基于图像处理的答题卡自动识别系统设计.docx

基于图像处理的答题卡自动识别系统设计赵金龙宁媛摘要：目前答题卡识别主要分为人工阅卷和机器阅卷两种，但是人工阅卷存在效率低、劳动强度大和准确率不高等问题;而传统的机器阅卷主要是光标阅卷机，其对答题卡的要求较高，存在通用性较差、使用成本高和使用率低等缺点。针对这一问题，设计一款基于数字图像处理技术的自动识别答题卡系统，该系统通过MatlabGUI编程，操作简单方便，在普通计算机上就可以实现答题卡自动识别功能，既减轻了教师的阅卷压力，又克服了光标阅卷机必须专卡专用的缺点。结果表明该系统对答题卡具有识别精度高、鲁棒性强和成本低廉等优点，具有很高的使用价值。关键词：答题卡;网上阅卷;图像处理;MatlabGUI;Hough变换文章编号：2095-2163（2021）03-0190-06中图分类号：TP391文献标志码：A【Abstract】Atpresent，answersheetrecognitionismainlydividedintomanualscoringandmachinescoring.However，manualscoringhasproblemssuchaslowefficiency，highlaborintensityandlowaccuracy.Thetraditionalmachinescoringismainlyacursorscoringmachine，whichhashigherrequirementsforanswersheets.Therearedisadvantagessuchaspoorversatility，highusecostandlowuserate.Inresponsetothisproblem，anautomaticanswersheetrecognitionsystembasedondigitalimageprocessingtechnologyisdesigned.ThesystemisprogrammedbyMatlabGUI，andtheoperationissimpleandconvenient.Theautomaticanswersheetrecognitionfunctioncanberealizedonanordinarycomputer，whichnotonlyreducesthepressureontheteachertomarktheexam，butalsoovercomestheshortcomingthatthecursormarkingmachinemustbededicatedtoaspecialcard.Theresultsshowthatthesystemhastheadvantagesofhighrecognitionaccuracy，robustnessandlowcostforansweringquestionsheets，andhashighusevalue.【Keywords】answersheet;onlinemarking;imageprocessing;MatlabGUI;Houghtransform0引言時下，随着各类考试数量的不断增多，试后的阅卷工作量也有明显增加。传统的人工阅卷弊端较为突出，不仅效率低下，还会耗费阅卷人大量的时间和精力，同时繁重的阅卷工作也很容易给阅卷老师造成大脑疲劳和视觉疲劳，由此就会带来阅卷错误。当前，互联网科技及新兴技术的蓬勃发展则使得传统的人工阅卷已经不能满足现代化需求，网上阅卷系统应运而生。而传统的光标阅卷机（OpticalMarkReader，OMR）虽然可以克服人工阅卷的弊端，但是其购买和维护成本均颇为可观，并且对答题卡有很高的要求，通用性较差，难以在高校内部中小型考试中普及使用。近年来，随着数字图像处理技术和计算机视觉的飞速进步，基于数字图像处理技术的自动阅卷系统也开始逐渐兴起，杨青燕等人[1]提出基于灰度图像的答题卡定位识别;郝平[2]提出耦合模板定位答题卡识别;付清雨等人[3]提出基于模板匹配的答题卡识别系统;韦溢辉等人[4]基于OpenCV来实现答题卡生成及批阅。但却都是基于模板匹配的方法来定位识别答题卡，算法应用有很大的局限性。本文提出一种基于Hough变换算法来实现答题卡自动识别系统，以MatlabGUI编程实现阅卷系统搭建。1系统设计基于图像处理的答题卡自动识别系统主要分为答题卡采集、答题卡预处理、答题卡校正、答题卡分割与答题卡识别等部分。首先，通过手机相机或扫描仪来采集答题卡图像信息，并将其保存为jpg或mbp格式作为答题卡自动识别系统的输入图像;其次，系统将获取到的答题卡图像信息进行图像预处理，预处理操作主要包括答题卡图像归一化、答题卡图像灰度化、答题卡图像二值化和答题卡图像滤波等操作