CN115546804A - 识别答题卡模板的方法、装置、可读介质及电子设备 - Google Patents

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CN115546804A CN202110729413.3A CN202110729413A CN115546804A CN 115546804 A CN115546804 A CN 115546804A CN 202110729413 A CN202110729413 A CN 202110729413A CN 115546804 A CN115546804 A CN 115546804A
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Abstract

本公开涉及一种识别答题卡模板的方法、装置、可读介质及电子设备,涉及图像处理技术领域,所述方法包括:获取答题卡模板的模板图像,其中,所述模板图像中包括至少一种类型的题目;获取每种类型的题目在所述模板图像中的目标区域,不同类型的题目对应不同的目标区域;根据所述目标区域,确定所述模板图像中每个题目的题号信息和答题区域。也就是说,本公开可以先从模板图像中确定不同类型题目对应的目标区域,再根据该目标区域确定每个题目的题号信息和答题区域,这样,无需人工参与,可以自动识别答题卡模板中的题目信息和答题区域,从而提高了答题卡模板识别的效率。

Description

识别答题卡模板的方法、装置、可读介质及电子设备
技术领域
本公开涉及图像处理技术领域,具体地,涉及一种识别答题卡模板的方法、装置、可读介质及电子设备。
背景技术
随着互联网教育的飞速发展,传统的考试阅卷方式已经不满足现在的需求,答题卡的智能识别,不仅能够准确、快速、便捷的实现对学生测评试卷的全自动识别与评阅,并能够对评阅结果进行监测与查看,而且能够大大的减少老师们阅卷的工作量。
目前,在答题卡智能识别过程中,首先需要识别答题卡模板,以获取答题卡模板中的定模信息,该定模信息包括考生信息、客观题信息、主观题信息等。相关技术中,在用户输入辅助信息后,可以根据该辅助信息自动获取答题卡模板中的客观题信息,但是,这种方式需要人工参与,且无法获取主观题信息,导致答题卡模板识别的效率较低。
发明内容
提供该发明内容部分以便以简要的形式介绍构思,这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。该发明内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征,也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。
第一方面,本公开提供一种识别答题卡模板的方法,所述方法包括:
获取答题卡模板的模板图像,其中,所述模板图像中包括至少一种类型的题目;
获取每种类型的题目在所述模板图像中的目标区域,不同类型的题目对应不同的目标区域;
根据所述目标区域,确定所述模板图像中每个题目的题号信息和答题区域。
第二方面,本公开提供一种识别答题卡模板的装置,所述装置包括:
模板图像获取模块,用于获取答题卡模板的模板图像,其中,所述模板图像中包括至少一种类型的题目;
目标区域获取模块,用于获取每种类型的题目在所述模板图像中的目标区域,不同类型的题目对应不同的目标区域;
信息确定模块,用于根据所述目标区域,确定所述模板图像中每个题目的题号信息和答题区域。
第三方面,本公开提供一种计算机可读介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理装置执行时实现本公开第一方面所述方法的步骤。
第四方面,本公开提供一种电子设备,包括:
存储装置,其上存储有计算机程序;
处理装置,用于执行所述存储装置中的所述计算机程序,以实现本公开第一方面所述方法的步骤。
通过上述技术方案,通过获取答题卡模板的模板图像,其中,所述模板图像中包括至少一种类型的题目;获取每种类型的题目在所述模板图像中的目标区域,不同类型的题目对应不同的目标区域;根据所述目标区域,确定所述模板图像中每个题目的题号信息和答题区域。也就是说,本公开可以先从模板图像中确定不同类型题目对应的目标区域,再根据该目标区域确定每个题目的题号信息和答题区域,这样,无需人工参与,可以自动识别答题卡模板中的题目信息和答题区域,从而提高了答题卡模板识别的效率。
本公开的其他特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
结合附图并参考以下具体实施方式,本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中,相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的,原件和元素不一定按照比例绘制。在附图中:
图1是根据一示例性实施例示出的一种识别答题卡模板的方法的流程图;
图2是根据一示例性实施例示出的一种答题卡模板的示意图;
图3是根据一示例性实施例示出的一种客观题区域的示意图;
图4是根据一示例性实施例示出的一种识别答题卡模板的装置的结构示意图;
图5是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的框图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例,然而应当理解的是,本公开可以通过各种形式来实现,而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例,相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是,本公开的附图及实施例仅用于示例性作用,并非用于限制本公开的保护范围。
应当理解,本公开的方法实施方式中记载的各个步骤可以按照不同的顺序执行,和/或并行执行。此外,方法实施方式可以包括附加的步骤和/或省略执行示出的步骤。本公开的范围在此方面不受限制。
本文使用的术语“包括”及其变形是开放性包括,即“包括但不限于”。术语“基于”是“至少部分地基于”。术语“一个实施例”表示“至少一个实施例”;术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”;术语“一些实施例”表示“至少一些实施例”。其他术语的相关定义将在下文描述中给出。
需要注意,本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分,并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。
需要注意,本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的,本领域技术人员应当理解,除非在上下文另有明确指出,否则应该理解为“一个或多个”。
本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的,而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。
首先,对本公开的应用场景进行说明。目前,在对答题卡进行智能识别之前,需要先获取该答题卡对应的定模信息,再根据该定模信息对答题卡进行智能识别。相关技术中,只能完成答题卡模板中客观题信息的自动获取,并且在获取之前,需要用户手动输入一些辅助信息,例如客观题区域框、该区域框中每道客观题的选项数目、该区域框内包含的客观题的总数目、客观题的排列方式等,结合该辅助信息获取该答题卡模板中的客观题信息。这种方式虽然在一定程度上提高了获取定模信息的效率,但是仍然需要人工手动输入辅助信息,从而导致答题卡模板识别的效率较低。
为了解决上述存在的问题,本公开提供一种识别答题卡模板的方法、装置、可读介质及电子设备,先从模板图像中确定不同类型题目对应的目标区域,再根据该目标区域确定每个题目的题号信息和答题区域,这样,无需人工参与,可以自动识别答题卡模板中的题目信息和答题区域,从而提高了答题卡模板识别的效率。
下面结合具体实施例对本公开进行说明。
图1是根据一示例性实施例示出的一种识别答题卡模板的方法的流程图,如图1所示,该方法可以包括:
S101、获取答题卡模板的模板图像。
其中,该答题卡模板可以是未作答的空白答题卡,该模板图像中包括至少一种类型的题目,该题目的类型可以包括客观题和主观题,该主观题可以包括填空题和问答题。图2是根据一示例性实施例示出的一种答题卡模板的示意图,如图2所示,最左侧上面是用户信息区域,最左侧中间是客观题区域,其它部分是主观题区域,主观题区域包括填空题区域和问答题区域。
S102、获取每种类型的题目在该模板图像中的目标区域。
其中,不同类型的题目对应不同的目标区域,该目标区域包括以下任意一个或多个:该模板图像中每个客观题对应的客观题区域,该客观题区域包括该客观题的题号和选项所覆盖的区域;该模板图像中的目标分栏区域,该目标分栏区域包括该模板图像中用于主观题作答的区域。示例地,在该答题卡模板仅包括客观题的情况下,该目标区域可以包括该模板图像中每个客观题对应的客观题区域;在该答题卡模板仅包括主观题的情况下,该目标区域可以包括该模板图像中的目标分栏区域;在该目标区域既包括客观题也包括主观题的情况下,该目标区域可以包括模板图像中每个客观题对应的客观题区域,以及该模板图像中的目标分栏区域。
需要说明的是,该模板图像还可以包括用户信息,该用户信息可以包括考号填涂区域、二维码区域、缺考标记区域等,本公开对该用户信息的具体内容不作限定。在该模板图像包括用户信息的情况下,该目标区域还可以包括用户信息区域。
以图2所示的答题卡模板的模板图像为例,该模板图像中包括用户信息(学校、姓名、班级、考场等)的黑色框为用户信息区域,包括题号和选项的黑色框为其中一个客观题区域,包括题号和空白区域的黑色框为目标分栏区域。图3是根据一示例性实施例示出的一种客观题区域的示意图,如图3所示,其中包括了四个客观题区域。
在本步骤中,在获取该答题卡模板的模板图像后,在一种可能的实现方式中,可以通过预先训练的目标检测模型确定该模板图像中的客观题区域、目标分栏区域以及用户信息区域的位置信息。示例地,可以将该模板图像输入该目标检测模型,得到该模板图像中的客观题区域、目标分栏区域以及用户信息区域的位置信息。其中,该目标检测模型的训练方法可以参考现有技术的模型训练方法,此处不再赘述。
在另一种可能的实现方式中,可以通过预先训练的客观题检测模型,确定该模板图像中的客观题区域的位置信息,通过预先训练的主观题检测模型,确定该模板图像中的目标分栏区域的位置信息,通过预先训练的用户信息检测模型,确定该用户信息区域的位置信息。其中,该客观题检测模型、该主观题检测模型以及该用户信息检测模型的训练方法可以参考现有技术的模型训练方法,此处不再赘述。
需要说明的是,该答题卡模板可以包括多个分栏区域,例如用户信息分栏区域、客观题分栏区域、填空题分栏区域、问答题分栏区域。在一种可能的实现方式中,在获取该目标分栏区域时,可以先获取预设排列规则,该预设排列规则可以是不同题目在该模板图像中的排列顺序,例如,主观题分栏区域排列在客观题分栏区域之后。在确定该模板图像中的客观题区域后,可以根据该预设排列规则,通过该目标检测模型确定该目标分栏区域。示例地,可以先确定该客观题分栏区域,将该客观题分栏区域之后的分栏区域作为该目标分栏区域。
在另一种可能的实现方式中,可以通过该目标检测模型获取该模型图像中的多个分栏区域,获取每个分栏区域中空白区域的大小,将该多个分栏区域中空白区域大于或等于预设区域阈值的分栏区域作为该目标分栏区域。
S103、根据该目标区域,确定该模板图像中每个题目的题号信息和答题区域。
其中,该题号信息可以是该题目的题号所在的位置信息,该答题区域可以是该客观题中每个选项的位置信息。
在本步骤中,在确定该模板图像对应的至少一个目标区域后,在该目标区域包括该模板图像中每个客观题对应的客观题区域的情况下,根据该客观题区域,通过文字识别模型,确定该客观题的题号信息,根据该客观题区域,通过目标检测模型,确定该客观题的答题区域。该客观题区域中仅包括一个客观题的题号和该客观题对应的几个选项,在该客观题区域中,通过该目标检测模型可以确定该客观题对应的几个选项的位置信息,即该客观题的答题区域,之后,可以通过该文字识别模型,在该客观题区域中确定该客观题的题号信息,该文字识别模型可以是OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)模型,也可以是现有技术的其它文字识别模型,本公开对此不作限定。
在该目标区域包括该模板图像中的目标分栏区域的情况下,可以先确定该目标分栏区域中题目的类型,示例地,可以确定该目标分栏区域中是否存在横线,在确定该目标分栏区域中存在横线的情况下,确定该题目的类型为填空题,在确定该目标分栏区域中不存在横线的情况下,确定该题目的类型为问答题。
在该目标区域包括该模板图像中的目标分栏区域,且该主观题为问答题的情况下,根据该目标分栏区域,通过文字识别模型,确定该模板图像中每个问答题的题号信息,根据该目标分栏区域和该问答题的题号信息,确定该问答题的答题区域。
需要说明的是,该目标分栏区域中可能包括多个题目,不同题目之间的层级关系可以不能,示例地,一个题目“一”中包括3个小题“1、2、3”,“一”和“1”属于不同层级的题号,“1”、“2”以及“3”属于相同层级的题号,相同层级的题号之间的区域为答题区域,例如“1”和“2”之间的区域为“1”对应的答题区域,不同层级的题号之间的区域不是答题区域,例如“一”和“1”之间的区域不是作答区域。
在一种可能的实现方式中,在确定该模板图像中每个问答题的题号信息后,可以获取预设题号排列规则,根据该预设题号排列规则和该问答题的题号信息,确定该问答题对应的相邻题号信息,获取该问答题的题号信息与该相邻题号信息之间的间隔区域,并根据该目标分栏区域和该间隔区域,确定该问答题的答题区域。其中,该预设题号排列规则可以包括不同题号信息之间的层级关系,示例地,该预设题号排列规则可以是“一、1、(1)”。
在确定该模板图像中每个问答题的题号信息后,可以按照该预设题号规则确定每个问答题的题号信息对应的级别,之后,可以针对每个问答题,获取该问答题之后的目标题号信息,确定该目标题号信息的级别是否大于或等于该问答题的题号信息的级别,在确定该目标题号信息的级别大于或等于该问答题的题号信息的级别的情况下,可以确定该目标题号信息为该问答题对应的相邻题号信息;在确定该目标题号信息的级别小于该问答题的题号信息的级别的情况下,可以确定该目标题号信息不是该问答题对应的相邻题号信息;在确定该目标题号信息的级别小于该问答题的题号信息的级别的情况下,可以确定该问答题的题号信息不存在答题区域,继续确定该问答题的题号信息对应的下一级别的题号信息的答题区域。
示例地,若该主观题包括两个题目“一”和“二”,题目“一”中包括三个题目“1、2、3”,题目“1”中还包括两个题目“(1)、(2)”,则题目“一”和“1”不包括答题区域,题目“(1)”对应的相邻题号信息为“(2)”,题目“(2)”对应的相邻题号信息为“2”,题目“2”对应的相邻题号信息为“3”,题目“3”对应的相邻题号信息为“二”。
进一步地,在确定该问答题对应的相邻题号信息之后,可以获取该问答题的题号信息与该相邻题号信息之间的间隔区域,可以根据该目标分栏区域和该间隔区域,确定该问答题的答题区域,该间隔区域为该问答题对应的垂直方向的答题区域,该目标分栏区域中的两条竖线可以是该问答题对应的水平方向的答题区域,这样,该间隔区域和该目标分栏区域构成的方形区域为该问答题的答题区域。
在该目标区域包括该模板图像中的目标分栏区域,且该主观题为填空题的情况下,根据该目标分栏区域,通过文字识别模型,确定该填空题的题号信息,根据该目标分栏区域,通过目标检测模型,确定该填空题的答题区域。示例地,在确定该目标分栏区域后,可以先通过该文字识别模型,确定该目标分栏区域中每个填空题的题号信息,之后,针对每个填空题,可以通过该目标检测模型,确定该填空题的题号信息之后的横线,将该横线对应的预设区域作为该填空题的答题区域,该预设区域可以包括第一预设区域和第二预设区域,该第一预设区域可以是横线上方的区域,该第二预设区域可以是横线下方的区域。
采用上述方法,从模板图像中确定不同类型题目对应的目标区域,根据该目标区域确定每个题目的题号信息和答题区域,这样,无需人工参与,可以自动识别答题卡模板中的题目信息和答题区域,从而提高了答题卡模板识别的效率。
图4是根据一示例性实施例示出的一种识别答题卡模板的装置的结构示意图,如图4所示,该装置可以包括:
模板图像获取模块401,用于获取答题卡模板的模板图像,其中,该模板图像中包括至少一种类型的题目;
目标区域获取模块402,用于获取每种类型的题目在该模板图像中的目标区域,不同类型的题目对应不同的目标区域;
信息确定模块403,用于根据该目标区域,确定该模板图像中每个题目的题号信息和答题区域。
相应地,该题目的类型包括客观题和主观题;该目标区域包括以下任意一个或多个:
该模板图像中每个客观题对应的客观题区域,该客观题区域包括该客观题的题号和选项所覆盖的区域;
该模板图像中的目标分栏区域,该目标分栏区域包括该模板图像中用于主观题作答的区域。
相应地,该信息确定模块403,还用于:
在该目标区域包括该模板图像中每个客观题对应的客观题区域的情况下,根据该客观题区域,通过文字识别模型,确定该客观题的题号信息;
根据该客观题区域,通过目标检测模型,确定该客观题的答题区域。
可选地,该信息确定模块403,还用于:
在该目标区域包括该模板图像中的目标分栏区域,且该主观题为问答题的情况下,根据该目标分栏区域,通过文字识别模型,确定该模板图像中每个问答题的题号信息;
根据该目标分栏区域和该问答题的题号信息,确定该问答题的答题区域。
相应地,该信息确定模块403,还用于:
获取预设题号排列规则,该预设题号排列规则包括不同题号信息之间的层级关系;
根据该预设题号排列规则和该问答题的题号信息,确定该问答题对应的相邻题号信息;
获取该问答题的题号信息与该相邻题号信息之间的间隔区域;
根据该目标分栏区域和该间隔区域,确定该问答题的答题区域。
相应地,该信息确定模块403,还用于:
在该目标区域包括该模板图像中的目标分栏区域,且该主观题为填空题的情况下,根据该目标分栏区域,通过文字识别模型,确定该填空题的题号信息;
根据该目标分栏区域,通过目标检测模型,确定该填空题的答题区域。
通过上述装置,从模板图像中确定不同类型题目对应的目标区域,根据该目标区域确定每个题目的题号信息和答题区域,这样,无需人工参与,可以自动识别答题卡模板中的题目信息和答题区域,从而提高了答题卡模板识别的效率。
关于上述实施例中的装置,其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述,此处将不做详细阐述说明。
下面参考图5,其示出了适于用来实现本公开实施例的电子设备500的结构示意图。本公开实施例中的终端设备可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、PDA(个人数字助理)、PAD(平板电脑)、PMP(便携式多媒体播放器)、车载终端(例如车载导航终端)等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端。图5示出的电子设备仅仅是一个示例,不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图5所示,电子设备500可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)501,其可以根据存储在只读存储器(ROM)502中的程序或者从存储装置508加载到随机访问存储器(RAM)503中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 503中,还存储有电子设备500操作所需的各种程序和数据。处理装置501、ROM 502以及RAM 503通过总线504彼此相连。输入/输出(I/O)接口505也连接至总线504。
通常,以下装置可以连接至I/O接口505:包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置506;包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置507;包括例如磁带、硬盘等的存储装置508;以及通信装置509。通信装置509可以允许电子设备500与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图5示出了具有各种装置的电子设备500,但是应理解的是,并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。
特别地,根据本公开的实施例,上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如,本公开的实施例包括一种计算机程序产品,其包括承载在非暂态计算机可读介质上的计算机程序,该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中,该计算机程序可以通过通信装置509从网络上被下载和安装,或者从存储装置508被安装,或者从ROM 502被安装。在该计算机程序被处理装置501执行时,执行本公开实施例的方法中限定的上述功能。
需要说明的是,本公开上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件,或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于:具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中,计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开中,计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号,其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式,包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质,该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输,包括但不限于:电线、光缆、RF(射频)等等,或者上述的任意合适的组合。
在一些实施方式中,客户端、服务器可以利用诸如HTTP(HyperText TransferProtocol,超文本传输协议)之类的任何当前已知或未来研发的网络协议进行通信,并且可以与任意形式或介质的数字数据通信(例如,通信网络)互连。通信网络的示例包括局域网(“LAN”),广域网(“WAN”),网际网(例如,互联网)以及端对端网络(例如,ad hoc端对端网络),以及任何当前已知或未来研发的网络。
上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的;也可以是单独存在,而未装配入该电子设备中。
上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序,当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时,使得该电子设备:获取答题卡模板的模板图像;获取所述模板图像对应的至少一个目标区域,不同类型的题目对应的目标区域不同;根据所述目标区域,确定所述模板图像中每个题目的题号信息和答题区域。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的操作的计算机程序代码,上述程序设计语言包括但不限于面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++,还包括常规的过程式程序设计语言——诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中,远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)——连接到用户计算机,或者,可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
附图中的流程图和框图,图示了按照本公开各种实施例的系统、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,该模块、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,两个接连地表示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操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。
描述于本公开实施例中所涉及到的模块可以通过软件的方式实现,也可以通过硬件的方式来实现。其中,模块的名称在某种情况下并不构成对该模块本身的限定,例如,模板图像获取模块还可以被描述为“获取答题卡模板的模板图像的模块”。
本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如,非限制性地,可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括:现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、片上系统(SOC)、复杂可编程逻辑设备(CPLD)等等。
在本公开的上下文中,机器可读介质可以是有形的介质,其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备,或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
根据本公开的一个或多个实施例,示例1提供了一种识别答题卡模板的方法,包括:获取答题卡模板的模板图像;获取所述模板图像对应的至少一个目标区域,不同类型的题目对应的目标区域不同;根据所述目标区域,确定所述模板图像中每个题目的题号信息和答题区域。
根据本公开的一个或多个实施例,示例2提供了示例1的方法,所述题目的类型包括客观题和主观题;所述目标区域包括以下任意一个或多个:所述模板图像中每个所述客观题对应的客观题区域,所述客观题区域包括所述客观题的题号和选项所覆盖的区域;所述模板图像中的目标分栏区域,所述目标分栏区域包括所述模板图像中用于主观题作答的区域。
根据本公开的一个或多个实施例,示例3提供了示例2的方法,所述根据所述目标区域,确定所述模板图像中每个题目的题号信息和答题区域包括:在所述目标区域包括所述模板图像中每个所述客观题对应的客观题区域的情况下,根据所述客观题区域,通过文字识别模型,确定所述客观题的题号信息;根据所述客观题区域,通过目标检测模型,确定所述客观题的答题区域。
根据本公开的一个或多个实施例,示例4提供了示例2的方法,所述根据所述目标区域,确定所述模板图像中每个题目的题号信息和答题区域包括:在所述目标区域包括所述模板图像中的目标分栏区域,且所述主观题为问答题的情况下,根据所述目标分栏区域,通过文字识别模型,确定所述模板图像中每个问答题的题号信息;根据所述目标分栏区域和所述问答题的题号信息,确定所述问答题的答题区域。
根据本公开的一个或多个实施例,示例5提供了示例4的方法,所述根据所述目标分栏区域和所述问答题的题号信息,确定所述问答题的答题区域包括:获取预设题号排列规则,所述预设题号排列规则包括不同题号信息之间的层级关系;根据所述预设题号排列规则和所述问答题的题号信息,确定所述问答题对应的相邻题号信息;获取所述问答题的题号信息与所述相邻题号信息之间的间隔区域;根据所述目标分栏区域和所述间隔区域,确定所述问答题的答题区域。
根据本公开的一个或多个实施例,示例6提供了示例2的方法,所述根据所述目标区域,确定所述模板图像中每个题目的题号信息和答题区域包括:在所述目标区域包括所述模板图像中的目标分栏区域,且所述主观题为填空题的情况下,根据所述目标分栏区域,通过文字识别模型,确定所述填空题的题号信息;根据所述目标分栏区域,通过目标检测模型,确定所述填空题的答题区域。
根据本公开的一个或多个实施例,示例7提供了一种识别答题卡模板的装置,包括:模板图像获取模块,用于获取答题卡模板的模板图像;目标区域获取模块,用于获取所述模板图像对应的至少一个目标区域,不同类型的题目对应的目标区域不同;信息确定模块,用于根据所述目标区域,确定所述模板图像中每个题目的题号信息和答题区域。
根据本公开的一个或多个实施例,示例8提供了示例7的装置,所述题目的类型包括客观题和主观题;所述目标区域包括以下任意一个或多个:所述模板图像中每个所述客观题对应的客观题区域,所述客观题区域包括所述客观题的题号和选项所覆盖的区域;所述模板图像中的目标分栏区域,所述目标分栏区域包括所述模板图像中用于主观题作答的区域。
根据本公开的一个或多个实施例,示例9提供了一种计算机可读介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理装置执行时实现示例1-6中任一项所述方法的步骤。
根据本公开的一个或多个实施例,示例10提供了一种电子设备,包括:存储装置,其上存储有计算机程序;处理装置,用于执行所述存储装置中的所述计算机程序,以实现示例1-6中任一项所述方法的步骤。
以上描述仅为本公开的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解,本公开中所涉及的公开范围,并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案,同时也应涵盖在不脱离上述公开构思的情况下,由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。
此外,虽然采用特定次序描绘了各操作,但是这不应当理解为要求这些操作以所示出的特定次序或以顺序次序执行来执行。在一定环境下,多任务和并行处理可能是有利的。同样地,虽然在上面论述中包含了若干具体实现细节,但是这些不应当被解释为对本公开的范围的限制。在单独的实施例的上下文中描述的某些特征还可以组合地实现在单个实施例中。相反地,在单个实施例的上下文中描述的各种特征也可以单独地或以任何合适的子组合的方式实现在多个实施例中。
尽管已经采用特定于结构特征和/或方法逻辑动作的语言描述了本主题,但是应当理解所附权利要求书中所限定的主题未必局限于上面描述的特定特征或动作。相反,上面所描述的特定特征和动作仅仅是实现权利要求书的示例形式。关于上述实施例中的装置,其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述,此处将不做详细阐述说明。

Claims (10)

1.一种识别答题卡模板的方法,其特征在于,所述方法包括:
获取答题卡模板的模板图像,其中,所述模板图像中包括至少一种类型的题目;
获取每种类型的题目在所述模板图像中的目标区域,不同类型的题目对应不同的目标区域;
根据所述目标区域,确定所述模板图像中每个题目的题号信息和答题区域。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述题目的类型包括客观题和主观题;所述目标区域包括以下任意一个或多个:
所述模板图像中每个所述客观题对应的客观题区域,所述客观题区域包括所述客观题的题号和选项所覆盖的区域;
所述模板图像中的目标分栏区域,所述目标分栏区域包括所述模板图像中用于主观题作答的区域。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述目标区域,确定所述模板图像中每个题目的题号信息和答题区域包括:
在所述目标区域包括所述模板图像中每个所述客观题对应的客观题区域的情况下,根据所述客观题区域,通过文字识别模型,确定所述客观题的题号信息;
根据所述客观题区域,通过目标检测模型,确定所述客观题的答题区域。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述目标区域,确定所述模板图像中每个题目的题号信息和答题区域包括:
在所述目标区域包括所述模板图像中的目标分栏区域,且所述主观题为问答题的情况下,根据所述目标分栏区域,通过文字识别模型,确定所述模板图像中每个问答题的题号信息;
根据所述目标分栏区域和所述问答题的题号信息,确定所述问答题的答题区域。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述根据所述目标分栏区域和所述问答题的题号信息,确定所述问答题的答题区域包括:
获取预设题号排列规则,所述预设题号排列规则包括不同题号信息之间的层级关系;
根据所述预设题号排列规则和所述问答题的题号信息,确定所述问答题对应的相邻题号信息;
获取所述问答题的题号信息与所述相邻题号信息之间的间隔区域;
根据所述目标分栏区域和所述间隔区域,确定所述问答题的答题区域。
6.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述目标区域,确定所述模板图像中每个题目的题号信息和答题区域包括:
在所述目标区域包括所述模板图像中的目标分栏区域,且所述主观题为填空题的情况下,根据所述目标分栏区域,通过文字识别模型,确定所述填空题的题号信息;
根据所述目标分栏区域,通过目标检测模型,确定所述填空题的答题区域。
7.一种识别答题卡模板的装置,其特征在于,所述装置包括:
模板图像获取模块,用于获取答题卡模板的模板图像,其中,所述模板图像中包括至少一种类型的题目;
目标区域获取模块,用于获取每种类型的题目在所述模板图像中的目标区域,不同类型的题目对应不同的目标区域;
信息确定模块,用于根据所述目标区域,确定所述模板图像中每个题目的题号信息和答题区域。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述题目的类型包括客观题和主观题;所述目标区域包括以下任意一个或多个:
所述模板图像中每个所述客观题对应的客观题区域,所述客观题区域包括所述客观题的题号和选项所覆盖的区域;
所述模板图像中的目标分栏区域,所述目标分栏区域包括所述模板图像中用于主观题作答的区域。
9.一种计算机可读介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理装置执行时实现权利要求1-6中任一项所述方法的步骤。
10.一种电子设备,其特征在于,包括:
存储装置,其上存储有计算机程序;
处理装置,用于执行所述存储装置中的所述计算机程序,以实现权利要求1-6中任一项所述方法的步骤。
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CN117831037A (zh) * 2024-01-04 2024-04-05 北京和气聚力教育科技有限公司 一种答题卡中客观题答题情况的确定方法及装置

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