问卷图像识别方法、电子装置及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及图像识别技术，提供了一种问卷图像识别方法、电子装置及存储介质。该方法通过对待识别问卷图像执行二值化处理及预设方式的处理，将处理后的待识别问卷图像与问卷模板图像进行匹配和校正，得到与问卷模板图像具有相应坐标位置的待识别问卷图像，基于问卷模板图像的坐标对待识别问卷图像进行切割，将得到的票种标识区域和页码标识区域输入预先训练好的识别模型，得到票种标识和页码标识的识别结果，基于该识别结果分割内容填写区域得到多个评测区域，计算各个评测区域的可填涂区域的像素值，将像素值最小的可填涂区域作为该评测区域的结果。本发明专利技术对硬件环境依赖低，对问卷图像的识别精度高。

【技术实现步骤摘要】
问卷图像识别方法、电子装置及存储介质
本专利技术涉及图像识别
，尤其涉及一种问卷图像识别方法、电子装置及存储介质。
技术介绍
目前，调查机构在对调查问卷进行统计分析时，大多需要将调查问卷手动录入到分析系统，人工录入的方式效率低下，且容易出错。虽然市面上也出现了一些问卷的自动识别方案，但现有识别方案通常是基于光学的识别方案，依赖于特定的定位区域，比如色块和锚点等，如果定位点扫描不全或其他原因造成的定位点缺失则会导致定位失败，无法对图像进行纠偏、对齐等操作，导致识别不了问卷图像的关键信息。
技术实现思路
鉴于以上内容，本专利技术提供一种问卷图像识别方法、电子装置及存储介质，其目的在于解决现有技术中识别问卷图像时对硬件要求高，且识别精度低的问题。为实现上述目的，本专利技术提供一种问卷图像识别方法，该方法包括：接收步骤：接收用户发出的识别问卷图像的请求，获取所述请求中待识别问卷图像；预处理步骤：对所述待识别问卷图像及预设的问卷模板图像执行二值化处理，再对二值化处理后的待识别问卷图像及问卷模板图像执行预设方式的处理；匹配步骤：将处理后的待识别问卷图像与问卷模板图像进行匹配和校正，得到与所述问卷模板图像具有相应坐标位置的待识别问卷图像，基于所述问卷模板图像的坐标得到待识别图像的票种标识区域、页码标识区域及内容填写区域的坐标，并对所述待识别问卷图像的票种标识区域、页码标识区域及内容填写区域进行切割；及识别步骤：将所述票种标识区域和所述页码标识区域输入预先训练好的识别模型，得到所述待识别问卷图像的票种标识和页码标识的识别结果，基于该识别结果及所述问卷模板图像的坐标分割所述内容填写区域得到多个评测区域，计算各个评测区域的可填涂区域的像素值，将像素值最小的可填涂区域作为该评测区域的结果并反馈至所述用户。优选的，所述匹配步骤包括：根据SIFT算法解析出待识别问卷图像与问卷模板图像的特征点，分别计算出问卷模板图像中每个特征点与待识别问卷图像中每个特征点的欧式距离；查找出问卷模板图像中每个特征点与待识别问卷图像中距离最小和距离次小的两个特征点，若距离最小的特征点和距离次小的特征点满足预设条件，将所述距离最小的特征点与问卷模板图像中对应的特征点作为一对匹配特征点；将所述匹配特征点的对数大于第一预设值的问卷模板图像作为所述待识别问卷图像匹配的图像。优选的，所述匹配步骤包括：分别获取匹配的待识别问卷图像与问卷模板图像的各个匹配特征点的坐标，基于各个匹配特征点的坐标计算得到待匹配图像转换为模板图像的单应性矩阵，基于所述单应性矩阵对待匹配图像进行透视变换，得到与问卷模板图像具有相应的坐标位置的待识别问卷图像。优选的，所述识别步骤包括：所述识别模型包括页码识别模型和票种识别模型，将所述页码标识区域输入所述页码识别模型，得到所述待识别问卷图像的页码标识的识别结果，将所述票种标识区域输入所述票种识别模型，得到所述待识别问卷图像的票种标识的识别结果。优选的，所述识别步骤还包括：利用第一预设判断规则判断所述多个评测区域是否存在漏填涂区域，利用第二预设判断规则判断所述多个评测区域是否存在多填涂区域，若存在所述漏填涂区域或所述多填涂区域，则将所述漏填涂区域或所述多填涂区域添加至该评测区域的结果中。为实现上述目的，本专利技术还提供一种电子装置，该电子装置包括：存储器及处理器，所述存储器上存储问卷图像识别程序，所述问卷图像识别程序被所述处理器执行，实现如下步骤：接收步骤：接收用户发出的识别问卷图像的请求，获取所述请求中待识别问卷图像；预处理步骤：对所述待识别问卷图像及预设的问卷模板图像执行二值化处理，再对二值化处理后的待识别问卷图像及问卷模板图像执行预设方式的处理；匹配步骤：将处理后的待识别问卷图像与问卷模板图像进行匹配和校正，得到与所述问卷模板图像具有相应坐标位置的待识别问卷图像，基于所述问卷模板图像的坐标得到待识别图像的票种标识区域、页码标识区域及内容填写区域的坐标，并对所述待识别问卷图像的票种标识区域、页码标识区域及内容填写区域进行切割；及识别步骤：将所述票种标识区域和所述页码标识区域输入预先训练好的识别模型，得到所述待识别问卷图像的票种标识和页码标识的识别结果，基于该识别结果及所述问卷模板图像的坐标分割所述内容填写区域得到多个评测区域，计算各个评测区域的可填涂区域的像素值，将像素值最小的可填涂区域作为该评测区域的结果并反馈至所述用户。优选的，所述匹配步骤包括：根据SIFT算法解析出待识别问卷图像与问卷模板图像的特征点，分别计算出问卷模板图像中每个特征点与待识别问卷图像中每个特征点的欧式距离；查找出问卷模板图像中每个特征点与待识别问卷图像中距离最小和距离次小的两个特征点，若距离最小的特征点和距离次小的特征点满足预设条件，将所述距离最小的特征点与问卷模板图像中对应的特征点作为一对匹配特征点；将所述匹配特征点的对数大于第一预设值的问卷模板图像作为所述待识别问卷图像匹配的图像。优选的，所述匹配步骤包括：分别获取匹配的待识别问卷图像与问卷模板图像的各个匹配特征点的坐标，基于各个匹配特征点的坐标计算得到待匹配图像转换为模板图像的单应性矩阵，基于所述单应性矩阵对待匹配图像进行透视变换，得到与问卷模板图像具有相应的坐标位置的待识别问卷图像。优选的，所述识别步骤包括：所述识别模型包括页码识别模型和票种识别模型，将所述页码标识区域输入所述页码识别模型，得到所述待识别问卷图像的页码标识的识别结果，将所述票种标识区域输入所述票种识别模型，得到所述待识别问卷图像的票种标识的识别结果。为实现上述目的，本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中包括问卷图像识别程序，所述问卷图像识别程序被处理器执行时，实现如上所述问卷图像识别方法中的任意步骤。本专利技术提出的问卷图像识别方法、电子装置及存储介质，具有不依赖硬件环境、鲁棒性高、识别精度高等优点，以问卷模板为基准对待识别问卷图像校正，再通过像素分析对待识别问卷图像的评测区域进行分析，识别问卷图像中的单选、多选或漏选区域，最后通过深度学习技术对其中的票种和页码区域进行识别，从而完成对问卷图像信息提取。附图说明图1为本专利技术电子装置较佳实施例的示意图；图2为图1中问卷图像识别程序较佳实施例的模块示意图；图3为本专利技术问卷图像识别方法较佳实施例的流程图；本专利技术目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。参照图1所示，为本专利技术电子装置1较佳实施例本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种问卷图像识别方法，应用于电子装置，其特征在于，所述方法包括：/n接收步骤：接收用户发出的识别问卷图像的请求，获取所述请求中待识别问卷图像；/n预处理步骤：对所述待识别问卷图像及预设的问卷模板图像执行二值化处理，再对二值化处理后的待识别问卷图像及问卷模板图像执行预设方式的处理；/n匹配步骤：将处理后的待识别问卷图像与问卷模板图像进行匹配和校正，得到与所述问卷模板图像具有相应坐标位置的待识别问卷图像，基于所述问卷模板图像的坐标得到待识别图像的票种标识区域、页码标识区域及内容填写区域的坐标，并对所述待识别问卷图像的票种标识区域、页码标识区域及内容填写区域进行切割；及/n识别步骤：将所述票种标识区域和所述页码标识区域输入预先训练好的识别模型，得到所述待识别问卷图像的票种标识和页码标识的识别结果，基于该识别结果及所述问卷模板图像的坐标分割所述内容填写区域得到多个评测区域，计算各个评测区域的可填涂区域的像素值，将像素值最小的可填涂区域作为该评测区域的结果并反馈至所述用户。/n

【技术特征摘要】
1.一种问卷图像识别方法，应用于电子装置，其特征在于，所述方法包括：
接收步骤：接收用户发出的识别问卷图像的请求，获取所述请求中待识别问卷图像；
预处理步骤：对所述待识别问卷图像及预设的问卷模板图像执行二值化处理，再对二值化处理后的待识别问卷图像及问卷模板图像执行预设方式的处理；
匹配步骤：将处理后的待识别问卷图像与问卷模板图像进行匹配和校正，得到与所述问卷模板图像具有相应坐标位置的待识别问卷图像，基于所述问卷模板图像的坐标得到待识别图像的票种标识区域、页码标识区域及内容填写区域的坐标，并对所述待识别问卷图像的票种标识区域、页码标识区域及内容填写区域进行切割；及
识别步骤：将所述票种标识区域和所述页码标识区域输入预先训练好的识别模型，得到所述待识别问卷图像的票种标识和页码标识的识别结果，基于该识别结果及所述问卷模板图像的坐标分割所述内容填写区域得到多个评测区域，计算各个评测区域的可填涂区域的像素值，将像素值最小的可填涂区域作为该评测区域的结果并反馈至所述用户。


2.如权利要求1所述的问卷图像识别方法，其特征在于，所述匹配步骤包括：
根据SIFT算法解析出待识别问卷图像与问卷模板图像的特征点，分别计算出问卷模板图像中每个特征点与待识别问卷图像中每个特征点的欧式距离；
查找出问卷模板图像中每个特征点与待识别问卷图像中距离最小和距离次小的两个特征点，若距离最小的特征点和距离次小的特征点满足预设条件，将所述距离最小的特征点与问卷模板图像中对应的特征点作为一对匹配特征点；
将所述匹配特征点的对数大于第一预设值的问卷模板图像作为所述待识别问卷图像匹配的图像。


3.如权利要求2所述的问卷图像识别方法，其特征在于，所述匹配步骤包括：
分别获取匹配的待识别问卷图像与问卷模板图像的各个匹配特征点的坐标，基于各个匹配特征点的坐标计算得到待匹配图像转换为模板图像的单应性矩阵，基于所述单应性矩阵对待匹配图像进行透视变换，得到与问卷模板图像具有相应的坐标位置的待识别问卷图像。


4.如权利要求1所述的问卷图像识别方法，其特征在于，所述识别步骤包括：
所述识别模型包括页码识别模型和票种识别模型，将所述页码标识区域输入所述页码识别模型，得到所述待识别问卷图像的页码标识的识别结果，将所述票种标识区域输入所述票种识别模型，得到所述待识别问卷图像的票种标识的识别结果。


5.如权利要求1所述的问卷图像识别方法，其特征在于，所述识别步骤还包括：
利用第一预设判断规则判断所述多个评测区域是否存在漏填涂区域，利用第二预设判断规则判断所述多个评测区域是否存在多填涂区域，若存在所述漏填涂区域或所述多填涂区域，则将所述漏填涂区域或所述多填涂区域添加至...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋栋，叶颖琦，万正勇，沈志勇，高宏，
申请(专利权)人：招商局金融科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44