CN109871908A - 基于智能手机的试卷分数统计系统及其使用方法 - Google Patents

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曾宪文
曹伟
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Abstract

本发明提出一种基于智能手机的试卷分数统计系统,包括系统入口、图像采集模块、图像处理模块以及分数统计模块;进入系统入口后,图像采集模块调用智能手机的摄像头对答题卡中的评分区域进行拍摄或读取设备中已有的图像,拍摄成功后,跳转至图像处理模块;图像处理模块包括图像预处理模块、图像校正模块以及图像识别模块,由图像预处理模块先对图像进行预处理,再由图像校正模块对图像进行校正,完成之后,由图像识别模块对图像进行识别,用户确认无误后,将识别的分数保存到系统中;分数统计模块对识别的分数按照既定的程序进行统计,并将统计的分数显示在界面上。该系统充分利用智能手机的摄像、存储等功能,对评分区的分数进行识别和统计。

Description

基于智能手机的试卷分数统计系统及其使用方法
技术领域
本发明涉及一种基于智能手机的试卷分数统计系统及其使用方法。
背景技术
对于考试分数的统计,现有的技术中,需要由外接设备和计算机配合完成。其缺陷在于:第一、外接设备和计算机本身具有成本高和挪动不方便的特性、第二,答题卡需要特制以确保外接设备能够正常工作、第三,外接设备不具备同时扫描多张答题卡的功能,当工作量较大时,需要用户排队等待,浪费大量时间。所以现有的技术成本高,具有一定的局限性,工作效率低。
因此,有必要对这种分数统计系统进行结构优化,以克服上述缺陷。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于智能手机的试卷分数统计系统及其使用方法,以减轻工作负担,减少统计错误,提高工作效率。
本发明为解决其技术问题所采用的技术方案是:
基于智能手机的试卷分数统计系统,包括系统入口、图像采集模块、图像处理模块以及分数统计模块;进入系统入口后,图像采集模块调用智能手机的摄像头对答题卡中的评分区域进行拍摄或读取设备中已有的图像,拍摄成功后,跳转至图像处理模块;图像处理模块包括图像预处理模块、图像校正模块以及图像识别模块,由图像预处理模块先对图像进行预处理,再由图像校正模块对图像进行校正,完成之后,由图像识别模块对图像进行识别,用户确认无误后,将识别的分数保存到系统中;分数统计模块对识别的分数按照既定的程序进行统计,并将统计的分数显示在界面上。
利用上述系统的使用方法,包括:
1)通过智能手机的摄像头对试卷的评分区域进行拍照采集图像;
2)对采集的图像进行预处理:
利用RGB颜色模型(R、G、B分别代表红、绿、蓝)和平均值法对图像进行灰度化处理,将彩色图像中的三分量亮度求平均得到一个灰度值;
3)利用空间域中值滤波法消除图像噪声:
首先确定一个像素作为中心点划分一个邻域并且计算该邻域的灰度值,累计各个邻域的灰度值然后排序,取中心值作为中心像素的新的灰度值;再利用最大类间差法对图像进行二值化处理;
4)图像校正:
由于拍摄时不能保证完全正对分数区域,这就可能造成采集图像倾斜或变形;利用透视校正计算出变形图像的四个角点坐标与标准图像的四个角点坐标的对应关系,进而将变形图像的所有坐标点都映射到新图像中;
5)利用投影算法对图像的评分区进行细分割:
在目标图像水平和垂直方向上,分别统计目标像素点的个数,分析这些像素点的之间变化的分界线,完成对评分区域的分割;
6)采用模板匹配结合结构化特征的方法对数字进行识别:
首先设计待识别的模板图像;然后利用豪斯多夫距离求模板与待检图像之间的相似度,该函数是用两个点集之间的距离来衡量相似程度;通过数字的孔洞质心位置、欧拉数、横线、竖线来区分数字;
7)统计分数:
分数提取完成后,系统按照设定程序计算出总分,跳转至输出界面,显示总分。
本发明的优点在于:
1.该系统充分利用智能手机的摄像、存储等功能,对评分区的分数进行识别和统计;
2.对答题卡没有特定的要求,不需要购买专业的外接设备和计算机,可以节省大量资金,并且不再受到时间和地点的约束,实现了随时随地阅卷的目标;
3.智能手机价格更加经济,普及率更高,所以在工作量较大时,可以实现同时阅卷,效率更高,能够为用户节省大量时间。
附图说明
图1是本发明提出的基于智能手机的试卷分数统计系统的结构示意图;
图2是该系统的使用方法流程图;
图3是中值滤波流程图;
图4是模板匹配识别流程图。
具体实施方式
为了使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解,下面结合图示与具体实施例,进一步阐述本发明。
如图1所示,本发明提出的基于智能手机的试卷分数统计系统包括系统入口、图像采集模块、图像处理模块以及分数统计模块;进入系统入口后,图像采集模块调用智能手机的摄像头对答题卡中的评分区域进行拍摄或读取设备中已有的图像,拍摄成功后,跳转至图像处理模块;图像处理模块包括图像预处理模块、图像校正模块以及图像识别模块,由图像预处理模块先对图像进行预处理,再由图像校正模块对图像进行校正,完成之后,由图像识别模块对图像进行识别,用户确认无误后,将识别的分数保存到系统中;分数统计模块对识别的分数按照既定的程序进行统计,并将统计的分数显示在界面上。如图2、3、4所示,利用上述系统的使用方法包括:通过智能手机的摄像头对试卷的评分区域进行拍照采集图像;对采集的图像进行预处理:利用RGB颜色模型(R、G、B分别代表红、绿、蓝)和平均值法对图像进行灰度化处理,将彩色图像中的三分量亮度求平均得到一个灰度值;利用空间域中值滤波法消除图像噪声:首先确定一个像素作为中心点划分一个邻域并且计算该邻域的灰度值,累计各个邻域的灰度值然后排序,取中心值作为中心像素的新的灰度值;再利用最大类间差法对图像进行二值化处理;图像校正:由于拍摄时不能保证完全正对分数区域,这就可能造成采集图像倾斜或变形;利用透视校正计算出变形图像的四个角点坐标与标准图像的四个角点坐标的对应关系,进而将变形图像的所有坐标点都映射到新图像中;利用投影算法对图像的评分区进行细分割:在目标图像水平和垂直方向上,分别统计目标像素点的个数,分析这些像素点的之间变化的分界线,完成对评分区域的分割;采用模板匹配结合结构化特征的方法对数字进行识别:首先设计待识别的模板图像;然后利用豪斯多夫距离求模板与待检图像之间的相似度,该函数是用两个点集之间的距离来衡量相似程度;通过数字的孔洞质心位置、欧拉数、横线、竖线来区分数字;分数提取完成后,系统按照设定程序计算出总分,跳转至输出界面,显示总分。
以上实施方式只为说明本发明的技术构思及特点,其目的在于让本领域的技术人员了解本发明的内容并加以实施,并不能以此限制本发明的保护范围,凡根据本发明精神实质所做的等效变化或修饰,都应涵盖在本发明的保护范围内。

Claims (2)

1.基于智能手机的试卷分数统计系统,其特征在于:
包括系统入口、图像采集模块、图像处理模块以及分数统计模块;
进入系统入口后,图像采集模块调用智能手机的摄像头对答题卡中的评分区域进行拍摄或读取设备中已有的图像,拍摄成功后,跳转至图像处理模块;
图像处理模块包括图像预处理模块、图像校正模块以及图像识别模块,由图像预处理模块先对图像进行预处理,再由图像校正模块对图像进行校正,完成之后,由图像识别模块对图像进行识别,用户确认无误后,将识别的分数保存到系统中;
分数统计模块对识别的分数按照既定的程序进行统计,并将统计的分数显示在界面上。
2.利用权利要求1所述的系统的使用方法,其特征在于,包括:
1)通过智能手机的摄像头对试卷的评分区域进行拍照采集图像;
2)对采集的图像进行预处理:
利用RGB颜色模型和平均值法对图像进行灰度化处理,将彩色图像中的三分量亮度求平均得到一个灰度值;
3)利用空间域中值滤波法消除图像噪声:
首先确定一个像素作为中心点划分一个邻域并且计算该邻域的灰度值,累计各个邻域的灰度值然后排序,取中心值作为中心像素的新的灰度值;再利用最大类间差法对图像进行二值化处理;
4)图像校正:
利用透视校正计算出变形图像的四个角点坐标与标准图像的四个角点坐标的对应关系,进而将变形图像的所有坐标点都映射到新图像中;
5)利用投影算法对图像的评分区进行细分割:
在目标图像水平和垂直方向上,分别统计目标像素点的个数,分析这些像素点的之间变化的分界线,完成对评分区域的分割;
6)采用模板匹配结合结构化特征的方法对数字进行识别:
首先设计待识别的模板图像;然后利用豪斯多夫距离求模板与待检图像之间的相似度,该函数是用两个点集之间的距离来衡量相似程度;通过数字的孔洞质心位置、欧拉数、横线、竖线来区分数字;
7)统计分数:
分数提取完成后,系统按照设定程序计算出总分,跳转至输出界面,显示总分。
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