CN108133167B - 一种选择与填空题目答案的自动判定方法及其装置 - Google Patents

Abstract

本申请实施例提供一种选择与填空题目答案的自动判定方法及其装置，所述方法，包括：根据预设的题目标识，判断题目类型是否为选择或者填空题目；如果题目类型为选择或者填空题目，判断题目是选择题目还是填空题目；如为选择题目，则识别选项区域，并获得所述选项区域中的选项区块对应的题号与选项值，得到所述选择题目的答案；如为填空题目，则识别填空区域，并获得所述填空区域中的填空题号与填空区域中的区块内容。本申请实施例能够对选择与填空题目答案的自动判定，减少教师批改作业的时间，提高了教学效率。

Description

一种选择与填空题目答案的自动判定方法及其装置

技术领域

本申请属于电子教学技术领域，具体涉及一种选择与填空题目答案的自动判定方法及其装置。

背景技术

在传统教学系统中，教师需要往往需要花费的大量的时间为学生批改作业。随着电子化教学的发展，教师可以用过PC或者PAD协助进行教学，学生所提交的作业通常通过拍照的方式上传教学系统，并且学生所提交的作业大部分都是选择与填空题目答案。教师需要通过手动来完成作业的批改，耗费教师大量时间的同时也无法提高教学效率。

因此，如何实现对选择与填空题目答案的自动判定，成为现有技术中亟需解决的技术问题。

发明内容

本申请实施例解决的技术问题之一在于提供一种选择与填空题目答案的自动判定方法及其装置，其能够对选择与填空题目答案的自动判定，减少教师批改作业的时间，提高了教学效率。

本申请实施例提供一种选择与填空题目答案的自动判定方法，包括：

根据预设的题目标识，判断题目类型是否为选择或者填空题目；

如果题目类型为选择或者填空题目，判断题目是选择题目还是填空题目；

如为选择题目，则识别选项区域，并获得所述选项区域中的选项区块对应的题号与选项值，得到所述选择题目的答案；

如为填空题目，则识别填空区域，并获得所述填空区域中的填空题号与填空区域中的区块内容。

在本申请实施例中，所述根据预设的题目标识，判断题目类型是否为选择或者填空题目包括：

在题目答案开始位置插入预设的题目标识，所述题目标识为对称图形且宽高大于所述题目的所有连通域平均宽高；

将所述题目的所有连通域平均宽高，作为所述题目标识检测的第一阈值；

如果题目区块的宽高大于所述第一阈值，则将所述题目区块旋转至少一预设角度，并求取旋转预设角度所获得的图像与标识模板图像的最大相似度以及所述题目区块的黑白像素比；

如果所述相似度以及所述黑白像素比满足第二阈值，则判断该区块为标识区块，该区块右下侧为选择或者填空答案区域。

在本申请实施例中，所述如果题目类型为选择或者填空题目，判断题目是选择题目还是填空题目包括：

提取所述题目标识右下侧的连通域区块；

计算所述连通域区块的宽度平均值；

判断所述连通域区块的宽度平均值是否大于第三阈值；

如果所述连通域区块的宽度平均值大于第三阈值，判断所述题目是填空题目；

否则，判断所述题目是选择题目。

在本申请实施例中，所述提取所述题目标识右下侧的连通域区块具体为：

采用包含的方式提取所述题目标识右下侧的连通域区块。

在本申请实施例中，所述计算所述连通域区块的宽度平均值还包括：

将所述题目标识右侧的题号区块过滤掉，计算所述非题号区块的连通域区块的宽度平均值。

在本申请实施例中，所述如果题目类型为选择或者填空题目，判断题目是选择题目还是填空题目还包括：

采用投影方式获得所述选择题目的选项区域或者所述填空题目的答案区域的结束位置。

在本申请实施例中，所述如为选择题目，则识别选项区域，并获得所述选项区域中的选项区块对应的题号与选项值，得到所述选择题目的答案包括：

根据选项区块的宽度，确定所述选项区块是否为选中区块；

判断所述选中区块的题号和选项值，得到所述选择题目的答案。

在本申请实施例中，所述如为填空题目，则识别填空区域，并获得所述填空区域中的填空题号与填空区域中的区块内容包括：

识别所述填空区域中每个填空小题所属的区域；

检测所述每个填空小题的填空答案区块，并对所述填空答案区块的图像进行识别。

在本申请实施例中，所述识别所述填空区域中每个填空小题所属的区域包括：

通过识别出每个小题的题号区块，获得所述填空区域中每个填空小题所属的区域。

在本申请实施例中，所述检测所述每个填空小题的填空答案区块，并对所述填空答案区块的图像进行识别包括：

根据所述每个填空小题所属区域，建立题号区块数组；

判断所述填空小题中的连通域区块宽度大于第四阈值的区块为填空答案区块；

识别所述填空答案区块的图像，获取所述区块识别的结果，并将所述区块识别结果对应所述题号区块数组。

对应上述方法，本申请还提供一种选择与填空题目答案的自动判定装置，包括：

标识判断模块，用于根据预设的题目标识，判断题目类型是否为选择或者填空题目；

类型判断模块，用于如果题目类型为选择或者填空题目，判断题目是选择题目还是填空题目；

选择识别模块，用于如为选择题目，则识别选项区域，并获得所述选项区域中的选项区块对应的题号与选项值，得到所述选择题目的答案；

填空识别模块，用于如为填空题目，则识别填空区域，并获得所述填空区域中的填空题号与填空区域中的区块内容。

在本申请实施例中，所述标识判断模块包括：

标识设置单元，用于在题目答案开始位置插入预设的题目标识，所述题目标识为对称图形且宽高大于所述题目的所有连通域平均宽高；

阈值设定单元，用于将所述题目的所有连通域平均宽高，作为所述题目标识检测的第一阈值；

区块计算单元，用于如果题目区块的宽高大于所述第一阈值，则将所述题目区块旋转至少一预设角度，并求取旋转预设角度所获得的图像与标识模板图像的最大相似度以及所述题目区块的黑白像素比；

数值比较单元，用于如果所述相似度以及所述黑白像素比满足第二阈值，则判断该区块为标识区块，该区块右下侧为选择或者填空答案区域。

在本申请实施例中，所述类型判断模块包括：

区块提取单元，用于提取所述题目标识右下侧的连通域区块；

平均计算单元，用于计算所述连通域区块的宽度平均值；

宽度判断单元，用于判断所述连通域区块的宽度平均值是否大于第三阈值；

填空判定单元，用于如果所述连通域区块的宽度平均值大于第三阈值，判断所述题目是填空题目；

选择判定单元，用于如果所述连通域区块的宽度平均值不大于第三阈值，判断所述题目是选择题目。

在本申请实施例中，所述区块提取单元具体用于采用包含的方式提取所述题目标识右下侧的连通域区块。

在本申请实施例中，所述平均计算单元还用于将所述题目标识右侧的题号区块过滤掉，计算所述非题号区块的连通域区块的宽度平均值。

在本申请实施例中，所述类型判断模块还包括：

区域设定单元，用于采用投影方式获得所述选择题目的选项区域或者所述填空题目的答案区域的结束位置。

在本申请实施例中，所述选择识别模块包括：

选中判断单元，用于根据选项区块的宽度，确定所述选项区块是否为选中区块；

答案获得单元，用于判断所述选中区块的题号和选项值，得到所述选择题目的答案。

在本申请实施例中，所述填空识别模块包括：

区域识别单元，用于识别所述填空区域中每个填空小题所属的区域；

内容识别单元，用于检测所述每个填空小题的填空答案区块，并对所述填空答案区块的图像进行识别。

在本申请实施例中，所述区域识别单元具体用于通过识别出每个小题的题号区块，获得所述填空区域中每个填空小题所属的区域。

在本申请实施例中，所述内容识别单元包括：

数组设定子单元，用于根据所述每个填空小题所属区域，建立题号区块数组；

填空设定子单元，用于判断所述填空小题中的连通域区块宽度大于第四阈值的区块为填空答案区块；

图像识别子单元，用于识别所述填空答案区块的图像，获取所述区块识别的结果，并将所述区块识别结果对应所述题号区块数组。

本申请实施例通过题目标识，判断题目类型是否为选择或者填空题目，如为选择题目，则识别选项区域，并获得所述选项区域中的选项区块对应的题号与选项值，得到所述选择题目的答案，如为填空题目，则识别填空区域，并获得所述填空区域中的填空题号与填空区域中的区块内容。因此，本申请能够对选择与填空题目答案的自动判定，减少教师批改作业的时间，提高了教学效率。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本申请提供的一种选择与填空题目答案的自动判定方法一实施例流程图；

图2是本申请提供的一种选择与填空题目答案的自动判定方法中选择题目答案模型示意图；

图3是本申请提供的一种选择与填空题目答案的自动判定方法中填空题目答案模型示意图；

图4是本申请提供的一种选择与填空题目答案的自动判定方法中步骤S1一实施例流程图；

图5是本申请提供的一种选择与填空题目答案的自动判定方法中步骤S2一实施例流程图；

图6是本申请提供的一种选择与填空题目答案的自动判定方法中步骤S2另一实施例流程图；

图7是本申请提供的一种选择与填空题目答案的自动判定方法中步骤S3一实施例流程图；

图8是本申请提供的一种选择与填空题目答案的自动判定方法中步骤S4一实施例流程图；

图9是本申请提供的一种选择与填空题目答案的自动判定方法中步骤S42一实施例流程图；

图10是本申请提供的一种选择与填空题目答案的自动判定装置一实施例结构图；

图11是本申请提供的一种选择与填空题目答案的自动判定装置中标识判断模块一实施例结构图；

图12是本申请提供的一种选择与填空题目答案的自动判定装置中类型判断模块一实施例结构图；

图13是本申请提供的一种选择与填空题目答案的自动判定装置中类型判断模块另一实施例结构图；

图14是本申请提供的一种选择与填空题目答案的自动判定装置中选择识别模块一实施例结构图；

图15是本申请提供的一种选择与填空题目答案的自动判定装置中填空识别模块一实施例结构图；

图16是本申请提供的一种选择与填空题目答案的自动判定装置中内容识别单元一实施例结构图；

图17是本申请提供的选择与填空题目答案的自动判定方法的电子设备的硬件结构示意图。

具体实施方式

本申请实施例通过题目标识，判断题目类型是否为选择或者填空题目，如为选择题目，则识别选项区域，并获得所述选项区域中的选项区块对应的题号与选项值，得到所述选择题目的答案，如为填空题目，则识别填空区域，并获得所述填空区域中的填空题号与填空区域中的区块内容。因此，本申请能够对选择与填空题目答案的自动判定，减少教师批改作业的时间，提高了教学效率。

尽管本申请能够具有许多不同形式的实施例，但在附图中显示并且将在本文详细描述的特定实施例，应该理解，这种实施例的公开应该被视为原理的示例，而非意图把本申请限制于显示和描述的特定实施例。在以下的描述中，相同的标号用于描述附图的几个示图中的相同、相似或对应的部分。

如本文所使用，术语“一个”或“一种”被定义为一个(种)或超过一个(种)。如本文所使用，术语“多个”被定义为两个或超过两个。如本文所使用，术语“其他”被定义为至少再一个或更多个。如本文所使用，术语“包含”和/或“具有”被定义为包括(即，开放式语言)。如本文所使用，术语“耦合”被定义为连接，但未必是直接连接，并且未必是以机械方式连接。如本文所使用，术语“程序”或“计算机程序”或类似术语被定义为设计用于在计算机系统上执行的指令序列。“程序”或“计算机程序”可包括子程序、函数、过程、对象方法、对象实现、可执行应用、小应用程序、小服务程序、源代码、目标代码、共享库/动态加载库和/或设计用于在计算机系统上执行的其它指令序列。

在整个本文件中对“一个实施例”、“某些实施例”、“实施例”或类似术语的提及表示结合实施例描述的特定特征、结构或特性被包括在本发明的至少一个实施例中。因此，在整个本说明书的各种地方的这种词语的出现不必全部表示相同的实施例。另外，所述特定特征、结构或特性可非限制性地在一个或多个实施例中以任何合适的方式组合。

如本文所使用，术语“或者”应该被解释为是包括性的或者表示任何一种或任何组合。因此，“A、B或者C”表示“下面的任何一种：A；B；C；A和B；A和C；B和C；A，B和C”。仅当元件、功能、步骤或动作的组合以某种方式固有地相互排斥时，将会发生这种定义的例外。

为了使本领域的人员更好地理解本申请中的技术方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。

下面结合本申请附图进一步说明本申请具体实现。

参见图1，本申请一实施例提供一种选择与填空题目答案的自动判定方法，包括：

S1、根据预设的题目标识，判断题目类型是否为选择或者填空题目。

由于学生作业所提交的作业图像中不止选择题和填空题这两种题型，因此设计了题目标识来标识题目答案开始的位置，选择题目答案和填空题目答案模型如图2、图3所示。

在本申请一具体实现中，参见图4，所述步骤S1包括：

S11、在题目答案开始位置插入预设的题目标识，所述题目标识为对称图形且宽高大于所述题目的所有连通域平均宽高。

在视觉上看来，彼此连通的像素点形成了一个区域，而不连通的像素点形成了不同的区域。这样的一个所有的像素点彼此连通点构成的集合，称为一连通域。

具体地，参见图2和图3，本申请采用三叶草图案作为题目标识，来标识题目答案开始的位置。

S12、将所述题目的所有连通域平均宽高，作为所述题目标识检测的第一阈值。

S13、如果题目区块的宽高大于所述第一阈值，则将所述题目区块旋转至少一预设角度，并求取旋转预设角度所获得的图像与标识模板图像的最大相似度以及所述题目区块的黑白像素比。

具体地，所述预设角度为逆时针旋转1到10度和顺时针旋转1到10度，将这20幅图像与未经旋转的图像分别与标识模板图像求取相似度，选取最大的相似度msg。并求取所述题目区块的黑白像素比bwthre。

S14、如果所述相似度以及所述黑白像素比满足第二阈值，则判断该区块为标识区块，该区块右下侧为选择或者填空答案区域。

具体地，所述第二阈值可以由本领域技术人员根据需求进行设置。

S2、如果题目类型为选择或者填空题目，判断题目是选择题目还是填空题目。

判断题目类型为选择或者填空题目，从图1和图2中可以看出，题目标识右侧选择题目的连通域区块和填空题目的连通域区块平均大小相差很大。因此可以通过题目标识右侧连通域区块的宽度来区分两种题目。

参见图5，所述步骤S2包括：

S21、提取所述题目标识右下侧的连通域区块。

具体地，所述步骤S21具体为：

采用包含的方式提取所述题目标识右下侧的连通域区块。

如‘回’，只求外侧‘口’连通域区块，内侧‘口’区块在求外侧‘口’连通域区块时直接过滤掉。

S22、计算所述连通域区块的宽度平均值。

所述步骤S22还包括：

将所述题目标识右侧的题号区块过滤掉，计算所述非题号区块的连通域区块的宽度平均值。

为了使判断更加精准，在计算题目标识右侧连通域区块平均宽度时，将题目标识右侧题号区块过滤掉，过滤方法为从题目标识右侧一倍题目标识宽度处开始统计连通域区块的宽度，即题目标识右侧连通域区块右边界大于题目标识右边界加一倍题目标识宽度的为有效统计区块。

S23、判断所述连通域区块的宽度平均值是否大于第三阈值。

具体地，所述第三阈值可以由本领域技术人员根据需求进行设置，例如将第三阈值设置为题目标识的宽度。

其中选择题目的连通域区块的宽度均小于题目标识的宽度，填空题目的连通域区块的宽度均大于题目标识的宽度。因此可以将题目标识的宽度作为区分选择题目的连通域区块和填空题目的连通域区块的第三阈值，题目标识右侧连通域区块平均宽度小于第三阈值的为选择题目，题目标识右侧连通域区块的宽度平均值大于第三阈值的为填空题目。

S24、如果所述连通域区块的宽度平均值大于第三阈值，判断所述题目是填空题目。

S25、否则，判断所述题目是选择题目。

在本申请具体实现中，参见图6，所述步骤S2还包括：

S26、采用投影方式获得所述选择题目的选项区域或者所述填空题目的答案区域的结束位置。

所述选择题目的选项区域或者所述填空题目的答案区域的上边界可以选用题目标识的上边界作参考，左边界可以选取题目标识的右边界作参考，右边界可以选取答题图像右侧边界作为参考。

本申请对题目标识右下侧区域进行向Y轴投影，求取平均行间距，即平均空白行宽度，然后检测投影值连续为0的行数。当连续为0的行数大于第五阈值时，停止检测。将上一个投影值不为0的行作为检测区域的下边界。因为选择题选项区域和填空答案区域下方均为一片空白，这片空白区域的宽度大于选择题选项区域一点五倍行间距，同时也大于填空答题区域一点五倍行间距，因此可以将一点五倍的平均行间距作为检测空白行停止的第五阈值。

S3、如为选择题目，则识别选项区域，并获得所述选项区域中的选项区块对应的题号与选项值，得到所述选择题目的答案。

参见图7，所述步骤S3包括：

S31、根据选项区块的宽度，确定所述选项区块是否为选中区块。

因为学生所涂选项区块的宽度大于其他选项区域中区块的一点五到两倍以上，在识别学生所涂选项时可以根据选项区块的宽度来进行判定。

S32、判断所述选中区块的题号和选项值，得到所述选择题目的答案。

判断出哪个区块是所选区块后，接着识别该区块的选项值和题号，即该选项区块所处的列号和行号。虽然是识别两个不同的内容，但是所采用的方法是一样的。因为行和列是可以相互转化的，将图像逆时针旋转90度，原来的行就转化成了对应的列，即第N行转化为第N列。这样求取行号的问题就转化为了求取列号的问题。在求取列号时，根据两个区块之间横向距离是否大于第六阈值来判断两个区块是否在同一个选项内，第六阈值选取范围为选项区域内区块平均宽度的1.5倍到两倍之间。在求取选项值时返回的是整数值，对于选项来说其中1对应A选项列，2对应B选项列，3对应C选项列，4对应D选项列，以此类推。对于题号来说返回的选项值加1为该选项所对应的题号。

S4、如为填空题目，则识别填空区域，并获得所述填空区域中的填空题号与填空区域中的区块内容。

参见图8，所述步骤S4包括：

S41、识别所述填空区域中每个填空小题所属的区域；

S42、检测所述每个填空小题的填空答案区块，并对所述填空答案区块的图像进行识别。

所述步骤S41具体为通过识别出每个小题的题号区块，获得所述填空区域中每个填空小题所属的区域。

检测填空小题区域，即检测整个填空题下面每个小题所属的区域，是为了在识别出每个填空区块后知道该区块属于哪个小题的。检测方法为首先找出第一小题的题号区块，然后遍历该填空答案区域中的区块，根据区块与第一小题题号区块的偏移距离判断该区块是否为题号区块，求连通域区块时是从上到下从左往右求取的，因此可以顺序求出每个小题的题号区块，根据每个小题的题号区块可以求出每个小题的区域，因为每个小题中的区块下边界总是大于本小题题号区块的上边界，且小于下一个小题题号区块的上边界。因此只要求出所有小题的题号区块即可知道每个小题的区域，每个小题的区块包含在上一个小题题号区块下边界与下一个小题题号区块上边界之间，其中第一小题的上边界包含在标识区块上边界内，最后一个小题下边界包含在整个填空答案区域下边界内。

参见图9，所述步骤S42包括：

S421、根据所述每个填空小题所属区域，建立题号区块数组。

检测填空答案区块并识别，所有填空答案区块的上边界均大于上一小题题号区块的下边界，而上一步所求的题号区块数组第零个为第一小题题号区块，第一个为第二个小题题号区块，依次类推。现在题号区块数组下标为0的位置插入一个第零小题题号区块，该区块的上边界为标识区块的上边界，下边界也是标识区块的上边界。这样操作以后，题号区块数组下标为1时对应的区块为第一小题题号区块，下标为2时对应的区块为第二小题题号区块，依次类推，题号区块数组的下标与题号一致。假设有N个小题，在题号区块的尾部即下标为N加1的位置再插入一个题号区块，该区块的上、下边界均为整个填空区域的下边界。

S422、判断所述填空小题中的连通域区块宽度大于第四阈值的区块为填空答案区块。

检测填空答案区块并识别的步骤为首先遍历上一步求取的连通域区块，假设当前区块为R，根据区块R的宽度是否大于填空答案区块宽度阈值来判断该区块是否为填空答案区块，该阈值可以选择为选择填空标识区块宽度的一点五到两倍之间。

S423、识别所述填空答案区块的图像，获取所述区块识别的结果，并将所述区块识别结果对应所述题号区块数组。

如果是填空答案区块，则将该区块图像送往OCR识别核心进行识别，并获取该区块识别结果。然后遍历题号区块数组，假设当前题号区块为tR，比较R的下边界与tR的上边界大小，如果R的下边界小于tR的上边界，则R所对应的题号为tR所对应的题号减一，结束遍历题号区块数组。求得R的识别结果与题号后将该识别结果与题号加入要返回的识别结果数组中。最后判断是否还有其他区块，有的话进行下一轮循环，否则结束。

参见图10，对应上述方法，本申请提供一种选择与填空题目答案的自动判定装置，包括：

标识判断模块11，用于根据预设的题目标识，判断题目类型是否为选择或者填空题目。

类型判断模块12，用于如果题目类型为选择或者填空题目，判断题目是选择题目还是填空题目。

选择识别模块13，用于如为选择题目，则识别选项区域，并获得所述选项区域中的选项区块对应的题号与选项值，得到所述选择题目的答案。

填空识别模块14，用于如为填空题目，则识别填空区域，并获得所述填空区域中的填空题号与填空区域中的区块内容。

由于学生作业所提交的作业图像中不止选择题和填空题这两种题型，因此设计了题目标识来标识题目答案开始的位置，选择题目答案和填空题目答案模型如图2、图3所示。

在本申请一具体实现中，参见图11，所述标识判断模块11包括：

标识设置单元111，用于在题目答案开始位置插入预设的题目标识，所述题目标识为对称图形且宽高大于所述题目的所有连通域平均宽高。

阈值设定单元112，用于将所述题目的所有连通域平均宽高，作为所述题目标识检测的第一阈值。

区块计算单元113，用于如果题目区块的宽高大于所述第一阈值，则将所述题目区块旋转至少一预设角度，并求取旋转预设角度所获得的图像与标识模板区块图像的最大相似度以及所述题目区块的黑白像素比。

数值比较单元114，用于如果所述相似度以及所述黑白像素比满足第二阈值，则判断该区块为标识区块，该区块右下侧为选择或者填空答案区域。

具体地，参见图2和图3，本申请采用三叶草图案作为题目标识，来标识题目答案开始的位置。

具体地，所述预设角度为逆时针旋转1到10度和顺时针旋转1到10度，将这20幅图像与未经旋转的图像分别与标识模板图像求取相似度，选取最大的相似度msg。并求取所述题目区块的黑白像素比bwthre。

具体地，所述第二阈值可以由本领域技术人员根据需求进行设置。

判断题目类型为选择或者填空题目，从图1和图2中可以看出，题目标识右侧选择题目的连通域区块和填空题目的连通域区块平均大小相差很大。因此可以通过题目标识右侧连通域区块的宽度来区分两种题目。

参见图12，所述类型判断模块12包括：

区块提取单元121，用于提取所述题目标识右下侧的连通域区块。

平均计算单元122，用于计算所述连通域区块的宽度平均值。

宽度判断单元123，用于判断所述连通域区块的宽度平均值是否大于第三阈值。

填空判定单元124，用于如果所述连通域区块的宽度平均值大于第三阈值，判断所述题目是填空题目。

选择判定单元125，用于如果所述连通域区块的宽度平均值不大于第三阈值，判断所述题目是选择题目。

具体地，所述区块提取单元121具体用于采用包含的方式提取所述题目标识右下侧的连通域区块。

如‘回’，只求外侧‘口’连通域区块，内侧‘口’区块在求外侧‘口’连通域区块时直接过滤掉。

所述平均计算单元122还用于将所述题目标识右侧的题号区块过滤掉，计算所述非题号区块的连通域区块的宽度平均值。

为了使判断更加精准，在计算题目标识右侧连通域区块平均宽度时，将题目标识右侧题号区块过滤掉，过滤方法为从题目标识右侧一倍题目标识宽度处开始统计连通域区块的宽度，即题目标识右侧连通域区块右边界大于题目标识右边界加一倍题目标识宽度的为有效统计区块。

具体地，所述第三阈值可以由本领域技术人员根据需求进行设置，例如将第三阈值设置为题目标识的宽度。

其中选择题目的连通域区块的宽度均小于题目标识的宽度，填空题目的连通域区块的宽度均大于题目标识的宽度。因此可以将题目标识的宽度作为区分选择题目的连通域区块和填空题目的连通域区块的第三阈值，题目标识右侧连通域区块平均宽度小于第三阈值的为选择题目，题目标识右侧连通域区块平均宽度小于第三阈值的为填空题目。

在本申请具体实现中，参见图13，所述类型判断模块12还包括：

区域设定单元126，用于采用投影方式获得所述选择题目的选项区域或者所述填空题目的答案区域的结束位置。

所述选择题目的选项区域或者所述填空题目的答案区域的上边界可以选用题目标识的上边界作参考，左边界可以选取题目标识的右边界作参考，右边界可以选取答题图像右侧边界作为参考。

本申请对题目标识右下侧区域进行向Y轴投影，求取平均行间距，即平均空白行宽度，然后检测投影值连续为0的行数。当连续为0的行数大于第五阈值时，停止检测。将上一个投影值不为0的行作为检测区域的下边界。因为选择题选项区域和填空答案区域下方均为一片空白，这片空白区域的宽度大于选择题选项区域一点五倍行间距，同时也大于填空答题区域一点五倍行间距，因此可以将一点五倍的平均行间距作为检测空白行停止的第五阈值。

参见图14，所述选择识别模块13包括：

选中判断单元131，用于根据选项区块的宽度，确定所述选项区块是否为选中区块；

答案获得单元132，用于判断所述选中区块的题号和选项值，得到所述选择题目的答案。

因为学生所涂选项区块的宽度大于其他选项区域中区块的一点五到两倍以上，在识别学生所涂选项时可以根据选项区块的宽度来进行判定。

判断出哪个区块是所选区块后，接着识别该区块的选项值和题号，即该选项区块所处的列号和行号。虽然是识别两个不同的内容，但是所采用的方法是一样的。因为行和列是可以相互转化的，将图像逆时针旋转90度，原来的行就转化成了对应的列，即第N行转化为第N列。这样求取行号的问题就转化为了求取列号的问题。在求取列号时，根据两个区块之间横向距离是否大于第六阈值来判断两个区块是否在同一个选项内，第六阈值选取范围为选项区域内区块平均宽度的1.5倍到两倍之间。在求取选项值时返回的是整数值，对于选项来说其中1对应A选项，2对应B选项，3对应C选项，4对应D选项，以此类推。对于题号来说返回的选项值加1为该选项所对应的题号。

参见图15，所述填空识别模块14包括：

区域识别单元141，用于识别所述填空区域中每个填空小题所属的区域。

内容识别单元142，用于检测所述每个填空小题的填空答案区块，并对所述填空答案区块的图像进行识别。

所述区域识别单元141具体为通过识别出每个小题的题号区块，获得所述填空区域中每个填空小题所属的区域。

检测填空小题区域，即检测整个填空题下面每个小题所属的区域，是为了在识别出每个填空区块后知道该区块属于哪个小题的。检测方法为首先找出第一小题的题号区块，然后遍历该填空答案区域中的区块，根据区块与第一小题题号区块的偏移距离判断该区块是否为题号区块，求连通域区块时是从上到下从左往右求取的，因此可以顺序求出每个小题的题号区块，根据每个小题的题号区块可以求出每个小题的区域，因为每个小题中的区块下边界总是大于本小题题号区块的上边界，且小于下一个小题题号区块的上边界。因此只要求出所有小题的题号区块即可知道每个小题的区域，每个小题的区块包含在上一个小题题号区块下边界与下一个小题题号区块上边界之间，其中第一小题的上边界包含在标识区块上边界内，最后一个小题下边界包含在整个填空答案区域下边界内。

参见图16，所述内容识别单元142包括：

数组设定子单元1421，用于根据所述每个填空小题所属区域，建立题号区块数组。

填空设定子单元1422，用于判断所述填空小题中的连通域区块宽度大于第四阈值的区块为填空答案区块。

图像识别子单元1423，用于识别所述填空答案区块的图像，获取所述区块识别的结果，并将所述区块识别结果对应所述题号区块数组。

检测填空答案区块并识别，所有填空答案区块的上边界均大于上一小题题号区块的下边界，而上一步所求的题号区块数组第零个为第一小题题号区块，第一个为第二个小题题号区块，依次类推。现在题号区块数组下标为0的位置插入一个第零小题题号区块，该区块的上边界为标识区块的上边界，下边界也是标识区块的上边界。这样操作以后，题号区块数组下标为1时对应的区块为第一小题题号区块，下标为2时对应的区块为第二小题题号区块，依次类推，题号区块数组的下标与题号一致。假设有N个小题，在题号区块的尾部即下标为N加1的位置再插入一个题号区块，该区块的上、下边界均为整个填空区域的下边界。

检测填空答案区块并识别的步骤为首先遍历上一步求取的连通域区块，假设当前区块为R，根据区块R的宽度是否大于填空答案区块宽度阈值来判断该区块是否为填空答案区块，该阈值可以选择为选择填空标识区块宽度的一点五到两倍之间。

如果是填空答案区块，则将该区块图像送往OCR识别核心进行识别，并获取该区块识别结果。然后遍历题号区块数组，假设当前题号区块为tR，比较R的下边界与tR的上边界大小，如果R的下边界小于tR的上边界，则R所对应的题号为tR所对应的题号减一。求得R的识别结果与题号后将该识别结果与题号加入要返回的识别结果数组中。最后判断是否还有其他区块，有的话进行下一轮循环，否则结束。

图17是本申请选择与填空题目答案的自动判定方法的电子设备的硬件结构示意图。根据图17所示，该设备包括：

一个或多个处理器1710以及存储器1720，图17中以一个处理器1710为例。

选择与填空题目答案的自动判定方法的设备还可以包括：输入装置1730和输出装置1730。

处理器1710、存储器1720、输入装置1730和输出装置1730可以通过总线或者其他方式连接，图17中以通过总线连接为例。

存储器1720作为一种非易失性计算机可读存储介质，可用于存储非易失性软件程序、非易失性计算机可执行程序以及模块，如本申请实施例中的选择与填空题目答案的自动判定方法对应的程序指令/模块(例如，附图10所示的标识判断模块11、类型判断模块12、选择识别模块17、填空识别模块14)。处理器1710通过运行存储在存储器1720中的非易失性软件程序、指令以及模块，从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例选择与填空题目答案的自动判定方法。

存储器1720可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据选择与填空题目答案的自动判定装置的使用所创建的数据等。此外，存储器1720可以包括高速随机存取存储器1720，还可以包括非易失性存储器1720，例如至少一个磁盘存储器1720件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器1720件。在一些实施例中，存储器1720可选包括相对于处理器1710远程设置的存储器1720，这些远程存储器1720可以通过网络连接至音效模式选择装置。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

输入装置1730可接收输入的数字或字符信息，以及产生与选择与填空题目答案的自动判定装置的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。输出装置1730可包括扬声器等设备。

所述一个或者多个模块存储在所述存储器1720中，当被所述一个或者多个处理器1710执行时，执行上述任意方法实施例中的选择与填空题目答案的自动判定方法。

上述产品可执行本申请实施例所提供的方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本申请实施例所提供的方法。

本申请实施例的电子设备以多种形式存在，包括但不限于:

(1)移动通信设备:这类设备的特点是具备移动通信功能，并且以提供话音、数据通信为主要目标。这类终端包括:智能手机(例如iPhone)、多媒体手机、功能性手机，以及低端手机等。

(2)超移动个人计算机设备:这类设备属于个人计算机的范畴，有计算和处理功能，一般也具备移动上网特性。这类终端包括:PDA、MID和UMPC设备等，例如iPad。

(3)便携式娱乐设备:这类设备可以显示和播放多媒体内容。该类设备包括:音频、视频播放器(例如iPod)，掌上游戏机，电子书，以及智能玩具和便携式车载导航设备。

(4)服务器:提供计算服务的设备，服务器的构成包括处理器、硬盘、内存、系统总线等，服务器和通用的计算机架构类似，但是由于需要提供高可靠的服务，因此在处理能力、稳定性、可靠性、安全性、可扩展性、可管理性等方面要求较高。

(17)其他具有数据交互功能的电子装置。

以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。

本领域的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、装置(设备)、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照实施例的方法、装置(设备)和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管已描述了本申请的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本申请范围的所有变更和修改。显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (18)

1.一种选择与填空题目答案的自动判定方法，其特征在于，包括：

根据预设的题目标识，判断题目类型是否为选择或者填空题目；

如果题目类型为选择或者填空题目，判断题目是选择题目还是填空题目；

如为选择题目，则识别选项区域，并获得所述选项区域中的选项区块对应的题号与选项值，得到所述选择题目的答案；

如为填空题目，则识别填空区域，并获得所述填空区域中的填空题号与填空区域中的区块内容；

其中，所述如果题目类型为选择或者填空题目，判断题目是选择题目还是填空题目包括：提取所述题目标识右下侧的连通域区块；计算所述连通域区块的宽度平均值；判断所述连通域区块的宽度平均值是否大于第三阈值；如果所述连通域区块的宽度平均值大于第三阈值，判断所述题目是填空题目；否则，判断所述题目是选择题目。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预设的题目标识，判断题目类型是否为选择或者填空题目包括：

在题目答案开始位置插入预设的题目标识，所述题目标识为对称图形且宽高大于所述题目的所有连通域平均宽高；

将所述题目的所有连通域平均宽高，作为所述题目标识检测的第一阈值；

如果题目区块的宽高大于所述第一阈值，则将所述题目区块旋转至少一预设角度，并求取旋转预设角度所获得的图像与标识模板图像的最大相似度以及所述题目区块的黑白像素比；

如果所述相似度以及所述黑白像素比满足第二阈值，则判断该区块为标识区块，该区块右下侧为选择或者填空答案区域。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取所述题目标识右下侧的连通域区块具体为：

采用包含的方式提取所述题目标识右下侧的连通域区块。

4.如权利要求1所述方法，其特征在于，所述计算所述连通域区块的宽度平均值还包括：

将所述题目标识右侧的题号区块过滤掉，计算所述非题号区块的连通域区块的宽度平均值。

5.如权利要求1所述方法，其特征在于，所述如果题目类型为选择或者填空题目，判断题目是选择题目还是填空题目还包括：

采用投影方式获得所述选择题目的选项区域或者所述填空题目的答案区域的结束位置。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述如为选择题目，则识别选项区域，并获得所述选项区域中的选项区块对应的题号与选项值，得到所述选择题目的答案包括：

根据选项区块的宽度，确定所述选项区块是否为选中区块；

判断所述选中区块的题号和选项值，得到所述选择题目的答案。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述如为填空题目，则识别填空区域，并获得所述填空区域中的填空题号与填空区域中的区块内容包括：

识别所述填空区域中每个填空小题所属的区域；

检测所述每个填空小题的填空答案区块，并对所述填空答案区块的图像进行识别。

8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述识别所述填空区域中每个填空小题所属的区域包括：

通过识别出每个小题的题号区块，获得所述填空区域中每个填空小题所属的区域。

9.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述检测所述每个填空小题的填空答案区块，并对所述填空答案区块的图像进行识别包括：

根据所述每个填空小题所属区域，建立题号区块数组；

判断所述填空小题中的连通域区块宽度大于第四阈值的区块为填空答案区块；

识别所述填空答案区块的图像，获取所述区块识别的结果，并将所述区块识别结果对应所述题号区块数组。

10.一种选择与填空题目答案的自动判定装置，其特征在于，包括：

标识判断模块，用于根据预设的题目标识，判断题目类型是否为选择或者填空题目；

类型判断模块，用于如果题目类型为选择或者填空题目，判断题目是选择题目还是填空题目；

选择识别模块，用于如为选择题目，则识别选项区域，并获得所述选项区域中的选项区块对应的题号与选项值，得到所述选择题目的答案；

填空识别模块，用于如为填空题目，则识别填空区域，并获得所述填空区域中的填空题号与填空区域中的区块内容；

其中，所述类型判断模块包括：区块提取单元，用于提取所述题目标识右下侧的连通域区块；平均计算单元，用于计算所述连通域区块的宽度平均值；宽度判断单元，用于判断所述连通域区块的宽度平均值是否大于第三阈值；填空判定单元，用于如果所述连通域区块的宽度平均值大于第三阈值，判断所述题目是填空题目；选择判定单元，用于如果所述连通域区块的宽度平均值不大于第三阈值，判断所述题目是选择题目。

11.如权利要求10所述的装置，其特征在于，所述标识判断模块包括：

标识设置单元，用于在题目答案开始位置插入预设的题目标识，所述题目标识为对称图形且宽高大于所述题目的所有连通域平均宽高；

阈值设定单元，用于将所述题目的所有连通域平均宽高，作为所述题目标识检测的第一阈值；

区块计算单元，用于如果题目区块的宽高大于所述第一阈值，则将所述题目区块旋转至少一预设角度，并求取旋转预设角度所获得的图像与标识模板图像的最大相似度以及所述题目区块的黑白像素比；

数值比较单元，用于如果所述相似度以及所述黑白像素比满足第二阈值，则判断该区块为标识区块，该区块右下侧为选择或者填空答案区域。

12.如权利要求10所述的装置，其特征在于，所述区块提取单元具体用于采用包含的方式提取所述题目标识右下侧的连通域区块。

13.如权利要求10所述装置，其特征在于，所述平均计算单元还用于将所述题目标识右侧的题号区块过滤掉，计算所述非题号区块的连通域区块的宽度平均值。

14.如权利要求10所述装置，其特征在于，所述类型判断模块还包括：

区域设定单元，用于采用投影方式获得所述选择题目的选项区域或者所述填空题目的答案区域的结束位置。

15.如权利要求10所述的装置，其特征在于，所述选择识别模块包括：

选中判断单元，用于根据选项区块的宽度，确定所述选项区块是否为选中区块；

答案获得单元，用于判断所述选中区块的题号和选项值，得到所述选择题目的答案。

16.如权利要求10所述的装置，其特征在于，所述填空识别模块包括：

区域识别单元，用于识别所述填空区域中每个填空小题所属的区域；

内容识别单元，用于检测所述每个填空小题的填空答案区块，并对所述填空答案区块的图像进行识别。

17.如权利要求16所述的装置，其特征在于，所述区域识别单元具体用于通过识别出每个小题的题号区块，获得所述填空区域中每个填空小题所属的区域。

18.如权利要求16所述的装置，其特征在于，所述内容识别单元包括：

数组设定子单元，用于根据所述每个填空小题所属区域，建立题号区块数组；

填空设定子单元，用于判断所述填空小题中的连通域区块宽度大于第四阈值的区块为填空答案区块；

图像识别子单元，用于识别所述填空答案区块的图像，获取所述区块识别的结果，并将所述区块识别结果对应所述题号区块数组。

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