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

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。