程序员|Python实现自动批改作业系统~ python|开发语言|后端|Python

导语：幼儿园升小学，小学升中学，中学升高中..........
每个人都要经历的九年义务教育：伴随的都是作业、随堂考、以及每个科目的大大小小的考试。当然小编被考试支配的恐惧已经过去了哈~

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最近一些软件的搜题、智能批改类的功能即将要下线。
退10000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。
实现步骤

基本思路：能够搞定识别数字，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。
图像识别

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。
2.1 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。
如果你用的是windows系统，那么打开KaTeX parse error: Undefined control sequence: \Windows at position 3: C:\?W?i?n?d?o?w?s?\Fonts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。
2.1.1 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！
2.1.2 生成图片
代码如下，可以直接运行。

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 = https://www.it610.com/article/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。
2.2 训练数据
2.2.1 构建模型

# %% 导入必要的包 import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow.keras import layers from tensorflow.keras.models import Sequential import pathlib import cv2# %% 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。
2.2.2 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。
2.2.3 池化层 MaxPooling2D
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。
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。
2.2.4 全连接层 Dense
在这里，它其实是一个分类器。
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 ShapeParam # ================================================================= 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。
2.2.5 训练数据

# 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.AUTOTUNE train_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-00001 char_checkpoint.index checkpoint

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。
2.3 预测数据

# 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。
切割识别

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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2.4 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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2.4.1 投影大法
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 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] = 255img_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：

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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

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从视觉上看，基本上能区分出来哪一行是哪一行。
2.4.2 根据投影找区域
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。

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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]。

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如果调用如下代码：

(img_h,img_w)=img.shape row_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]]
2.4.3 根据区域切图片

# 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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2.4.4 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。

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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。

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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。

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根据投影裁剪之后如下图所示：

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同理，不膨胀可截取单个字符。

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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。
我们仔细观察它是有结构的。它的结构是：

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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。
2.5 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。

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。
【程序员|Python实现自动批改作业系统~】

文章图片

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：

文章图片

2.6 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: 32 recognize result: ['2', '-', '1', '=', '1'] calculate result: √ recognize result: ['1', '0', '-', '5', '='] calculate result: 5

2.6.2 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：