基于Matlab答题卡图像检测识别研究

考试是教育测量的重要手段，也是目前选拔人才的重要手段。所以公平、公正就显得非常重要，这不仅体现在考试的过程中，还体现在评卷的过程中。以前，这些试卷都是进行人工翻阅批改，其中评卷老师的水平、状态、情绪都能影响评卷的结果，这种不确定性有失公平公正。随着信息技术的不断发展，计算机功能的不断强大，出现了答题卡的计算机阅卷设备，通过电子扫描技术将纸质的答题卡转化为数值化的形式，再对其自动评阅，这不仅解决了评卷公正性、准确性的要求还提高了评卷的工作效率。

目前答题卡识别方式主要有两种：一种是基于光电设备，另一种是基于图像处理技术。光标阅读机（ＯＭＲ）是根据光电设备将不同区域的感光能力转换为计算机处理的电信号，再依据电信号来识别。这种识别系统具有高效率、高准确率、低功耗的优点，但它的缺点也很突出，即必须采用光标阅卷机和专用的答题卡，购买成本和使用成本都非常高昂，且这种形式的答题卡规格一旦确定就难以修改，所适用的范围小。图像处理技术是将图像采集设备所获得的图像供计算机分析识别，从而获取答题卡上的有效信息。这种识别方式不仅可以完成阅卷工作，还具有成本低廉、使用方便的优点，而且可通过软件方便修改答题卡的结构，以适应不同的需求。

需求分析

识别答题卡答案选项

与正确答案对照

判别并计算分数

将结果写入Excel文件

接近100%识别率

本文实现

预处理——灰度化，二值化等

倾斜校正——hough变换

畸变校正——角点检测，投影变换

较低误识别率，准确定位填涂痕迹

目标检测结果与标准答案进行对比，给出分析结果

代码实现

img_path_list = dir(strcat(file_path,'*.jpg'));%获取该文件夹中所有jpg格式的图像
img_num = length(img_path_list);%获取图像总数量
errno = 0;%错误代码，0表示无误
if img_num > 0 %有图像for k = 1:img_num %逐一读取图像  image_name = img_path_list(k).name;% 图像名  image =  imread(strcat(file_path,image_name));  %I{j}=image;fprintf('%s\n',strcat(file_path,image_name));%% 识别过程%预处理SHOW=1;if numel(image)>2gray=rgb2gray(image);%用灰度化函数灰度化%自定义灰度化，由于红色的干扰比较大，因此降低红色通道的比重R = image(:,:,1);  %通道RG = image(:,:,2);  %通道GB = image(:,:,3);  %通道Bgray = (G.*0.45 + B.*0.45 + R.*0.10);%降低R通道权重elsegray=image;end%滤波与二值化g_bw = imbinarize(gray).*1.0;Low_High = stretchlim(g_bw, [0.0 0.3]);enmed= imadjust(g_bw, Low_High, [ ]);%对比度增强med = medfilt2(enmed, [7 5]);%中值滤波gausFilter = fspecial('gaussian',[5 5],10);   %高斯滤波器blur=imfilter(med,gausFilter,'replicate'); %高斯滤波bw = imbinarize(blur, max(0.2,graythresh(blur)-0.2));%im2bwif SHOWfigure(),subplot(121),imshow(image);title('原图');subplot(122),imshow(gray);title('灰度图');figure('name','预处理过程');subplot(2, 2, 1);imshow(enmed);title('对比度增强');subplot(2, 2, 2);imshow(med);title('中值滤波');subplot(2, 2, 3), imshow(blur), title('高斯平滑');subplot(2, 2, 4), imshow(bw), title('二值化');end%% 定位感兴趣区域SHOW=1;e_in=bw;e_in_gray=gray;edged_img=edge(e_in,'canny');%边缘检测S1 = regionprops(edged_img,'BoundingBox','PixelIdxList');max_area = 0;for i = 1:length(S1)%寻找最大BoundingBoxarea = S1(i).BoundingBox(3)*S1(i).BoundingBox(4); if area>max_areamax_area = area;pos = i;endendbbox = round(S1(pos).BoundingBox);bbox(3:4)=bbox(3:4) + 1;e_in_new(S1(pos).PixelIdxList)=1;CNT_ROI=e_in_new(bbox(2):bbox(2)+bbox(4)-1,bbox(1):bbox(1)+bbox(3)-1);if SHOWfigure('name','边缘检测'),imshow(edged_img);figure('name','ROI');subplot(1,2,1);imshow(ROIofbw);title('感兴趣区域二值图');subplot(1,2,2);imshow(CNT_ROI);title('感兴趣区域轮廓');imwrite(CNT_ROI,'./refer/CNT_ROI.jpg');end%% 倾斜校正 使用hough直线检测SHOW = 1;%控制是否显示中间过程%输入参数ROIofBW = ROIofbw;[H,Theta,Rho] = hough(CNT_ROI);[hight,width]=size(CNT_ROI);if length(lines)==1rotate_angle=lines.theta;%求旋转角elserotate_angle=lines(pos).theta;%求旋转角endrotated_ROIofBW = imrotate(ROIofBW,rotate_angle);rotated_ROI_ORI = imrotate(ROI_ORI,rotate_angle);%####ORIrotated_CNT_ROI = imrotate(CNT_ROI,rotate_angle);if SHOWfigure,subplot(121),imshow(ROIofBW);title('倾斜校正前');hold onxy = [lines(pos).point1; lines(pos).point2];plot(xy(:,1),xy(:,2),'LineWidth',2,'Color','r');hold off;subplot(122),imshow(rotated_ROIofBW);title('倾斜校正后');imwrite(rotated_ROIofBW,'refer/rotated_ROIofBW.jpg')end
end

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