基于手写数字识别的试卷分析系统

针对现有试卷分析过程中需要手工录入、统计和分析成绩,导致繁琐费时等问题,提出了基于手写数字识别的试卷分析系统。首先利用图像处理技术增强需处理的试卷成绩表区域;然后使用改进的LeNet-5卷积神经网络识别分数;最后,采用OpenPyXL和Python-Docx库函数完成成绩保存、分析和报告自动生成。实验表明,该系统能提高试卷分析效率,减轻教师工作负担。

手写试卷分数求和器的设计与实现

该设计实现了一种新型的试卷分数求和器,利用摄像头直接获取手写试卷分数栏信息,实现分数求和功能且能够自动适应不同的求分栏数目。求和器首先利用摄像头对试卷实时采样并对其进行二值化、图像定位和图像分割等预处理,然后利用BP神经网络对分割出的字符进行数字识别,最后将识别出的数字加和显示在GUI界面中。实验表明,该求和器能够以较高概率实现对手写试卷分数的自动求和,具有较大的应用前景。