CN108388892A - 基于OpenCV的试卷自动处理***及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于OpenCV的试卷自动处理***及方法，该***用于专用试卷的自动处理，包括基于OpenCV的试卷自动识别单元和基于B/S架构的阅卷管理单元；所述专用试卷上设有复数个题号数字，相邻两个所述题号数字之间设有矩形答题框，所述专用试卷的四周边界区域设有用于标记题目题号数字位置的复数个题目标志点；所述试卷自动识别单元包括试卷图像获取与预处理模块、标志点处理与识别模块、题号识别与定位模块、答案区域识别与切割模块和填涂内容识别模块；所述阅卷管理单元包括阅卷逻辑控制模块、阅卷任务分发模块、用户信息管理模块、内容管理模块和用户界面模块。本发明能够显示超出答题区域的答案，节省人工，提高评卷效率。

Description

基于OpenCV的试卷自动处理***及方法

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于OpenCV的试卷自动处理***及方法。

背景技术

传统上，考试阅卷都采用人工方式，当有大量试卷需要评阅时，人工方式的效率不仅变得很低，而且容易出错，影响到考试的评估结果。因此，随之出现的针对答题卡形式的考卷的网上阅卷***，通过电子扫描、图像识别技术实现自动评分，大大提高了阅卷效率，减少人为误判。

目前，广泛应用的在线阅卷***，客观题答题卡的自动批阅技术已趋于成熟。然而，完整试卷的直接识别还缺乏研究，尤其是主观题部分，现阶段主要通过管理员手动划定主观题答题区域并创建答卷模板的方式进行阅卷。这种阅卷方式存在许多问题，比如答题区域不能动态调整，以至于阅卷教师只能看到设定区域内的答案，而超出区域内的答案无法被评分；固定划分并保存的答案图片占用大量服务器存储；手动划定答题区域也给考试管理人员增加了很大的工作量，致使这项技术很难运用到考试科目较多的大学考试中。另一方面，现存在线阅卷***一般采用试卷扫描服务器+阅卷管理服务器+专用阅卷客户端的模式，***较为复杂，且对于教师阅卷环境的限制较大。

发明内容

本发明的发明目的是提供一种基于OpenCV的试卷自动处理***及方法,可以根据试卷页面自动识别答案区域并根据答案内容合理调整区域大小，无需人工干预，且具有集成度高，安全性强的特点，能够实现快速准确阅卷。

为达到上述发明目的，本发明采用的技术方案是：一种基于OpenCV的试卷自动处理***，用于专用试卷的自动处理，其包括基于OpenCV的试卷自动识别单元和基于B/S架构的阅卷管理单元；

所述专用试卷上设有复数个题号数字，相邻两个所述题号数字之间设有矩形答题框，所述专用试卷的四周边界区域设有用于标记题目题号数字位置的复数个题目标志点；

所述试卷自动识别单元包括试卷图像获取与预处理模块、标志点处理与识别模块、题号识别与定位模块、答案区域识别与切割模块和填涂内容识别模块；

所述阅卷管理单元包括阅卷逻辑控制模块以及由阅卷逻辑控制模块集中控制的阅卷任务分发模块、用户信息管理模块、内容管理模块和用户界面模块；

所述试卷自动识别单元和阅卷管理单元经阅卷逻辑控制模块连接。

上述技术方案中，所述专用试卷上的每个题号数字对应一个用于标记题号数字位置的垂直坐标的题目标志点和一个用于标记题号数字位置的水平坐标的题目标志点；

所述用于标记题号数字位置的垂直坐标的题目标志点设于专用试卷的左/右边界上，所述用于标记题号数字位置的水平坐标的题目标志点设于专用试卷的上边界上。

上述技术方案中，所述用户信息管理模块包括学生信息子模块和阅卷用户信息子模块。

上述技术方案中，所述用户界面模块包括管理界面和阅卷界面。

上述技术方案中，所述用户界面模块通过HTTP协议与阅卷逻辑控制模块连接。

一种基于OpenCV的试卷自动处理方法，包括如下步骤：

步骤1、采用试卷自动识别单元获取试卷图像并对图像进行预处理，得到准考证号、题目位置信息和题号信息，并根据题目位置信息和题号信息识别输出客观题答案和主观题答题区域；

步骤2、采用阅卷管理单元匹配准考证号与学生信息并将主观题答案分发给评卷人完成评阅，同时自动对客观题进行评分。

上述技术方案中，所述步骤1包括：

步骤1-1、调用试卷图像获取与预处理模块，获取试卷图像，并对图像进行预处理；

步骤1-2、根据准考证号填涂的大致区域，使用轮廓检测法进行匹配识别，得到准考证号区域坐标，再通过调用填涂内容识别模块，使用差值算法得到学生实际填涂的内容，并根据填涂内容计算准考证号；

步骤1-3、调用标志点处理与识别模块、题号识别与定位模块、答案区域识别与切割模块和填涂内容识别模块得到主观题答题区域和客观题答案。

上述技术方案中，所述步骤1-3包括：

步骤1-3-1、使用图片膨胀操作与图片腐蚀操作，增强题目标志点的连通性，再使用二值化的图片阈值操作获取题目标志点坐标；

步骤1-3-2、所述题号识别模块接收题目标志点位置信息后，计算出题号数字大致位置，并进行匹配识别；

步骤1-3-3、调用所述答案区域识别与切割模块切割主观题的答案，其接收标志点处理与识别模块和题号识别与定位模块传递的题号信息与题目位置信息，并根据矩形答题框与答案内容进行连通域计算；

步骤1-3-4、调用所述填涂内容识别模块识别客观题的答案，其接收标志点处理与识别模块和题号识别与定位模块传递的题号信息与题目位置信息，根据答案填涂的大致区域，使用轮廓检测法进行匹配识别，得到作答区域坐标，再使用差值算法得到实际填涂的内容，并根据填涂内容计算填涂的答案。

由于上述技术方案运用，本发明与现有技术相比具有下列优点：

本发明在试卷识别时，***可以自动识别答案区域，而不需要人工操作，减轻了工作量；同时，***可以根据答案内容自动调整答案区域，使超出答题框的答案也能被识别，使学生答题更加自由；另外，在评卷时，该***可以同时显示多道题目，并结合鼠标键盘的快捷操作，使评卷人评阅时更加简便高效。

附图说明

图1是本发明实施例一的试卷自动识别单元的结构框图。

图2是本发明实施例一的阅卷管理单元的结构框图。

具体实施方式

下面结合附图及实施例对本发明作进一步描述：

实施例一：

参见图1和2所示，一种基于OpenCV的试卷自动处理***，用于专用试卷的自动处理，其包括基于OpenCV的试卷自动识别单元和基于B/S架构的阅卷管理单元；

所述专用试卷上设有复数个题号数字，相邻两个所述题号数字之间设有矩形答题框，该矩形答题框用于指导学生作答区域，所述专用试卷的四周边界区域设有用于标记题目题号数字位置的复数个题目标志点；

所述试卷自动识别单元包括试卷图像获取与预处理模块、标志点处理与识别模块、题号识别与定位模块、答案区域识别与切割模块和填涂内容识别模块；

所述阅卷管理单元包括阅卷逻辑控制模块以及由阅卷逻辑控制模块集中控制的阅卷任务分发模块、用户信息管理模块、内容管理模块和用户界面模块，该单元用于控制整个试卷自动处理***的数据输入输出与人机交互；

所述试卷自动识别单元和阅卷管理单元经阅卷逻辑控制模块连接。

上文中，所述答案区域识别切割模块用于接收从标志点识别模块发出的题目位置信息，与从题号识别模块发出的题号信息，并根据收到的信息判断考生答题位置。该模块会识别考生答案，并切割答题区域。如果考生答案超出答题区域，该模块会自动扩展所切割区域以确保不会遗漏考生答案。该模块产生试卷自动识别单元中的答案位置输出。

所述阅卷逻辑控制模块是该***的主要控制模块，用来向试卷自动识别单元传送试卷图片，并从试卷自动识别单元接收图片识别结果。所述阅卷逻辑控制模块会向阅卷管理单元中的其他模块发送参数和控制信号，同时，整个阅卷流程逻辑均由此模块配置，因此，阅卷逻辑控制模块是整个试卷自动处理***的核心模块，整个***出现的错误或输出结果，也由该模块控制用户界面模块显示出来。

所述阅卷任务分发模块用于接收用户信息模块与试卷自动识别单元传来的用户与试卷信息，并在阅卷逻辑控制模块的控制下，将每道题目随机分配给评卷人。

所述用户信息管理模块包括：

学生信息子模块，在试卷识别时，阅卷逻辑控制模块会将识别出的试卷准考证号与该模块中学生信息表进行比对并进行存储，若出现不在学生信息表中的学号信息，或出现相同的学号信息，则交由阅卷逻辑控制模块处理；

阅卷用户信息子模块，用于控制阅卷用户的登陆过程，与操作权限，用户进行的操作通过用户界面提交至阅卷逻辑控制模块，阅卷逻辑控制模块调用阅卷用户信息子模块查询相应用户的操作权限，来决定是否允许这个操作。

所述内容管理模块用于管理答卷的图片与考试配置参数。在管理员配置阅卷参数时，阅卷逻辑控制模块会调用该参数获取图片文件位置并交由试卷自动识别单元进行识别。在评卷人评卷时，内容管理模块会响应阅卷逻辑控制模块查询该用户是否有评阅该题目的权限，若有权限，则根据阅卷参数切割原答卷后，直接向用户返回图片文件。通过这种方法，用户无法得知原答卷图片文件名或考生信息，同时，用户也无法获得无权评阅的题目图片文件。

所述用户界面模块用于接收阅卷逻辑控制模块的控制，并通过HTTP协议在WEB上进行人机交互，即B/S架构。这样的优点为，用户无需安装特定的阅卷客户端或管理端，就可以批阅试卷或管理批阅任务。该模块包括管理界面与批阅界面，其中：

管理界面，考试管理员在该界面上配置考试信息，并管理用户信息。配置考试信息流程为：配置考试基本参数；上传答卷图片包；校对***识别的内容；配置阅卷人与答案信息。

阅卷界面，评卷人在该界面上进行评卷。评阅填空题时：该界面可以选择页面上同时显示的题目数，即同一屏幕内会显示多张答卷的同一道填空题，方便评卷人批阅。同时，可以使用鼠标左键判对，或鼠标右键判错。评阅简答题时：该界面可以使用数字键盘直接评分，鼠标可进行图片缩放拖动等操作。

本实施例中，所述专用试卷上的每个题号数字对应一个用于标记题号数字位置的垂直坐标的题目标志点和一个用于标记题号数字位置的水平坐标的题目标志点；

其中，所述用于标记题号数字位置的垂直坐标的题目标志点设于专用试卷的左/右边界上，所述用于标记题号数字位置的水平坐标的题目标志点设于专用试卷的上边界上。

与之对应地，还公开了一种基于OpenCV的试卷自动处理方法，包括如下步骤：

步骤1、采用试卷自动识别单元获取试卷图像并对图像进行预处理，得到准考证号、题目位置信息和题号信息，并根据题目位置信息和题号信息识别输出客观题答案和主观题答题区域；

步骤2、采用阅卷管理单元匹配准考证号与学生信息并将主观题答案分发给评卷人完成评阅，同时自动对客观题进行评分。

所述步骤1具体包括：

步骤1-1、调用试卷图像获取与预处理模块，获取试卷图像，并对图像进行预处理，预处理过程包括图片倾斜角度检测、图片倾斜校正；

步骤1-2、根据准考证号填涂的大致区域，使用轮廓检测法进行匹配识别，得到准考证号区域坐标，再通过调用填涂内容识别模块，使用差值算法得到学生实际填涂的内容，并根据填涂内容计算准考证号；

步骤1-3、调用标志点处理与识别模块、题号识别与定位模块、答案区域识别与切割模块和填涂内容识别模块得到主观题答题区域和客观题答案。

其中，所述步骤1-3包括：

步骤1-3-1、使用图片膨胀操作与图片腐蚀操作，增强题目标志点的连通性，避免因为题目标志点在试卷印刷时可能导致的一定程度的缺失，再使用二值化的图片阈值操作获取题目标志点坐标；

步骤1-3-2、所述题号识别模块接收题目标志点位置信息后，计算出题号数字大致位置，并进行匹配识别；

步骤1-3-3、调用所述答案区域识别与切割模块切割主观题的答案，其接收标志点处理与识别模块和题号识别与定位模块传递的题号信息与题目位置信息，并根据矩形答题框与答案内容进行连通域计算，其最小切割大小为矩形答题框的大小，最大切割大小为相邻两题号之间的距离，以确保切割结果只会包含当前题目的答案，且不会遗漏考生答案；

步骤1-3-4、调用所述填涂内容识别模块识别客观题的答案，其接收标志点处理与识别模块和题号识别与定位模块传递的题号信息与题目位置信息，根据答案填涂的大致区域，使用轮廓检测法进行匹配识别，得到作答区域坐标，再使用差值算法得到实际填涂的内容，并根据填涂内容计算填涂的答案。

本发明的***自动切割答题区域，不需要人工操作，且超出答题区域的答案也可以显示；相比于现存的自动阅卷***，该***显著减少了管理人员工作量；同时阅卷界面与键鼠操作结合，可以同时显示多题，使评卷人可以更加简便高效地使用该***评卷。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对上述实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的上述实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (8)

1.一种基于OpenCV的试卷自动处理***，用于专用试卷的自动处理，其特征在于：其包括基于OpenCV的试卷自动识别单元和基于B/S架构的阅卷管理单元；

所述专用试卷上设有复数个题号数字，相邻两个所述题号数字之间设有矩形答题框，所述专用试卷的四周边界区域设有用于标记题目题号数字位置的复数个题目标志点；

所述试卷自动识别单元包括试卷图像获取与预处理模块、标志点处理与识别模块、题号识别与定位模块、答案区域识别与切割模块和填涂内容识别模块；

所述阅卷管理单元包括阅卷逻辑控制模块以及由阅卷逻辑控制模块集中控制的阅卷任务分发模块、用户信息管理模块、内容管理模块和用户界面模块；

所述试卷自动识别单元和阅卷管理单元经阅卷逻辑控制模块连接。

2.根据权利要求1所述的基于OpenCV的试卷自动处理***，其特征在于：所述专用试卷上的每个题号数字对应一个用于标记题号数字位置的垂直坐标的题目标志点和一个用于标记题号数字位置的水平坐标的题目标志点；

所述用于标记题号数字位置的垂直坐标的题目标志点设于专用试卷的左/右边界上，所述用于标记题号数字位置的水平坐标的题目标志点设于专用试卷的上边界上。

3.根据权利要求1所述的基于OpenCV的试卷自动处理***，其特征在于：所述用户信息管理模块包括学生信息子模块和阅卷用户信息子模块。

4.根据权利要求1所述的基于OpenCV的试卷自动处理***，其特征在于：所述用户界面模块包括管理界面和阅卷界面。

5.根据权利要求1所述的基于OpenCV的试卷自动处理***，其特征在于：所述用户界面模块通过HTTP协议与阅卷逻辑控制模块连接。

6.一种基于OpenCV的试卷自动处理方法，采用由权利要求1至5中任一项所述的试卷自动处理***实现，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1、采用试卷自动识别单元获取试卷图像并对图像进行预处理，得到准考证号、题目位置信息和题号信息，并根据题目位置信息和题号信息识别输出客观题答案和主观题答题区域；

步骤2、采用阅卷管理单元匹配准考证号与学生信息并将主观题答案分发给评卷人完成评阅，同时自动对客观题进行评分。

7.根据权利要求6所述的基于OpenCV的试卷自动处理方法，其特征在于：所述步骤1包括：

步骤1-1、调用试卷图像获取与预处理模块，获取试卷图像，并对图像进行预处理；

步骤1-2、根据准考证号填涂的大致区域，使用轮廓检测法进行匹配识别，得到准考证号区域坐标，再通过调用填涂内容识别模块，使用差值算法得到学生实际填涂的内容，并根据填涂内容计算准考证号；

步骤1-3、调用标志点处理与识别模块、题号识别与定位模块、答案区域识别与切割模块和填涂内容识别模块得到主观题答题区域和客观题答案。

8.根据权利要求7所述的基于OpenCV的试卷自动处理方法，其特征在于：所述步骤1-3包括：

步骤1-3-1、使用图片膨胀操作与图片腐蚀操作，增强题目标志点的连通性，再使用二值化的图片阈值操作获取题目标志点坐标；

步骤1-3-2、所述题号识别模块接收题目标志点位置信息后，计算出题号数字大致位置，并进行匹配识别；

步骤1-3-3、调用所述答案区域识别与切割模块切割主观题的答案，其接收标志点处理与识别模块和题号识别与定位模块传递的题号信息与题目位置信息，并根据矩形答题框与答案内容进行连通域计算；

步骤1-3-4、调用所述填涂内容识别模块识别客观题的答案，其接收标志点处理与识别模块和题号识别与定位模块传递的题号信息与题目位置信息，根据答案填涂的大致区域，使用轮廓检测法进行匹配识别，得到作答区域坐标，再使用差值算法得到实际填涂的内容，并根据填涂内容计算填涂的答案。