一种试卷分数的统计方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种试卷分数的统计方法，涉及教育考试领域，包括步骤：采集试卷图像，并对试卷图像进行预处理，预处理用于提高试卷图像的对比度并去除试卷图像中的噪声；对预处理后的试卷图像进行区域定位，获取只含手写分数信息的目标图像；对目标图像进行分数字符分割，得到每道试题的字符图像；识别每道试题的字符图像，得到每道试题的分数；计算并录入试卷的总分数。本发明专利技术的试卷分数的统计方法，可以根据每道试题的手写分数统计试卷总分数，在保留教师人工批阅习惯的同时，减低教师的工作量，适用范围广。

Statistical method and system for score of test paper

The invention discloses a statistical method to test scores, relates to the field of education and examination, which comprises the following steps: collection of papers and papers on image, image pre-processing, preprocessing is used to improve the image contrast test and remove noise test in the image; regional localization of test paper after image preprocessing, target image acquisition only with handwritten score information; the target image was fractional character segmentation, character image of each question; the character recognition of each question, each question score; total score calculation and input test. The statistical method of the invention can test scores, according to the written score statistics papers total score of each question, the teacher kept artificial marking habits at the same time, reduce the workload of teachers, wide application range.

【技术实现步骤摘要】
一种试卷分数的统计方法及系统
本专利技术涉及教育考试领域，具体涉及一种试卷分数的统计方法及系统。
技术介绍
考试阅卷环节中，教师通过在纸质试卷上进行手工批阅，填写每道题目的所得分数，批阅完成后，教师人工计算出每位考生的总分数，并对所有考生的分数进行统计汇总。该人工统计试卷分数的过程使得教师需要耗费较多的时间和精力在计算总分数和统计汇总上，增大了教师的工作量。现有技术中，也经常会使用到答题卡，通过机器识别答题卡，计算出答题卡中题目的分数，并进行统计汇总。然而，答题卡的方式适用范围有限，仅适用于试卷中的选择题，而无法统计出试卷中填空题的分数，还是需要教师人工批阅后，人工计算出考生的分数，并进行统计汇总，教师的工作量仍较大。
技术实现思路
针对现有技术中存在的缺陷，本专利技术的目的在于提供一种试卷分数的统计方法，根据每道试题的手写分数统计试卷总分数，在保留教师人工批阅习惯的同时，减低教师的工作量，适用范围广。为达到以上目的，本专利技术采取的技术方案是：一种试卷分数的统计方法，用于根据每道试题的手写分数统计试卷总分数，包括如下步骤：S1：采集试卷图像，并对所述试卷图像进行预处理，所述预处理用于提高试卷图像的对比度并去除试卷图像中的噪声；S2：对预处理后的试卷图像进行区域定位，获取只含手写分数信息的目标图像；S3：对所述目标图像进行分数字符分割，得到每道试题的字符图像；S4：识别每道试题的字符图像，得到每道试题的分数；S5：计算并录入试卷的总分数。在上述技术方案的基础上，步骤S3还包括步骤：预设试卷图像中的试题总数，在得到每道试题的字符图像后，计算所有字符图像的总数，判断字符图像的总数是否等于预设的试题总数，若是，则转入步骤S4，否则，转入步骤S1。在上述技术方案的基础上，步骤S4还包括步骤：预设每道试题分数值的范围，在得到每道试题的分数后，判断每道试题的分数是否在预设范围内，若是，则转入步骤S5，否则，转入步骤S1。在上述技术方案的基础上，步骤S5还包括步骤：预设试题总分数，在计算出试卷的总分数后，判断计算得到的试卷总分数是否超过试题总分数，若超过，则转入步骤S1，否则，录入试卷的总分数。在上述技术方案的基础上，所述预处理包括：S101：提取试卷边缘的矩形框特征，计算矩形框的倾斜角度，对试卷图像进行Hough变换校正倾斜的图像；S102：采用均值滤波去除试卷图像中的噪声；S103：设定阈值，将试卷图像中每个像素点的灰度值和阈值进行比较，当像素点的灰度值大于等于阈值时，设定该像素点的灰度值为255，当像素点的灰度值小于阈值时，设定该像素点的灰度值为0。在上述技术方案的基础上，所述区域定位包括：S201：采用逼近算法得到预处理后的图像的轮廓曲线；S202：检索轮廓曲线，找出矩形或近似矩形的轮廓，作为初选分数区域；S203：预设目标分数区域的大小和比例，若初选分数区域的大小和比例符合预设值，则将该初选分数区域作为只含手写分数信息的目标图像。本专利技术还提供了一种试卷分数的统计系统，用于根据每道试题的手写分数统计试卷总分数，包括：图像采集模块，其用于采集试卷图像；预处理模块，其用于对所述试卷图像进行预处理；查找模块，其用于对预处理后的试卷图像进行区域定位，获取只含手写分数信息的目标图像；字符分割模块，其用于对所述目标图像进行分数字符分割，得到每道试题的字符图像；图像识别模块，其用于识别所述字符图像，得到每道试题的分数；数据处理模块，其用于计算并录入试卷的总分数。在上述技术方案的基础上，所述字符分割模块还用于比较字符图像的总数和预设的试题总数。在上述技术方案的基础上，所述图像识别模块还用于比较每道试题的分数是否在预设范围内。在上述技术方案的基础上，所述数据处理模块还用于比较计算得到的试卷总分数是否超过试题的总分数。与现有技术相比，本专利技术的优点在于：(1)本专利技术的试卷分数的统计方法，可以根据每道试题的手写分数统计试卷总分数，在保留教师人工批阅习惯的同时，减低教师的工作量，适用范围广；(2)本专利技术的试卷分数的统计方法，通过判断字符图像的总数是否等于预设的试题总数、判断每道试题的分数是否在预设范围内、以及判断计算得到的试卷总分数是否超过试题总分数，可以及时发现统计过程中是否发生错误，以免浪费时间，提高统计效率及准确率。附图说明图1为本专利技术实施例中试卷分数的统计方法的流程图；图2为本专利技术实施例中预处理的流程图；图3为本专利技术实施例中区域定位的流程图。具体实施方式以下结合附图及实施例对本专利技术作进一步详细说明。参见图1所示，本专利技术实施例提供一种试卷分数的统计方法，用于根据每道试题的手写分数统计试卷总分数，包括如下步骤：S1：采集试卷图像，并对试卷图像进行预处理，预处理用于提高试卷图像的对比度并去除试卷图像中的噪声；S2：对预处理后的试卷图像进行区域定位，获取只含手写分数信息的目标图像；S301：对目标图像进行分数字符分割，得到每道试题的字符图像；S302：预设试卷图像中的试题总数，计算所有字符图像的总数，判断字符图像的总数是否等于预设的试题总数，若是，则转入步骤S4，否则，转入步骤S1；S401：识别每道试题的字符图像，得到每道试题的分数；S402：预设每道试题分数值的范围，判断每道试题的分数是否在预设范围内，若是，则转入步骤S5，否则，转入步骤S1；S501：计算试卷的总分数；S502：预设试题总分数，判断计算得到的试卷总分数是否超过试题总分数，若未超过，则转入步骤S503，否则，转入步骤S1；S503：录入试卷的总分数。通过判断字符图像的总数是否等于预设的试题总数、判断每道试题的分数是否在预设范围内、以及判断计算得到的试卷总分数是否超过试题总分数，可以及时发现统计过程中是否发生错误，以免浪费时间，提高统计效率及准确率。本实施例中分数字符分割采用垂直投影法，对定位到的目标图像的黑色像素个数进行垂直方向上的统计，由于字符区域黑色像素丰富，而字符间空隙区域黑色像素较少，通过检测字符与字符之间黑像素个数的波谷确定字符的左右边界。步骤S401中使用支持向量机分类器识别字符图像，并且选取手写的数字作为支持向量机分类器的训练样本。参见图2所示，对试卷图像进行预处理主要包括倾斜校正、图像均值滤波平滑处理和二值化，具体包括如下步骤：S101：提取试卷边缘的矩形框特征，计算矩形框的倾斜角度，对试卷图像进行Hough变换校正倾斜的图像；S102：采用均值滤波去除试卷图像中的噪声；S103：设定阈值，将试卷图像中每个像素点的灰度值和阈值进行比较，当像素点的灰度值大于等于阈值时，设定该像素点的灰度值为255，当像素点的灰度值小于阈值时，设定该像素点的灰度值为0。本实施例中，试卷的边缘是由上下两条横线和左右两条竖线组成的矩形框，纸质试卷在扫描时容易使图像发生倾斜，但矩形框的特征没有发生改变，因此可以通过提取矩形框特征，计算矩形框的倾斜角度，然后对试卷图像进行Hough变换，将原有的试卷图像旋转完成倾斜校正。实际使用时，纸质试卷在转换为试卷图像的过程中，不可避免的引入了许多噪声，利用均值滤波对图像进行平滑处理，不仅在去除噪声方面有较好的效果，而且能很好地保持图像细节轮廓，为后续图像识别创造了好的条件，提升处理效率及识别的准确度。由于采集试卷图像时，受不同照明环境的本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种试卷分数的统计方法，用于根据每道试题的手写分数统计试卷总分数，其特征在于，包括如下步骤：S1：采集试卷图像，并对所述试卷图像进行预处理，所述预处理用于提高试卷图像的对比度并去除试卷图像中的噪声；S2：对预处理后的试卷图像进行区域定位，获取只含手写分数信息的目标图像；S3：对所述目标图像进行分数字符分割，得到每道试题的字符图像；S4：识别每道试题的字符图像，得到每道试题的分数；S5：计算并录入试卷的总分数。

【技术特征摘要】
1.一种试卷分数的统计方法，用于根据每道试题的手写分数统计试卷总分数，其特征在于，包括如下步骤：S1：采集试卷图像，并对所述试卷图像进行预处理，所述预处理用于提高试卷图像的对比度并去除试卷图像中的噪声；S2：对预处理后的试卷图像进行区域定位，获取只含手写分数信息的目标图像；S3：对所述目标图像进行分数字符分割，得到每道试题的字符图像；S4：识别每道试题的字符图像，得到每道试题的分数；S5：计算并录入试卷的总分数。2.如权利要求1所述的试卷分数的统计方法，其特征在于，步骤S3还包括步骤：预设试卷图像中的试题总数，在得到每道试题的字符图像后，计算所有字符图像的总数，判断字符图像的总数是否等于预设的试题总数，若是，则转入步骤S4，否则，转入步骤S1。3.如权利要求1所述的试卷分数的统计方法，其特征在于，步骤S4还包括步骤：预设每道试题分数值的范围，在得到每道试题的分数后，判断每道试题的分数是否在预设范围内，若是，则转入步骤S5，否则，转入步骤S1。4.如权利要求1所述的试卷分数的统计方法，其特征在于，步骤S5还包括步骤：预设试题总分数，在计算出试卷的总分数后，判断计算得到的试卷总分数是否超过试题总分数，若超过，则转入步骤S1，否则，录入试卷的总分数。5.如权利要求1所述的试卷分数的统计方法，其特征在于，所述预处理包括：S101：提取试卷边缘的矩形框特征，计算矩形框的倾斜角度，对试卷图像进行Hough变换校正倾斜的图像；S102：采用均值滤波去除试卷图像中的噪声；...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘涛，黄金，黄俊，
申请(专利权)人：武汉天喻教育科技有限公司，武汉天喻信息产业股份有限公司，
类型：发明
国别省市：湖北,42