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2020-12-15 10:59:00
>>灰度处理的OpenCV试卷处理技术猜想
识别答题卡, 这种方式主要应用在办公室阅卷。 移 动 设 备
普遍具有较高分辨率的相机, 利用其采集答题卡图像, 然 后在 App上 进 行 识 别, 这 种 方 式 便 捷、 高 效、 成 本 低, 适 合于移动办公, 能够配合基于移动设备的教育软件一起使 用,具有较大的应用价值和发展前景。
1   答题卡设计
答题卡要求识别正确率达到 100%, 因为一旦出现识别 错误,将直接影响考生本场考试成绩。 考 虑 成 本 要 求, 在 答题卡纸质质量和印刷方式方面要求不严格, 支 持 普 通 纸 60g以上的打 印、 复印等方式的制作答题卡。 针 对 以 上 需
 
求,标准答题卡模板设计如图 1 所 示, 四周采用方框做 边 界标定,相比传统采用原点作为标记点, 在外观上更简洁
大方。
答题卡主要包括两大部分: 个 人信息区和答题区。 个 人信息区内容为身份证号和试卷号 (由数字 + “X” 构成), 在手写 体 识 别 中, 由 于 个 体 间 差 异 较 大, 书 写 习 惯 不 同, 导致识别率不能得到保证。 因 此, 为达到识别正确率高的 目标,设计如下数字填涂方格 (1...9) 与 (X), 以小 圆 点作为标记,引导考生做如下书写:0123456789X。答 题区 每道题有 A、B、C、D 四 个 选 项, 每 个 选项之间的间隔相 等,行之间 的 行 间 距 相 同, 每行的行高也完全一致 (可 增 加题量)。
 
图 2 算法设计流程图
2.1 答题卡图像预处理
在拍照过程 中, 受遮挡或光照不均匀等因素影 响 很 容 易在拍摄的图像 上 产 生 阴 影, 若答题卡采用铅笔填涂还容
易出现反光现 象。 如 图 3 (a) 所 示, 拍摄时造成了图 像 右 区域存在阴影,答题卡采用铅笔填涂, 在 26~30 题项区域 出现反光现 象, 若直接采用自适应阈值做二值化处理, 会 出现信息区域部 分 缺 失, 如 图 3 (b) 所 示, 这 样 会 影 响 识 别结果。因此, 识别前应对答题卡做预处理。 分 析 答 题 卡
图像,发现答题卡内容上表现出许多的细节信息, 出 现 的 阴影区域呈片型且亮度变化缓慢。 一 般 情 况 下, 线 性 滤 波 会给图像的细节带来模糊问题, 这样便可利用梯度滤波器 来去除图像 中 的 阴 影[6], 将 阴 影 作 为 目 标, 答 题 卡 内 容 作 为背景,利用均值滤波器和 背 景 差 分 法[7], 即 可 提 取 出 阴 影。设 W (x,y) 为大小为 M×N, 中心点在 (x,y) 处 的均值滤波器窗口,Imean              (x,y) 为均值滤波后的图像,I
(u,v) 为原始图像,均值滤波器是计算滤波窗口内的像素 均值,并将其赋给窗口中心处的像素:
 
Imean(x,y)=
 
I(u,v) (1)
 


图 1 答题卡模板
2   答题卡图像处理与识别过程
针对答题卡图像特点,设计算法流程图如图2所示。
1) 答题卡预处理: 主要包括对图像降噪、 去阴 影、 灰 度拉伸、二值 化、 形 态 学 等 处 理, 去 除 图 像 采 集 过 程 中 受 到的一些外在因素影响。
2) 待识别区域定位:根据预处理后的图像特点, 建 立 几何映射关 系, 变换得到模型参数矩阵, 并结合插值算法 校正图像。
3) 答题卡内容识别:对校正后的答题卡图像, ① 定 位 分割填涂 项, 结合填涂点灰度、 面 积 等 属 性 设 计 算 法, 进 行识别;②定位分割数字字符, 做归一化等预处理操作后, 采用模板匹配结合结构化特征的方法进行一一识别。
 
M ×N∑(u,v)eW (x,y)
去除阴影后的图像:
I′ =255+Imean -I (2)
去除阴影后的目标图像表现亮度不均, 对 比 度 较 差, 利用灰度拉伸延展整个灰度级范围, 使灰度变化具有分段 性,图像边缘 更 清 晰, 从而改善图像质量。 预 处 理 效 果 如 图3 (c)、(d) 所示。
由于目前市面上的移动设备相机普遍具有较高的分辨 率,获得的目标图像数据量大, 为 节 省 设 备 存 储 空 间, 获 得更高效的处理 效 率, 系统研发时对采集的原始图像按预 设比例 归一化成标准规格图像后, 再执行答题卡的识别 过程。
2.2 待识别区域定位分割
相机在拍照 过 程 中, 由于纸张摆放偏差或者相 机 未 平 行拍照都有可能使图像产生旋转或者倾斜, 如 图 3 (a) 所 示。因此,需要对答题卡图像是否发生形变 进 行 检 测, 同 时进行相应 的 校 正 处 理
tonytung | 阅读全文 | 回复(0) | 引用通告 | 编辑
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