基于图像处理技术的智能答题卡答案识别系统设计与实现

摘要：随着计算机视觉和图像处理技术的快速发展，自动化答题卡识别系统在教育领域中的应用越来越广泛。本文设计并实现了一种基于图像处理技术的智能答题卡答案识别系统。该系统主要通过计算机视觉技术对答题卡图像进行处理，从中识别出填涂的选项并将其转化为可读取的答案格式。

作者：Bob(原创)

环境配置

开发工具：
– PyCharm的安装包：PyCharm: Python IDE for Professional Developers
– PyCharm的历史安装包：PyCharm: Python IDE for Professional Developers
– Anaconda的安装包：Anaconda | Start Coding Immediately
– Anaconda的历史安装包：Anaconda | Historical Installation Packages

语言环境：Python == 3.12
操作系统：Windows 11

依赖包：
– pip install numpy==2.2.6
– pip install opencv-python==4.12.0.8
– pip install pillow==12.0.
– pip install PyQt5==5.15.11
– pip install matplotlib==3.10.7
– pip install imutils==0.5.4
– pip install scipy==1.16.3

硬件配置

表1 惠普(HP)暗影精灵10台式整机配置

该系统硬件配置如上，如果您的电脑配置低于下述规格，运行速度可能会与本系统的存在差异，请注意。

项目概述

随着教育领域对自动化和智能化的需求不断增加，传统人工批改答题卡的方式存在效率低、易出错等问题。为了解决这些问题，本文设计并实现了一种基于图像处理技术的智能答题卡答案识别系统。该系统通过计算机视觉算法对答题卡图像进行处理，实现自动识别答题卡中填涂的选项，并将其转化为可读取的答案格式。

该系统的主要技术包括霍夫曼变换、Canny边缘检测、透视变换以及连通域分析等。首先，系统使用霍夫曼变换对原始答题卡图像进行旋转矫正，确保图像正向排列。接着，采用Canny边缘检测算法提取图像中的边缘信息，并通过透视变换将图像校正为标准化的答题卡格式。然后，利用阈值分割与连通域分析方法定位答题卡中的选项区域，最后通过几何信息识别每个选项的答案。

实验结果表明，系统能够快速、准确地识别答题卡中的填涂答案，识别精度较高，且处理速度满足实际需求。该系统为传统的人工批改提供了高效、准确的替代方案，具有较高的实用价值。

系统设计

本系统通过图像处理技术实现智能答题卡的自动化答案识别，采用模块化设计，包括图像预处理、霍夫曼矫正、Canny边缘检测、选项定位和答案识别等功能。用户上传答题卡图像后，系统进行霍夫曼矫正、Canny边缘检测及透视变换，确保图像正向显示并标准化。通过连通域分析和阈值分割定位填涂区域，识别并提取答案。最终，识别结果以文本形式显示，用户可保存或清除答案。系统设计注重操作简便性和高效性，为教育评估提供精准、快速的自动解题工具。

图1 系统整体流程图

运行展示

运行main.py

图2 智能答题卡识别系统主界面

图3 打开图像操作界面

图4 霍夫曼矫正处理

图5 Canny边缘检测结果

图6 选项定位与识别

图7 系统整体流程图

图8 答案保存确认