试卷定位的识别算法

weixin_42005421 2019-04-11 02:45:50

我们现在在开发一个试卷定位点识别问题，但总是识别不够理想，100份中会有几份是错的，请问哪位大牛帮忙解决？

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基于计算机视觉的答题卡识别及判分系统是一个高级的Python项目，旨在利用图像处理和机器学习技术自动识别答题卡上的填涂情况，并进行快速准确的评分。主要特性和功能可能包括： 1. **图像预处理**：对扫描得到的答题卡图像进行灰度化、去噪、增强对比度等处理，以便更好地进行后续分析。 2. **定位与分割**：使用计算机视觉算法（如边缘检测、轮廓查找）来定位答题卡上的填涂区域，并将这些区域分割出来。 3. **填涂识别**：应用图像识别技术判断每个分割区域是否被填涂，以及填涂的是哪种颜色或标记。 4. **答案核对与评分**：将识别出的答案与标准答案进行比对，并计算得分。 5. **用户界面**：提供友好的用户界面供教师或考官上传答题卡图像，并展示识别结果及分数。 6. **报告生成**：自动产生包含学生成绩和可能的错误模式的详细分析报告。 7. **多语言支持**：设计答题卡模板以支持多种语言和题型，提高系统的适用性。技术栈通常涉及： - Python编程语言：用于图像处理、算法实现和后端逻辑。 - 图像处理库：如OpenCV和PIL/Pillow，用于执行图像操作和分析。 - 机器学习库：如scikit-learn或TensorFlow，用于构建和训练图像识别模型。 - 前端技术：HTML, CSS, JavaScript以及可能的框架（如React或Vue.js），用于构建用户界面。 - 数据库技术：如MySQL、PostgreSQL或MongoDB，用于存储用户上传的答题卡图像和评分数据。部署方式可能包括： - 本地部署：在教育机构的内网环境中配置环境运行系统。 - 云服务部署：如果需要为更广泛的用户提供服务，可以将系统部署到云平台，如AWS、Azure或Google Cloud。该系统对于教育机构来说非常有价值，因为它可以显著减少人工批改试卷的时间和劳动强度，同时提高评分的准确性和公平性。此外，它还能提供对学生表现的即时反馈，帮助教师和学生更好地理解考试结果和学习进度。通过这个系统，教育机构能够更高效地进行考试管理和评估工作。

文字识别：对文字区域进行OCR文字识别，将图片中的文字转换为计算机可识别的文本信息。可以使用深度学习模型，如基于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的模型，如CRNN模型或Transformer模型，进行文字识别。文字检测：利用文字检测算法定位试卷图片中的文字区域，可以使用传统的基于边缘检测或者深度学习的方法来实现文字检测。后处理：对识别的文本结果进行后处理，包括去除错误识别的字符、纠正错别字等操作，以提高最终识别结果的准确性。

之前用Python+Opencv 写过答题卡识别的算法。这篇博客用的C++和Opencv来完成答题卡的识别，相关算法的思想是不变的。（一）定位答题卡的四个边角锚点因为标准答题卡的四角都有黑色的圈圈，将这些圈圈的位置定位出来，就相当于定位出四个边角锚点。定位黑色圆圈，有两种方式：（1）霍夫圆检测，找到圆心的位置，这个方法我在之前的Python版本中已经用过。但是我用C++来...

一、问题提出由于GPY进行了纠偏，所以在采集的时候，就已经获得了质量较高的答题卡图片下一步就是需要从这张图片中，识别出人眼识别出来的那些信息，并且将这个过程尽可能地鲁棒化，提高识别的准确率。二、思路探索在从图片到数字的转变过程中，既是一个“量化”的过程，也是一个“降维”的过程，需要特定的角度非常重要。这就像很多人站在一起拍集体照，选择不同的角度能够得到这群人不同的像，高明的摄像师能够很快地...

本项目以Python语言和OpenCV图像处理库为基础，在Windows平台下开发答题卡识别系统，建立精确的计算机视觉算法，实现对答题卡批量识别、信息导出至Excel表格等功能，使判卷轻量化、准确化、高效化。

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