基于OpenCV的答题卡识别判题系统研究

答题卡识别系统通过答题卡模板设计、答题卡图像采集、图像预处理、识别算法、批阅和评分等环节,实现了对答题卡进行高效、准确的识别和判题。通过测试验证,该系统具有高精度、高效性和实时性,具有较好的适应性和可扩展性,可以随着需求的增加灵活扩展和升级。相较于传统光学扫描判题系统,该答题卡识别判题系统不需要专业的光学扫描设备,仅需要普通的USB摄像头或者手机摄像头即可实现答题卡识别和判题。该系统具有更为灵活和便捷的优势。

基于局部自适应阈值分割和Hough变换的答题卡识别算法

客观题考试阅卷是一项烦琐重复的工作,现有的自动化阅卷设备成本较高,为降低教师的工作强度,节约成本,针对以上问题提出一种基于局部自适应阈值分割和Hough变换的答题卡识别方法。运用数字图像处理的手段,先对答题卡图像进行平滑滤波、图像灰度化、图像二值化等预处理,再依据Hough变换进行倾斜校正得到待检测识别图像,最后根据区域的分割定位进行识别判断。实验结果表明,该算法对于答题卡的识别准确率高、使用方便,具有一定的应用价值。

基于计算机视觉的答题卡识别系统设计与实现

考试阅卷是一项繁重的重复性劳动。为了减轻教师的阅卷负担,本文采用计算机视觉技术,设计开发了单机版和B/S架构的客观考试题的答题卡识别系统。教师只需要使用普通USB摄像头对具有标准答案的答题卡进行标定,然后依次拍照待阅试卷,系统即可记录、输出成绩并做出简要分析。

基于数字图像处理的答题卡识别方法研究

论文提出了一种能够有效识别答题卡的方法，利用基于hough变换的直线检测技术检测图像的倾斜度，判断图像是否倾斜。对存在倾斜的图像进行旋转校正。最终实现答题卡答案的定位和检测。论文使用像素统计方法进行识别，其识别错误效率极低，能够准确识别答题卡的涂卡标记。

基于机器视觉的答题卡识别系统设计

为降低成本与实现答题卡的自动化识别,设计了基于机器视觉的答题卡识别系统,对图像提取、区域划分及识别算法分别进行研究。通过形态学操作、轮廓检测、仿射变换等技术,实现对答题卡图像的提取;基于最大矩形框检测算法,实现答题卡的区域划分;利用透明通道(Alpha通道)对标准答案与待识别答案填涂区域进行抠图,将处理后的图像匹配叠加;利用叠加图像的RGBA颜色空间特性、同步头的灰度投影结果与指针算法共同完成答题卡的识别。试验结果表明,系统的使用与维护成本低、操作方便且具有较好识别效果。

基于图像处理和深度学习的答题卡评分算法

为解决传统答题卡评分方法耗时耗力且易出错的缺陷,该研究提出了一种新算法,可对答题卡拍照后的图像进行自动识别和评分。该算法包括两个部分:一是图像处理部分,对答题卡图像进行预处理和选择题答案提取;二是深度学习部分,对主观题答案进行OCR识别和文本相似度计算。该算法在真实答题卡数据集上进行了实验,证明了其有效性和准确性。该研究为答题卡评分提供了一种新的解决方案,具有较高的实用价值和应用前景。

基于图像字符识别的答题卡客观题识别方法

运用Qt编程环境和OpenCV图像视觉库,来研究使用识别图像字符的方式来识别答题卡客观题是一个复杂的过程。做好字符模板后将字符模板与答题卡客观题图像灰度化与二值化,然后对答题卡图像中的数字和字母进行识别。识别出数字和字母以后对每个符的位置进行记录,通过比较填涂前的图像和填涂后的图像所识别出的字符与位置,得到答题卡客观题上填涂的答案。

一种适用于移动设备在线阅卷的答题卡自动识别算法

基于智能移动设备的阅卷方式无需专用设备即可快速阅卷,降低成本的同时还能增加阅卷工作的可移动性;为解决移动设备拍照阅卷时,出现的阴影、反光、倾斜(-45~45°)等情况,设计并实现了一套答题卡自动识别算法,算法主要分为三部分:图像预处理、待识别区域定位与分割、答题卡内容识别;不同操作系统(PC、Android、IOS)下测试结果表明:该算法正常填涂采集识别率为100%,异常填涂采集识别率为93.6%;识别速度小于2s,满足实时性要求;无需修改就能在不同操作系统下编译运行,提高了程序的通用性和兼容性;目前该算法已成功应用于某教育企业上线APP中。

答题卡识别技术的算法系统研究与实现

随着国民经济水平的飞速发展,家长对于孩子的教育越来越重视。由于现在的教育信息化的发展,云计算、大数据、物联网等技术的完善成熟,各个学校的教育硬件资源越来越丰富,可在考试方面,普通的学校和老师无法完全使用答题卡进行考试,大量的阅卷无法避免,教师费神劳力却不能得到解决。本文对拍照实现答题卡图像的采集,对图像的识别流程、图像预处理中的对比度处理、图像滤波、灰度化以及二值化进行研究和实现。其次,对答题卡图像的校正进行重点研究,使用Hough变化、Radon变化、最长直线方程三种方法对倾斜的答题卡图像进行校正。

基于视觉的答题卡自动判分系统设计

针对目前市场上光标读卡机在功能和价格上的局限性,提出了基于数字图像处理的答题卡识别新方法。首先将答题卡进行图像预处理和图形校正,利用YCb Cr颜色空间算法分割出考生信息区和答题区;然后利用字符匹配和纵向同步头定位出考生信息区和答题区的精确坐标;最后利用自适应阈值算法把答题卡二值化,计算二值图像中每个填涂点的面积并与设定的阈值比较,若大于阈值,则视为已填涂。实验证明:该方法具有识别速度快、准确率较高的特点,并且对于答题卡扫描时的倾斜不敏感,对填涂大小、填涂深浅不一致和卷面轻微污损等情况均有比较好的识别效果。

基于OpenCV的答题卡生成及批阅分析系统

为降低阅卷的人力成本,提高考试情况分析的准确率和效率,对答题卡模板生成以及答题卡识别的算法进行研究和设计。实现动态设置答题卡信息,用word文档形式生成答题卡模板,以图片形式读入实物答题卡,通过图像识别获取答题卡填涂内容,将识别结果与设定的答案信息进行比对,得出考试结果。系统运用OpenCV计算机视觉库对答题卡图片进行灰度化、降噪、模板匹配、透视变换、二值化等一系列图像处理,最终实现答题卡模板生成以及答题卡识别。