,切的是原圖
    row_imgs = cut_img(img, row_mark_boxs)
    all_mark_boxs = []
    all_char_imgs = []
    # ===============從行切塊======================
    for i in range(0,len(row_imgs)):
        row_img = row_imgs[i]
        (row_img_h,row_img_w)=row_img.shape
        # 二值化一行的圖,用於切塊
        ret,row_img_b=cv2.threshold(row_img,thresh,255,cv2.THRESH_BINARY_INV)
        kernel=np.ones((3,3),np.uint8)
        #影像膨脹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 = []
        # 切塊的圖,切的是原圖
        block_imgs = cut_img(row_img, block_mark_boxs)
        if save_file:
            b_imgs = save_imgs('cuts/row_'+str(i), block_imgs) # 如果要儲存切圖
            print(b_imgs)
        # =============從塊切字====================
        for j in range(0,len(block_imgs)):
            block_img = block_imgs[j]
            (block_img_h,block_img_w)=block_img.shape
            # 二值化塊,因為要切字元圖片了
            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)
            # 切的是二值化的圖
            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) # 如果要儲存切圖
                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

最後返回的值是3個,all_mark_boxs是標記的字元位置的座標集合。[左,上,右,下]是指某個字元在一張大圖裡的座標,列印一下是這樣的:

[[[[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]]]]

它是有結構的。它的結構是:

請新增圖片描述
all_char_imgs這個返回值,裡面是上面座標結構對應位置的圖片。img_o就是原圖了。

2.5 識別

迴圈,迴圈,還是迴圈!

對於識別,2.3 預測資料已經講過了,那次是對於2張獨立圖片的識別,現在我們要對整張大圖切分後的小圖集合進行識別,這就又用到了迴圈。

翠花,上程式碼!

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')

# 遍歷行
for i in range(0,len(all_char_imgs)):
    row_imgs = all_char_imgs[i]
    # 遍歷塊
    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)

上面程式碼做的就是以塊為單位,傳遞給神經網路進行預測,然後返回識別結果。

針對這張圖,我們來進行裁剪和識別。

請新增圖片描述
看底部的最後一行

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

結果是索引,不是真實的字元,我們根據字典10: ‘=’, 11: ‘+’, 12: ‘-’, 13: ‘×’, 14: '÷’轉換過來之後結果是:

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

和圖片是對應的:

請新增圖片描述

2.6 計算並反饋

迴圈……

我們獲取到了10-2=、8-6=2,也獲取到了他們在原圖的位置座標[左,上,右,下],那麼怎麼把結果反饋到原圖上呢?

往往到這裡就剩最後一步了。

再來溫習一遍需求:作對了,能打對號;做錯了,能打叉號;沒做的,能補上答案。

實現分兩步走:計算(是作對做錯還是沒錯)和反饋(把預期結果寫到原圖上)。

2.6.1 計算

python有個函式很強大,就是eval函式,能計算字串算式,比如直接計算eval(“5+3-2”)。

所以,一切都靠它了。

# 計算數值並返回結果  引數chars:['8', '-', '6', '=']
def calculation(chars):
    cstr = ''.join(chars)
    result = ''
    if("=" in cstr): # 有等號
        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


執行之後獲得的結果是:
recognize result: ['8', '×', '4', '=']
calculate result: 32
recognize result: ['2', '-', '1', '=', '1']
calculate result: √
recognize result: ['1', '0', '-', '5', '=']
calculate result: 5

2.6.2 反饋

有了結果之後,把結果寫到圖片上,這是最後一步,也是最簡單的一步。

但是實現起來,居然很繁瑣。

得找座標吧,得計算結果呈現的位置吧,我們還想標記不同的顏色,比如對了是綠色,錯了是紅色,補齊答案是灰色。

下面程式碼是在一個圖img上,把文字內容text畫到(left,top)位置,以特定顏色和大小。

# 繪製文字
def cv2ImgAddText(img, text, left, top, textColor=(255, 0, 0), textSize=20):
    if (isinstance(img, np.ndarray)):  # 判斷是否OpenCV圖片型別
        img = Image.fromarray(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
    # 建立一個可以在給定影像上繪圖的物件
    draw = ImageDraw.Draw(img)
    # 字型的格式
    fontStyle = ImageFont.truetype("fonts/fangzheng_shusong.ttf", textSize, encoding="utf-8")
    # 繪製文字
    draw.text((left, top), text, textColor, font=fontStyle)
    # 轉換回OpenCV格式
    return cv2.cvtColor(np.asarray(img), cv2.COLOR_RGB2BGR)

結合著切圖的資訊、計算的資訊,下面程式碼提供思路參考:

# 獲取切圖示註,切圖圖片,原圖圖圖片
all_mark_boxs,all_char_imgs,img_o = divImg(path,save)
# 恢復模型,用於圖片識別
model = cnn.create_model()
model.load_weights('checkpoint/char_checkpoint')
class_name = np.load('class_name.npy')

# 遍歷行
for i in range(0,len(all_char_imgs)):
    row_imgs = all_char_imgs[i]
    # 遍歷塊
    for j in range(0,len(row_imgs)):
        block_imgs = row_imgs[j]
        block_imgs = np.array(block_imgs)
        # 圖片識別
        results = cnn.predict(model, block_imgs, class_name)
        print('recognize result:',results)
        # 計算結果
        result = calculation(results)
        print('calculate result:',result)
        # 獲取塊的標註座標
        block_mark = all_mark_boxs[i][j]
        # 獲取結果的座標,寫在塊的最後一個字
        answer_box = block_mark[-1]
        # 計算最後一個字的位置
        x = answer_box[2] 
        y = answer_box[3]
        iw = answer_box[2] - answer_box[0]
        ih = answer_box[3] - answer_box[1]
        # 計算字型大小
        textSize =  max(iw,ih)
        # 根據結果設定字型顏色
        if str(result) == "√":
            color = (0, 255, 0)
        elif str(result) == "×":
            color = (255, 0, 0)
        else:
            color = (192, 192,192)
        # 將結果寫到原圖上
        img_o = cv2ImgAddText(img_o, str(result), answer_box[2],  answer_box[1],color, textSize)
# 將寫滿結果的原圖儲存
cv2.imwrite('result.jpg', img_o)

結果是下面這樣的:
請新增圖片描述

最後

就期末了,暑假又要到了,這是不是大家最開心的事。今天分享的這篇文章非常的長,不過在期末這樣的大工程裡,用起來還是十分香的,提前祝大家暑假愉快了,今天的文章到這裡就結束了,

我是小熊貓, 我們下篇文章見(✿◡‿◡)

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