CN113038022A - 一种试题处理方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请实施例提供一种试题处理方法、装置、电子设备及存储介质，涉及智能教育技术领域。该方法包括在接收到拍摄指令时，通过设备陀螺仪以及光线调整部件，将设备状态调整为拍摄状态；基于所述拍摄状态，对试题进行拍摄，以生成试题图片；对所述试题图片进行修正，并将修正后的修正图片发送至服务器，以由所述服务器针对所述试题进行处理；接收所述服务器反馈的处理结果，并展示。解决现有的相机功能无法满足教育领域中的试题检测需要的问题。

Description

一种试题处理方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本申请涉及智能教育技术领域，具体而言，涉及一种试题处理方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

现有的相机的功能更加偏向于娱乐性，如手机摄像头日常以拍摄生活照为主，并且功能有限且较单一和分散，而且相机整体的功能参差不齐，无法满足教育领域中的试题检测需要。

发明内容

本申请实施例的目的在于提供一种试题处理方法、装置、电子设备及存储介质，能够对试题图片进行清晰拍摄及修正，满足试题检测需要，解决现有的相机功能无法满足教育领域中的试题检测需要的问题。

本申请实施例提供了一种试题处理方法，所述方法包括：

在接收到拍摄指令时，通过设备陀螺仪以及光线调整部件，将设备状态调整为拍摄状态；

基于所述拍摄状态，对试题进行拍摄，以生成试题图片；

对所述试题图片进行修正，并将修正后的修正图片发送至服务器，以由所述服务器针对所述试题进行处理；

接收所述服务器反馈的处理结果，并展示。

在上述实现过程中，可通过设备的陀螺仪以及光纤调整部件，将设备状态调整为拍摄状态，以实现对试题的拍摄，生成试题图片，并对试题图片进行修正，发送给服务器，实现对试题的处理，然后将服务器反馈的处理结果展示给用户。相较现有技术，能够满足试题检测需要，解决了现有的相机功能无法足教育领域中的试题检测需要的问题。

进一步地，所述通过设备陀螺仪以及光线调整部件，将设备状态调整为拍摄状态，包括：

通过设备陀螺仪，调整方向；

通过光线调整部件，调整亮度。

在上述实现过程中，通过调整方向和亮度可拍摄出清晰、方向端正的试题图片，便于服务器对其试题进行准确识别。

进一步地，所述对所述试题图片进行修正包括：

滤镜、裁剪、编辑中的至少一种。

在上述实现过程中，可根据需要进行滤镜、裁剪、编辑中的至少一种或相结合进行图片修正，从而提升图片质量。

进一步地，所述通过光线调整部件，调整亮度，包括：

接收光线传感器检测到的环境光线参数；

判定所述环境光线参数是否在预设阈值范围内；

若否，则发送提醒用户开启闪光灯指令或自动开启闪光灯，以调整亮度。

在上述实现过程中，通过光线传感器对环境光线参数进行监听，可根据需要开启闪光灯进行补光或周围环境过量进行调暗，以满足拍摄条件。

进一步地，所述方法还包括：

在接收到读取指令时，显示预先拍摄的试题图片；

对所述试题图片进行修正，并将修正后的修正图片发送至服务器，以由所述服务器针对所述试题题目进行处理；

接收所述服务器反馈的处理结果，并展示。

在上述实现过程中，对于预先拍摄的试题图片课进行读取并修正，以将清晰图片发送至服务器进行识别。

进一步地，所述接收所述服务器反馈的处理结果，包括：

接收所述服务器针对试题图片对应的试题题目做出的参考答案；和/或，接收所述服务器针对试题图片对应的作答结果做出的正误判断。

在上述实现过程中，服务器对图片进行识别，若只有试题可返回参考答案，若识别到学生的作答结果，则对作答结果进行评判，返回评判结果。

进一步地，当修正为编辑时，所述对所述试题图片进行修正，包括：

获取预先拍摄的所述试题图片的图片格式和图片参数exif；

基于所述图片参数exif获取方向信息，并进行旋转操作，以对所述试题图片进行方向修正。

在上述实现过程中，通过图片格式中的对应图片参数exif，图片参数exif中包含了很多重要信息如拍摄时间、相机方向等，根据方向信息进行旋转操作即可实现方向修正。

进一步地，当修正为编辑时，所述对所述试题图片进行修正，包括：

计算预先拍摄的所述试题图片的长宽比例；

若超出第一设定比例范围，则通过像素计算出中心部位为第二设定比例范围的区域并进行重绘，以将重绘的第二设定比例范围的新图片渲染至屏幕。

在上述实现过程中，相册中的已存储图片(预先拍摄的试题图片)可能会很长，一般会超出适配的第一设定比例范围，需要进行剪裁，且由于具有大小限制，因此可根据像素计算出第二设定比例范围的区域并进行重绘。

本申请实施例还提供一种试题处理装置，所述装置包括：

拍摄条件建立模块，用于在接收到拍摄指令时，通过设备陀螺仪以及光线调整部件，将设备状态调整为拍摄状态；

拍摄模块，用于基于所述拍摄状态，对试题进行拍摄，以生成试题图片；

修正模块，用于对所述试题图片进行修正，并将修正后的修正图片发送至服务器，以由所述服务器针对所述试题进行处理；

展示模块，用于接收所述服务器反馈的处理结果，并展示。

在上述实现过程中，可通过拍摄条件建立模块将设备的陀螺仪以及光纤调整部件，将设备状态调整为拍摄状态；然后可基于拍摄模块实现对试题的拍摄，以生成试题图片；之后，可根据修正模块对试题图片进行修正，发送给服务器，实现对试题的处理；最后，可由展示模块将服务器反馈的处理结果展示给用户。相较现有技术，能够满足试题检测需要，解决了现有的相机功能无法足教育领域中的试题检测需要的问题。

本申请实施例还提供一种电子设备，所述电子设备包括存储器以及处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序以使所述电子设备执行上述中任一项所述的试题处理方法。

本申请实施例还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质中存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被一处理器读取并运行时，执行上述中任一项所述的试题处理方法。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1为本申请实施例提供的一种试题处理方法的流程图；

图2为本申请实施例提供的试题处理方法的流程图；

图3为本申请实施例提供的对环境光线进行检测以满足拍摄条件的流程图；

图4为本申请实施例提供的生成着色图片的流程图；

图5为本申请实施例提供的对预先拍摄的试题图片的处理流程图；

图6为本申请实施例提供的对所述已存储图片进行方向修正的流程图；

图7为本申请实施例提供的对已存储图片进行裁剪的流程图；

图8为本申请实施例提供的对二维码的自动识别的流程图；

图9为本申请实施例提供的试题处理装置的结构框图；

图10为本申请实施例提供的试题处理装置的具体结构框图。

图标：

100-拍摄条件建立模块；101-光线参数接收模块；102-判断模块；103-闪光开启模块；200-拍摄模块；300-修正模块；330-滤镜模块；310-第一滤镜操作模块；320-着色图片获取模块；400-展示模块；411-图片参数获取模块；412-旋转模块；421-比例计算模块；422-重绘模块；430-二维码识别模块；431-监听模块；432-信息获取模块；500-显示模块。

具体实施方式

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描述。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本申请的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

请参看图1，图1为本申请实施例提供的一种试题处理方法的流程图。该方法可以应用于教育领域中的试题检测以及作答结果的自动识别。示例地，可以应用于智能移动终端如手机的试题检测APP中，如AI口算APP，通过手机端的手机摄像头获取试题图片，该过程包括但不限于试题图片的拍摄、相册中已存储图片(预先拍摄的试题图片)的读取、图片的方向修正和裁剪、环境光线的检测、重力方向的支持、滤镜的应用、二维码的自动扫描以及图片中文字的识别等，以便将生成的试题图片发送至服务器，以使服务器自动识别试题图片中的作答结果，对作答结果进行自动评判。

在一些可能的实施方式中，该方法适用于基于IOS的终端设备，例如IOS手机、IOSpad等，对此不做赘述。

该方法具体包括以下步骤：

步骤S100：在接收到拍摄指令时，通过设备陀螺仪以及光线调整部件，将设备状态调整为拍摄状态；

步骤S200：基于所述拍摄状态，对试题进行拍摄，以生成试题图片；

步骤S300：对所述试题图片进行修正，并将修正后的修正图片发送至服务器，以由所述服务器针对所述试题进行处理；

步骤S400：接收所述服务器反馈的处理结果，并展示。

对于处理过程，具体地，接收所述服务器针对试题图片对应的试题题目做出的参考答案；和/或，接收所述服务器针对试题图片对应的作答结果做出的正误判断。

服务器对图片进行识别，若只识别到试题，则可返回参考答案，若识别到学生的作答结果，则可对作答结果进行评判，返回评判结果。

示例地，评判结果可以包括参考答案和正误判断结果两者中的任一种或两者结合的方式。如在没有作答的试题上标注参考答案并予以提示，对于提示的方式可以采用字体加粗、不同的字体颜色等方式进行标注；对于学生作答过的试题，可以采用红色字体(颜色不做限定)标注对勾、圆圈或错号，以提示学生作答结果，也可以在错题后标注参考答案。

当学生作答结果错误时，还可以在接收到学生针对错题标注(前述错号或者圆圈)的设定操作，显示相应的参考答案、解答解析以及相关知识点介绍，对此不做赘述。

通过拍摄清晰的试题图片并对试题图片和已存储图片进行方向修正和裁剪，得到处理后的修正图片，满足试题检测需要，例如提升文字检测能力、智能或者可选手动补光等等，从而解决现有的相机功能无法满足教育领域中的试题检测需要的问题。

如图2所示，为试题处理方法的流程图，以试题处理APP为例，拍照时，可利用相机陀螺仪进行方向检测，以获取水平和垂直方向，从而调整拍摄方向；通过光线调整部件进行周围光线检测，以调整亮度，从而提整图片的清晰度。具体的，当周围环境光线过暗时，将拍照环境调亮，当周围环境过亮时，将拍照环境调暗。

其中，光线调整部件可为闪光灯，或者其他调光部件，此处不做赘述。

示例地，若智能手机为IOS系统，在IOS设备中包含三轴陀螺仪，能检测xyz各个方向上的加速度，相机中可采用iOS中的CoreMotion框架，CoreMotion框架中的CMMotionManager能够对IOS设备的重力方向进行监测(主要是水平面上的x、y方向)，从而判断出用户手持IOS设备的方向，可结合相机对图片方向进行检测。

调整好拍摄状态之后，可拍摄试题，生成相应的试题图片，之后，再进行修正，以及服务器端的处理，最后将服务器反馈的处理结果进行展示。

当然，还可对已经存储在终端本地的预先拍摄的试题图片进行修正、以及处理结果的展示，后文中会有详细介绍，此处不做赘述。

其中，如图3所示，为对环境光线进行检测以满足拍摄条件的流程图，具体可以包括：

步骤S101：接收光线传感器检测到的环境光线参数；

步骤S102：判定所述环境光线参数是否在预设阈值范围内；

步骤S103：若否，则发送提醒用户开启闪光灯指令或自动开启闪光灯，以调整亮度。即实现曝光补偿，此处不做赘述。

在智能移动终端如手机中往往包含有光线传感器，示例地，在IOS设备中，可基于AVFoundation框架中的AVCaptureVideoDataOutput的AVCaptureVideoDataOutputSampleBufferDelegate来监听设备环境光线参数，环境光线参数对应的数值处于一定范围内，如范围大致在-5-12之间，数值越大说明环境光线充足，若否，则提醒用户打开闪光灯或自动打开闪光灯。此外，若光线较亮，则进行调暗，从而达到调整亮度的目的。

在一些实施例中，对于试题图片的修正，可以采用滤镜、裁剪、编辑中的至少一种或几种相结合的方式，从而得到尺寸合适、高质量的试题图片。

以滤镜为例，用户可以根据需要进行选择是否使用此功能，即接收用户选取的滤镜链，以对所述试题图片进行滤镜操作并生成可预览的着色图片，如图4所示，为生成着色图片的流程图。具体可以包括：

步骤S310：对所述试题图片进行第一滤镜操作；

步骤S320：将第一滤镜的输出结果作为第二滤镜的输入，以将多个滤镜的着色器与所述试题图片结合进行有向的绘制操作，并生成着色图片。

具体地，在IOS设备中可基于CoreImage框架实现，利用CIFilter滤镜对试题图片进行合成，实时生成着色图片进行预览。

可利用滤镜链提升性能，滤镜链就是将一个滤镜A的输出作为另一个滤镜B的输入形成有向图，使用这种方式的CoreImage并非一步步执行结果应用到滤镜B，而是将多个滤镜的着色器合并操作，从而提高性能。

使用滤镜的过程是对滤镜和图片进行结合并重绘的过程，其中也用到了CoreImage框架中对位图上下文的处理，利用CIFilter滤镜与试题图片进行结合后根据相机相对于用户屏幕的范围进行截取，将生成的图片保存至相册或上传至服务器。

对于相册中的已存储图片的滤镜处理过程与上述试题图片的滤镜处理过程相同，在此不再赘述。

以裁剪为例，当拍摄(包括当前拍摄的以及预先拍摄并存储的)的试题图片中有效信息占比较小时，还可对试题图片进行有效裁剪，例如，由于用户手持终端距离试题原稿较远，使得拍摄的图片中有大部分空间处于空白状态，或者为其他无关信息，此时就可以启动裁剪工具，将试题裁剪至合适大小。从而提升识别的进度，也降低计算量，对此不做赘述。

在一些可能的实施方式中，对试题图片的编辑包括一键美化、文字编辑、图片编辑、角度编辑、颜色编辑、色调编辑等等，从而提升用户使用体验和好感度。

该方法还包括对预先拍摄的试题图片的处理，如图5所示，为对预先拍摄的试题图片的处理流程图：

步骤S500：在接收到读取指令时，显示预先拍摄的试题图片；

步骤S600：对所述试题图片进行修正，并将修正后的修正图片发送至服务器，以由所述服务器针对所述试题进行处理；

步骤S700：接收所述服务器反馈的处理结果，并展示。

此处的处理过程与上述相同，在此不再赘述。

对于预先拍摄的试题图片，可通过检测其尺寸和清晰度等方式判断其是否已修正过，若是，则直接发送至服务器，即从存储中找到的图片不是试题图片，是修正图片；若没有修正，则先进行修正，得到修正图片再发送至服务器进行识别。

对于方向修正，包括对已存储图片的修正以及相机拍摄的试题图片的修正，其中，如图6所示，为对所述已存储图片进行方向修正的流程图，具体可以包括：

步骤S411：获取所述已存储图片的图片格式和图片参数exif；

步骤S412：基于所述图片参数exif获取方向信息，并进行旋转操作，以对所述已存储图片进行方向修正。

此处所述的已存储图片即为前述预先拍摄的试题图片，此处不做赘述。

具体地，IOS设备拍摄的图片格式为JPEG格式，JPEG格式有一个很重要的参数exif，exif包含了很多重要的数据，比如照片拍摄时间、GPS信息，相机方向等信息，因此可以通过图片参数exif获取方向信息，然后对已存储图片做对应的旋转操作即可。

对于试题图片的方向修正，可采用UIImage中的drawInRect方法，它会将图像绘制到画布上同时修正图像的方向。

对于裁剪，包括对已存储图片的修正以及相机拍摄的试题图片的裁剪，其中，如图7所示，为对已存储图片进行裁剪的流程图，具体可以包括：

步骤S421：计算所述已存储图片的长宽比例；

步骤S422：若超出第一设定比例范围，则通过像素计算出中心部位为第二设定比例范围的区域并进行重绘，以将重绘的第二设定比例范围的新图片渲染至屏幕。

对于已存储图片，相册中的已存储图片可能会很长，需要对已存储图片的大小和尺寸进行限制，如大小限制在20MB内，其尺寸最小(小于300*300)和最大(1：20)的范围内。

需要对长宽比超过1:20的进行裁剪，可采用CGImage或CIImage进行裁剪，其中，UIImage有CGImage和CIImage属性，分别可以获得CGImage和CIImage对象，CGImage和CIImage对象都具有裁剪方法，传入CGRect的参数表示要裁剪的区域(采用UIImage的坐标)。

此处还涉及到IOS中的Core Graphics框架，使用了Quartz作为绘图引擎，它提供了低级别、轻量级、高保真度的2D渲染。该框架可以用于基于路径的绘图、变换、颜色管理、脱屏渲染、模板、渐变、遮蔽、图像数据管理、图像的创建和遮罩等。

此外，Core Graphics API所有的操作都需要在一个上下文中进行。所以在绘图之前需要获取该上下文并传入执行渲染的函数中。通过创建一个图片类型的上下文，调用UIGraphicsBeginImageContextWithOptions函数就可获得用来处理图片的图形上下文。

裁剪时，通过UIGraphicsBeginImageContextWithOptions函数获取到图片像素，计算图片比例，如果比例超出设定范围提示用户进行裁剪，通过像素计算出中心部分符合16：9的范围，并进行重绘，重新生成一张16：9的图片渲染至屏幕。

对于试题图片，通过获取用户的屏幕大小用以裁剪出符合当前屏幕可视范围的图像，即拍摄的试题图片是按照屏幕用户看到的范围进行裁剪的。

此外，该方法还包括对二维码的自动识别，相机可自动识别二维码，用户可根据需要自行选择此功能，如图8所示，为对二维码的自动识别的流程图，具体包括以下步骤：

步骤S431：通过监听屏幕输出流，以对相机获取的每一帧图像进行二维码识别；

步骤S432：若有二维码，则获取二维码位置信息和内容信息；

步骤S433：将所述二维码信息发送至显示屏上进行显示，并将所述内容信息发送至用户，以对用户进行显性提示。

在相机中，基于AVFoundation框架，监听屏幕的输出流(AVCaptureMetadataOutput)，对每一帧图像进行二维码判定，将识别结果以显性动画的形式显示在屏幕上以提醒用户。

具体地，在对屏幕的输出流进行每一帧图像的监测时，可以调用AVFoundation对输出流进行识别，反馈每一帧的识别结果，其中，包括二维码位置信息和内容信息，将位置信息显示在屏幕上，内容信息显性提示用户。

此外，在一些实施方式中，还可以对文字进行识别，可借助第三方服务实现，如可以通过Tesseract实现，是一款由HP实验室开发由Google维护的开源OCR(OpticalCharacter Recognition，光学字符识别)引擎，与Microsoft Office Document Imaging(MODI)相比，可以不断的训练库，使图像转换文本的能力不断增强。

具体地，将试题图片或已存储图片数据传入至Tesseract工具库中，经过工具库识别后返回结果为数组，数组中包含若干字符串及相应坐标，坐标格式为(x,y,width,height)其中x、y表示识别内容左上角相对于图片的坐标，width、height代表识别内容相对于图片像素宽高，用户可以根据需要选择此项功能。

综上，本申请提供了试题检测所需的拍照功能，辅助实现试题结果的检测和识别，不仅适用于教育行业中对学生作业的自动评判以及作答结果的自动识别，也可以应用于考试后大批量的试卷的修改，当然也可以应用于其他领域，在此不做任何限定。

本申请实施例提供一种试题处理装置，如图9所示，为试题处理装置的结构框图，所述装置包括：

拍摄条件建立模块100，用于在接收到拍摄指令时，通过设备陀螺仪以及光线调整部件，将设备状态调整为拍摄状态；

拍摄模块200，用于基于所述拍摄状态，对试题进行拍摄，以生成试题图片；

修正模块300，用于对所述试题图片进行修正，并将修正后的修正图片发送至服务器，以由所述服务器针对所述试题进行处理；

展示模块400，用于接收所述服务器反馈的处理结果，并展示。

所述修正模块300，具体用于采用滤镜、裁剪、编辑中的至少一种，对试题图片进行修正。

拍摄条件建立模块100，具体用于接收光线传感器检测到的环境光线参数；并判定所述环境光线参数是否在预设阈值范围内；以及，若不在预设阈值范围内，则发送提醒用户开启闪光灯指令或自动开启闪光灯，以调整亮度。

该装置还包括显示模块500：

所述显示模块500，用于在接收到读取指令时，显示预先拍摄的试题图片；

所述修正模块300，还用于对预先拍摄的试题图片进行修正，并将修正后的修正图片发送至服务器，以由所述服务器针对所述试题图片对应的试题进行处理显示模块500，还用于接收所述服务器针对试题图片对应的试题题目做出的参考答案；和/或，接收所述服务器针对试题图片对应的作答结果做出的正误判断，并显示。

如图10所示，为本申请实施例提供的一种试题处理装置的具体结构框图，其中，修正模块300具体包括：

滤镜模块330，用于接收用户选取的滤镜链，以对所述试题图片进行滤镜操作并生成可预览的着色图片。

具体地，滤镜模块330具体可以包括：

第一滤镜操作模块310，用于对所述试题图片进行第一滤镜操作；

着色图片获取模块320，用于将第一滤镜的输出结果作为第二滤镜的输入，以将多个滤镜的着色器与所述试题图片结合进行有向的绘制操作，并生成着色图片。

拍摄条件建立模块100包括：

光线参数接收模块101，用于接收光线传感器检测到的环境光线参数；

判断模块102，用于判定所述环境光线参数是否在预设阈值范围内；

闪光开启模块103，用于若所述环境光线参数不在预设阈值范围内，则发送提醒用户开启闪光灯指令或自动开启闪光灯，以调整亮度。

修正模块300还包括：

图片参数获取模块411，用于获取所述已存储图片的图片格式和图片参数exif；

旋转模块412，用于基于所述图片参数exif获取方向信息，并进行旋转操作，以对所述已存储图片进行方向修正。

修正模块300还包括：

比例计算模块421，用于计算所述已存储图片的长宽比例；

重绘模块422，用于若超出第一设定比例范围，则通过像素计算出中心部位为第二设定比例范围的区域并进行重绘，以将重绘的第二设定比例范围的新图片渲染至屏幕。

所述装置还包括二维码识别模块430，具体包括：

监听模块431，用于通过监听屏幕输出流，以对相机获取的每一帧图像进行二维码识别；

信息获取模块432，用于若有，则获取二维码位置信息和内容信息；

显示模块500，用于将所述二维码信息发送至显示屏上进行显示，并将所述内容信息发送至用户，以对用户进行显性提示。

在一些可能的实施方式中，用于显示二维码以及内容信息的显示模块和前述用于显示处理结果的显示模块也可为不同的显示单元，对此不做赘述。

本申请实施例还提供一种电子设备，所述电子设备包括存储器以及处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序以使所述电子设备执行实施例1中所述的试题处理方法。

本申请实施例还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质中存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被一处理器读取并运行时，执行实施例1中所述的试题处理方法。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本申请的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

另外，在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。

所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请的保护范围，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。

以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

Claims (11)

1.一种试题处理方法，其特征在于，所述方法包括：

在接收到拍摄指令时，通过设备陀螺仪以及光线调整部件，将设备状态调整为拍摄状态；

基于所述拍摄状态，对试题进行拍摄，以生成试题图片；

对所述试题图片进行修正，并将修正后的修正图片发送至服务器，以由所述服务器针对所述试题进行处理；

接收所述服务器反馈的处理结果，并展示。

2.根据权利要求1所述的试题处理方法，其特征在于，所述通过设备陀螺仪以及光线调整部件，将设备状态调整为拍摄状态，包括：

通过设备陀螺仪，调整方向；

通过光线调整部件，调整亮度。

3.根据权利要求1所述的试题处理方法，其特征在于，所述对所述试题图片进行修正包括：

滤镜、裁剪、编辑中的至少一种。

4.根据权利要求2所述的试题处理方法，其特征在于，所述通过光线调整部件，调整亮度，包括：

接收光线传感器检测到的环境光线参数；

判定所述环境光线参数是否在预设阈值范围内；

若否，则发送提醒用户开启闪光灯指令或自动开启闪光灯，以调整亮度。

5.根据权利要求1所述的试题处理方法，其特征在于，所述方法还包括：

在接收到读取指令时，显示预先拍摄的试题图片；

对所述预先拍摄的试题图片进行修正，并将修正后的修正图片发送至服务器，以由所述服务器针对所述试题图片对应的试题进行处理；

接收所述服务器反馈的处理结果，并展示。

6.根据权利要求1～5任一项所述的试题处理方法，其特征在于，所述接收所述服务器反馈的处理结果，包括：

接收所述服务器针对试题图片对应的试题题目做出的参考答案；和/或，

接收所述服务器针对试题图片对应的作答结果做出的正误判断。

7.根据权利要求5所述的试题处理方法，其特征在于，当修正为编辑时，所述对所述试题图片进行修正，包括：

获取预先拍摄的所述试题图片的图片格式和图片参数exif；

基于所述图片参数exif获取方向信息，并进行旋转操作，以对所述试题图片进行方向修正。

8.根据权利要求5所述的试题处理方法，其特征在于，当修正为编辑时，所述对所述试题图片进行修正，包括：

计算预先拍摄的所述试题图片的长宽比例；

若超出第一设定比例范围，则通过像素计算出中心部位为第二设定比例范围的区域并进行重绘，以将重绘的第二设定比例范围的新图片渲染至屏幕。

9.一种试题处理装置，其特征在于，所述装置包括：

拍摄条件建立模块，用于在接收到拍摄指令时，通过设备陀螺仪以及光线调整部件，将设备状态调整为拍摄状态；

拍摄模块，用于基于所述拍摄状态，对试题进行拍摄，以生成试题图片；

修正模块，用于对所述试题图片进行修正，并将修正后的修正图片发送至服务器，以由所述服务器针对所述试题进行处理；

展示模块，用于接收所述服务器反馈的处理结果，并展示。

10.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括存储器以及处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序以使所述电子设备执行根据权利要求1至8中任一项所述的试题处理方法。

11.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质中存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被一处理器读取并运行时，执行权利要求1至8任一项所述的试题处理方法。

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