CN105426879A - 一种答题卡识别方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种答题卡识别方法及系统，涉及答题卡识别技术领域。该方法包括：采用图像获取装置扫描答题卡以获取答题卡图像，答题卡按照指定的规则设计制作而成，答题卡A、B两面的四个角处均设置有锚点；对答题卡图像进行灰度处理，得到答题卡的灰度图像；识别灰度图像上的锚点信息，根据锚点信息对所述灰度图像进行校正；对校正后的灰度图像进行二值化处理，根据二值化处理后的灰度图像分析答题卡上填涂区域的浓度及面积，以识别填涂区域是否被填涂，并根据识别结果统计出答题卡的得分。本发明降低了答题卡识别的硬件成本，提高了答题卡识别的准确率，方便教师在日常测试中使用。
Description
技术领域
本发明属于答题卡识别技术领域，尤其涉及一种答题卡识别方法及系统。
背景技术
目前，在大型考试中选择题部分一般均采用标准化答题卡的形式，由考生将所选择的答案使用2B铅笔填涂在答题卡上，然后用光电阅读机利用光反射原理对答题卡进行扫描。其中，光电阅读机主要是利用碳对红外线的电敏感反应来识别答题卡上被填涂的区域。这种采用光电阅读机识别答题卡的方式在一定程度上极大的方便了教师的阅卷工作，提高了教师的阅卷效率，但是也存在有以下缺陷：一是，由于部分题目在重新思考、检查后需要更正或者由于位置填涂错误而需要擦掉重改，但是由于使用其他型号的铅笔(如4B-6B)，擦后仍然有一些较深的痕迹留在答题卡上，这样便会造成光电阅读机的误识别；同样，当使用的铅笔的碳浓度太浅时，比如H级别的铅笔，涂出来的笔迹就会很淡，这样也会造成光电阅读机的误识别；二是，由于光标阅读机的硬件成本较高，因此在一定程度上限制了自身传播和发展，一般仅用于大型考试场合，而普通的教师很难将其应用于日常练习、测试等教学活动中。
发明内容
本发明实施例的目的在于提供一种答题卡识别方法及系统，旨在解决现有的光标阅读机容易出现误识别以及由于硬件成本较高，在一定程度上限制了自身传播和发展，普通的教师很难将其应用于日常练习、测试等教学活动中的问题。
本发明实施例是这样实现的，一种答题卡识别方法，其特征在于，包括：
采用移动终端扫描所述答题卡以获取答题卡图像，所述答题卡按照指定的规则设计制作而成，所述答题卡A、B两面的四个角处均设置有锚点；
对所述答题卡图像进行灰度处理，得到所述答题卡的灰度图像；
识别所述灰度图像上的锚点信息，并根据所述锚点信息对所述灰度图像进行校正；
对校正后的灰度图像进行二值化处理，根据二值化处理后的灰度图像分析所述答题卡上填涂区域的浓度及面积，以识别所述填涂区域是否被填涂，并根据识别结果统计出所述答题卡的得分。
在本发明实施例所述的答题卡识别方法中，所述采用移动终端扫描所述答题卡以获取答题卡图像，并将所述答题卡图像上传至云端具体包括：
采用图像获取装置扫描所述答题卡A面或B面的四个锚点；
判断是否扫描成功；
若扫描成功，则判断所述四个锚点是否符合规范；
若所述四个锚点均符合规范，则抓取识别出来的答题卡图像。
在本发明实施例所述的答题卡识别方法中，所述判断所述四个锚点是否符合规范具体包括：
根据扫描获取的四个锚点的大小和形状判断所述四个锚点是否符合规范；
若所述四个锚点相对大小和形状与制作所述答题卡时设计的相对大小和形状均相同，则所述四个锚点符合规范。
在本发明实施例所述的答题卡识别方法中，所述识别所述灰度图像上的锚点信息，根据所述锚点信息对所述灰度图像进行校正具体包括：
利用OPENCV库查找轮廓方法识别出所述灰度图像上的锚点信息，并利用投射变换原理根据所述锚点信息对所述灰度图像进行校正。
在本发明实施例所述的答题卡识别方法中，所述对校正后的灰度图像进行二值化处理具体包括：
对校正后的灰度图像进行二值化处理，并分区域自适应调整所述灰度图像的二值化阀值，以得到所述答题卡的二值化图像。
本发明实施例的另一目的在于提供一种答题卡识别系统，包括图像获取装置和与所述图像获取装置连接的答题卡识别子系统，所述答题卡识别子系统包括依次连接的灰度处理模块、图像校正模块、图像二值化处理模块以及填涂区域分析模块，其中：
所述图像获取装置，用于扫描所述答题卡以获取答题卡图像，所述答题卡按照指定的规则设计制作而成，所述答题卡A、B两面的四个角处均设置有锚点；
所述灰度处理模块，用于对所述答题卡图像进行灰度处理，得到所述答题卡的灰度图像；
所述图像校正模块，用于识别所述灰度图像上的锚点信息，并根据所述锚点信息对所述灰度图像进行校正；
所述图像二值化处理模块，用于对校正后的灰度图像进行二值化处理；
所述填涂区域分析模块，用于根据二值化处理后的灰度图像分析所述答题卡上填涂区域的浓度及面积，以识别所述填涂区域是否被填涂，并根据识别结果统计出所述答题卡的得分。
在本发明实施所述的答题卡识别系统中，所述图像获取装置包括依次连接的扫描单元、第一判断单元、第二判断单元以及图像获取单元，其中：
所述扫描单元，用于扫描所述答题卡A面或B面的四个锚点；
所述第一判断单元，用于判断是否扫描成功；
所述第二判断单元，用于若扫描成功，则判断所述四个锚点是否符合规范；
所述图像获取单元，用于若所述四个锚点均符合规范，则抓取识别出来的答题卡图像。
在本发明实施例所述的答题卡识别方法中，所述第二判断单元具体用于：
根据扫描获取的四个锚点的大小和形状判断所述四个锚点是否符合规范；
若所述四个锚点相对大小和形状与制作所述答题卡时设计的相对大小和形状均相同，则所述四个锚点符合规范。
在本发明实施例所述的答题卡识别方法中，所述图像校正模块具体用于：
利用OPENCV库查找轮廓方法识别出所述灰度图像上的锚点信息，并利用投射变换原理根据所述锚点信息对所述灰度图像进行校正。
在本发明实施例所述的答题卡识别方法中，所述二值化图像处理模块具体用于：
对校正后的灰度图像进行二值化处理，并分区域自适应调整所述灰度图像的二值化阀值，以得到所述答题卡的二值化图像。
实施本发明实施例提供的一种答题卡识别方法及系统具有以下有益效果：
本发明实施例由于首先采用图像获取装置扫描所述答题卡以获取答题卡图像，所述答题卡按照指定的规则设计制作而成，所述答题卡A、B两面的四个角处均设置有锚点；然后对所述答题卡图像进行灰度处理，得到所述答题卡的灰度图像；识别所述灰度图像上的锚点信息，并根据所述锚点信息对所述灰度图像进行校正；最后对校正后的灰度图像进行二值化处理，根据二值化处理后的灰度图像分析所述答题卡上填涂区域的浓度及面积，以识别所述填涂区域是否被填涂，并根据识别结果统计出所述答题卡的得分，从而使学生可以采用任意颜色的笔进行填投，不需要使用专门的铅笔，而教师只需利用终端上的图像获取装置扫描学生的答题卡即可获取学生的成绩，无需精密昂贵的光标阅读机，降低了答题卡识别的硬件成本，方便教师将其应用于日常练习、测试等教学活动中，减少了教师给答题卡判分的时间，并且也大大提高了答题卡识别的准确率。
附图说明
图1是本发明实施例提供的答题卡识别方法的具体实现流程图；
图2是本发明实施例中答题卡A面的示意图；
图3是本发明实施例中答题卡B面的示意图；
图4是图1所示实施例中步骤S101的具体实现流程图；
图5是本发明实施例中答题卡上的锚点的结构示意图；
图6是本发明实施例提供的答题卡识别系统的结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
图1是本发明实施例提供的答题卡识别方法的具体实现流程图。参见图1所示，本发明实施例提供的答题卡识别方法，包括：
在S101中，采用图像获取装置扫描所述答题卡以获取答题卡图像，所述答题卡按照指定的规则设计制作而成，所述答题卡A、B两面的四个角处均设置有锚点。
图2、图3示出了本发明实施例中按照指定的规则设计制作而成的答题卡的示意图。参见图2、3所示，本发明实施例中的答题卡为矩形，并且包括A、B两面，其中，A面为选择题答题卡、B面为非选择题答题卡。进一步的，A面包括注意事项区域、学号填投区域、版本号区域以及选择题填投区域，B面包括非选择题答题区域、版本号区域以及书面表达区域，并且A、B两面的四个角处均设置有锚点。A面的选择题填投区域为5题一组，一排4组，一列4组；B面的非选择题答题区域及书面表达区域的面积可由用户根据试卷的题量自由设定。
图4示出了本发明实施例中S101的具体实现流程图，参见图4所示，步骤S101具体包括：
在S401中，采用图像获取装置扫描所述答题卡A面或B面的四个锚点；
在S402中，判断是否扫描成功；
在S403中，若扫描成功，则判断所述四个锚点是否符合规范；
在S404中，若所述四个锚点均符合规范，则抓取识别出来的答题卡图像。
在本发明实施例中，所述判断所述四个锚点是否符合规范具体包括：根据扫描获取的四个锚点的大小和形状判断所述四个锚点是否符合规范；若所述四个锚点相对大小和形状与制作所述答题卡时设计的相对大小和形状均相同，则所述四个锚点符合规范。作为一具体实现示例，所述答题卡A、B两面上的四个锚点的大小、形状均相同，所述锚点为图5所示的黑白相间的图像，那么在进行答题卡合法判断时，只需判断所述答题卡上的四个锚点图像的大小是否相同，若大小相同则进一步判断所述四个锚点图像的形状是否相同，若相同，则证明所述四个锚点图像均符合规范，此时，专区识别出来的答题卡图像，并将所述答题卡图像上传至云端；反之若所述四个锚点图像中有不符合规范的，则返回步骤S401。
在S102中，对所述答题卡图像进行灰度处理，得到所述答题卡的灰度图像。
在S103中，识别所述灰度图像上的锚点信息，并根据所述锚点信息对所述灰度图像进行校正。
在本发明实施例中，S103具体包括：利用OPENCV库查找轮廓方法识别出所述灰度图像上的锚点信息，并利用投射变换原理根据所述锚点信息对所述灰度图像进行校正。作为一具体实现示例，所述答题卡A、B两面上的四个锚点的大小、形状均相同，所述锚点为图5所示的黑白相间的图像，其从上到下黑白条纹之间的相对比例为1:1:3:1:1，那么本实施例在对所述灰度图像进行校正时，首先判断灰度图像中四个锚点图像中黑白条纹之间的相对比例是否符合1:1:3:1:1，若不符合，则利用投射变换原理对所述灰度图像进行调整，使所述四个锚点图像中的黑白条纹之间的相对比例符合1:1:3:1:1的比例，即为完成灰度图像的校正。
在S104中，对校正后的灰度图像进行二值化处理，根据二值化处理后的灰度图像分析所述答题卡上填涂区域的浓度及面积，以识别所述填涂区域是否被填涂，并根据识别结果统计出所述答题卡的得分。
在本发明实施例中，所述对校正后的灰度图像进行二值化处理具体包括：对校正后的灰度图像进行二值化处理，并分区域自适应调整所述灰度图像的二值化阀值，以得到所述答题卡的二值化图像。本实施例中采用分区域自适应调整所述灰度图像的二值化阀值的方法，可以得到最优的二值化图像，能够提高后续填投区域识别的准确率，提高答题卡识别的可靠性。此外，需要说明的是，本发明实施例中在统计出所述答题卡的得分后，可以根据教师输入的查看指令在于云端连接的PC端显示所述答题卡得分，或者之间将所述答题卡的得分返回至所述移动终端供教师查看。
以上可以看出，本发明实施例提供的一种答题卡识别方法，由于首先采用图像获取装置扫描所述答题卡以获取答题卡图像，所述答题卡按照指定的规则设计制作而成，所述答题卡A、B两面的四个角处均设置有锚点；然后对所述答题卡图像进行灰度处理，得到所述答题卡的灰度图像；识别所述灰度图像上的锚点信息，并根据所述锚点信息对所述灰度图像进行校正；最后对校正后的灰度图像进行二值化处理，根据二值化处理后的灰度图像分析所述答题卡上填涂区域的浓度及面积，以识别所述填涂区域是否被填涂，并根据识别结果统计出所述答题卡的得分，从而可以使学生采用任意颜色的笔进行填投，不需要使用专门的铅笔，而教师只需利用终端上的图像获取装置扫描学生的答题卡即可获取学生的成绩，无需精密昂贵的光标阅读机，大大降低了答题卡识别的硬件成本，方便教师将其应用于日常练习、测试等教学活动中，减少了教师给答题卡判分的时间，并且也大大提高了答题卡识别的准确率。
图6是本发明实施例提供的答题卡识别系统的结构示意图，该系统用于运行图1～图4所示实施例提供的方法。为了便于说明仅仅示出了与本发明实施例相关的部分。
参见图6所示，本发明实施例提供的一种答题卡识别系统，包括图像获取装置11和与所述图像获取装置11连接的答题卡识别子系统31，所述答题卡识别子系统31包括依次连接的灰度处理模块311、图像校正模块312、图像二值化处理模块313以及填涂区域分析模块314，其中：
所述图像获取装置11，用于扫描所述答题卡以获取答题卡图像，所述答题卡按照指定的规则设计制作而成，所述答题卡A、B两面的四个角处均设置有锚点；
所述灰度处理模块311，用于对所述答题卡图像进行灰度处理，得到所述答题卡的灰度图像；
所述图像校正模块312，用于识别所述灰度图像上的锚点信息，并根据所述锚点信息对所述灰度图像进行校正；
所述图像二值化处理模块313，用于对校正后的灰度图像进行二值化处理；
所述填涂区域分析模块314，用于根据二值化处理后的灰度图像分析所述答题卡上填涂区域的浓度及面积，以识别所述填涂区域是否被填涂，并根据识别结果统计出所述答题卡的得分。
可选的，所述图像获取装置11包括依次连接的扫描单元111、第一判断单元112、第二判断单元113以及图像获取单元114，其中：
所述扫描单元111，用于扫描所述答题卡A面或B面的四个锚点；
所述第一判断单元112，用于判断是否扫描成功；
所述第二判断单元113，用于若扫描成功，则判断所述四个锚点是否符合规范；
所述图像获取单元114，用于若所述四个锚点均符合规范，则抓取识别出来的答题卡图像。
可选的，所述第二判断单元113具体用于：
根据扫描获取的四个锚点的大小和形状判断所述四个锚点是否符合规范；
若所述四个锚点相对大小和形状与制作所述答题卡时设计的相对大小和形状均相同，则所述四个锚点符合规范。
可选的，所述图像校正模块312具体用于：
利用OPENCV库查找轮廓方法识别出所述灰度图像上的锚点信息，并利用投射变换原理根据所述锚点信息对所述灰度图像进行校正。
可选的，所述二值化图像处理模块具体用于：
对校正后的灰度图像进行二值化处理，并分区域自适应调整所述灰度图像的二值化阀值，以得到所述答题卡的二值化图像。
需要说明的是，图6所示实施例中所述图像获取装置11位于所述移动终端中，答题卡识别子系统31位于所述PC端3中(所述答题卡识别子系统31也可位于云端2中)，由所述移动终端上的图像获取装置11获取答题卡图像后将所述答题卡图像发送至云端2进行存储，然后由PC3端从所述云端2获取所述答题卡图像后对其进行识别。在其他实现示例中，所述答题卡识别系统也可以单独部署于所述移动终端1、所述云端2或者所述PC端3中，当所述答题卡识别系统也可以单独部署在移动终端中时，所述移动终端扫描到答题卡图像时，不需将所述答题卡图像上传至云端，可通过所述移动终端内部署的答题卡识别子系统来识别答题卡上的答案。此外，本发明实施例提供的上述系统中各个模块，由于与本发明方法实施例基于同一构思，其带来的技术效果与本发明方法实施例相同，具体内容可参见本发明方法实施例中的叙述，此处不再赘述。
因此，可以看出本发明实施例提供的一种答题卡识别系统同样可以使学生采用任意颜色的笔进行填投，不需要使用专门的铅笔，而教师只需利用移动终端扫描学生的答题卡即可获取学生的成绩，无需精密昂贵的光标阅读机，大大降低了答题卡识别的硬件成本，方便教师将其应用于日常练习、测试等教学活动中，减少了教师给答题卡判分的时间，并且也大大提高了答题卡识别的准确率。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种答题卡识别方法，其特征在于，包括：
采用图像获取装置扫描所述答题卡以获取答题卡图像，所述答题卡按照指定的规则设计制作而成，所述答题卡A、B两面的四个角处均设置有锚点；
对所述答题卡图像进行灰度处理，得到所述答题卡的灰度图像；
识别所述灰度图像上的锚点信息，并根据所述锚点信息对所述灰度图像进行校正；
对校正后的灰度图像进行二值化处理，根据二值化处理后的灰度图像分析所述答题卡上填涂区域的浓度及面积，以识别所述填涂区域是否被填涂，并根据识别结果统计出所述答题卡的得分。
2.如权利要求1所述的答题卡识别方法，其特征在于，所述采用移动终端扫描所述答题卡以获取答题卡图像，并将所述答题卡图像上传至云端具体包括：
采用移动终端扫描所述答题卡A面或B面的四个锚点；
判断是否扫描成功；
若扫描成功，则判断所述四个锚点是否符合规范；
若所述四个锚点均符合规范，则抓取识别出来的答题卡图像。
3.如权利要求2所述的答题卡识别方法，其特征在于，所述判断所述四个锚点是否符合规范具体包括：
根据扫描获取的四个锚点的大小和形状判断所述四个锚点是否符合规范；
若所述四个锚点相对大小和形状与制作所述答题卡时设计的相对大小和形状均相同，则所述四个锚点符合规范。
4.如权利要求3所述的答题卡识别方法，其特征在于，所述识别所述灰度图像上的锚点信息，根据所述锚点信息对所述灰度图像进行校正具体包括：
利用OPENCV库查找轮廓方法识别出所述灰度图像上的锚点信息，并利用投射变换原理根据所述锚点信息对所述灰度图像进行校正。
5.如权利要求4所述的答题卡识别方法，其特征在于，所述对校正后的灰度图像进行二值化处理具体包括：
对校正后的灰度图像进行二值化处理，并分区域自适应调整所述灰度图像的二值化阀值，以得到所述答题卡的二值化图像。
6.一种答题卡识别系统，其特征在于，包括图像获取装置和与所述图像获取装置连接的答题卡识别子系统，所述答题卡识别子系统包括依次连接的灰度处理模块、图像校正模块、图像二值化处理模块以及填涂区域分析模块，其中：
图像获取装置，用于扫描所述答题卡以获取答题卡图像，所述答题卡按照指定的规则设计制作而成，所述答题卡A、B两面的四个角处均设置有锚点；
所述灰度处理模块，用于对所述答题卡图像进行灰度处理，得到所述答题卡的灰度图像；
所述图像校正模块，用于识别所述灰度图像上的锚点信息，并根据所述锚点信息对所述灰度图像进行校正；
所述图像二值化处理模块，用于对校正后的灰度图像进行二值化处理；
所述填涂区域分析模块，用于根据二值化处理后的灰度图像分析所述答题卡上填涂区域的浓度及面积，以识别所述填涂区域是否被填涂，并根据识别结果统计出所述答题卡的得分。
7.如权利要求6所述的答题卡识别系统，其特征在于，所述图像获取装置包括依次连接的扫描单元、第一判断单元、第二判断单元以及图像获取单元，其中：
所述扫描单元，用于扫描所述答题卡A面或B面的四个锚点；
所述第一判断单元，用于判断是否扫描成功；
所述第二判断单元，用于若扫描成功，则判断所述四个锚点是否符合规范；
所述图像获取单元，用于若所述四个锚点均符合规范，则抓取识别出来的答题卡图像。
8.如权利要求7所述的答题卡识别系统，其特征在于，所述第二判断单元具体用于：
根据扫描获取的四个锚点的大小和形状判断所述四个锚点是否符合规范；
若所述四个锚点相对大小和形状与制作所述答题卡时设计的相对大小和形状均相同，则所述四个锚点符合规范。
9.如权利要求8所述的答题卡识别系统，其特征在于，所述图像校正模块具体用于：
利用OPENCV库查找轮廓方法识别出所述灰度图像上的锚点信息，并利用投射变换原理根据所述锚点信息对所述灰度图像进行校正。
10.如权利要求9所述的答题卡识别系统，其特征在于，所述二值化图像处理模块具体用于：
对校正后的灰度图像进行二值化处理，并分区域自适应调整所述灰度图像的二值化阀值，以得到所述答题卡的二值化图像。
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