Otsu算法在中小学几何图形二值化中的应用与机器学习自动阅卷系统
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更新于2024-08-08
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在"1图形二值化处理-iso26262,gbt 34590 《道路车辆 功能安全》宣贯会_关键技术应用"这篇文档中,主要讨论了在中小学几何图形题自动阅卷系统中的关键技术之一——图形二值化处理。图形二值化是将图像中的像素转换为黑白两种状态的过程,这对于识别和分析学生的手绘几何图形至关重要。在实际应用中,如教育领域中的自动阅卷系统,首先对学生的绘图进行二值化处理,目的是将复杂的多灰度图像简化为只有两种灰度级别的图像,这样便于后续的几何特征检测和分析。
作者提到的大津展知博士的Otsu算法是一种常用的二值化方法,它通过计算图像中不同灰度级之间的类间方差,自动确定最佳阈值,实现无参数和无监督的分割。这种方法的优点在于操作简单,且分割结果通常较为准确,因此在自动化图像处理和识别中被广泛应用。
具体到中小学几何图形题的自动阅卷,二值化后的图像可以清晰地区分出目标几何图形(例如矩形、正方形等)和背景,然后进一步进行角点检测,确认图形是否有特定的角度(如30度、45度等),以及直线检测来判断图形是否符合几何规则。最后,系统会对图形的参数进行计算,如边长、角度等,并与预设的标准答案进行比较,确保评分的准确性和一致性。
这个过程不仅有助于提高阅卷效率,减少人为因素的影响,还支持大规模、大批量的自动评分,对于推动智慧教育的发展和教育资源的公平分配具有重要意义。同时,该研究也体现了机器学习技术在教育领域的创新应用,如何利用大数据和云计算等新技术,优化传统教育模式,提升教学质量和效率,是未来教育信息化发展的重要趋势。
2023-09-17 上传
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