一种基于“矩M00”+“矩形定位”对答题卡进行识别的方法技术

本发明专利技术提供了一种答题卡的识别处理方法，包括以下步骤：设计出一种附加矩形框的答题卡模版；用普通馈纸式扫描仪获取答题卡图像；针对大批量的扫描答题卡图像进行A、B面分类；利用矩形属性对图像进行修整、对图像进行定位；通过定位点和采样点对小矩形图像，逐个获取矩的M00值；利用图像矩的M00值不同，对填涂有答案的答题卡进行识别、提取并给予分数；调用Windows画图工具展示图像，操作改卷，并保留改后痕迹、分数；将试卷分数输出到Excel表格或数据库中。

【技术实现步骤摘要】
一种基于“矩M00”+“矩形定位”对答题卡进行识别的方法
计算机图像识别及一种答题卡识别的方法。
技术介绍
答题卡是考试采用的普遍形式，选择题答案的判别就是用计算机图像识别进行。现行判别方式多种多样，准确率高的对纸张，印刷、读取设备、计算机配置及软件等要求都很高，识别答案的关键还是在于应用软件的算法处理图像。目前，有网上阅卷系统、摄像头阅卷系统、扫描仪阅卷系统、数码相机阅卷系统及专门的读卡器阅卷系统等等。我探究、专利技术的这种利用图像矩M00值的不同来区分图像，结合矩形定位获取图像的方法，使得识别方法简便、高效。为满足普通学校低成本、简便、高效的使用需求，本系统采用：印刷答题卡的纸张要求：50—60g(高考答题卡是90-100g)；普通馈纸式双面扫描仪：分辨率达150像素；普通喷墨打印机；普通学校用油印机；安装Windows10、office软件的普通电脑。本方法的理论基础来自于一个BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库OpenCV。OpenCV实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。本方法理论基础：在OpenCV中，对于一幅图像，我们把像素的坐标看成是一个二维随机变量，那么一幅灰度图可以用二维灰度密度函数来表示，因此可以用矩来描述灰度图像的特征。不变矩(InvariantMoments)是一种高度浓缩的图像特征，具有平移、灰度、尺度、旋转不变性。零阶矩M00＝∑∑V(i,j)这个M00值，对于同样形状、同样大小而灰度不同的图像来说，值的大小是不同的。
技术实现思路
在实际应用中如说明书附图5中标记3“四个小矩形”中的四个小矩形框，是用普通扫描仪150分辨率扫描答题卡得到的灰色图中的一部分，每个矩形大小相同，均为39*22像素，可以把它们分别看成为A图、B图、C图和D图4幅小图，分别代表答题卡中的选择题的四种选项A、B、C、D。用OpenCV中的函数Moments()可求出M00值，如下：Moments(A).M00＝236730；Moments(B).M00＝168054；Moments(C).M00＝236404；Moments(D).M00＝238588；显然B图的M00值比A、C、D的值小很多，其它三个值都比较接近。从黑、白来看，B图是黑的，其它三个是白的。这第二个矩形就是所选的答案B。通过实验检测，图像越黑，M00值越小，即涂的越黑，分辨率就越高。M00值是本方法的核心之一。本方法的“矩形定位”的原理：OpenCV中的FindContours()函数可以检索到图像的轮廓。在设计答题卡时，有意画一个大矩形(见说明书附图1标记1“定位矩形”)，包围着选择区域。通过FindContours()函数可找到这个矩形，通过矩形的属性可获取到这个矩形的宽box.Size.Width、高box.Size.Height和中心坐标box.Center及本矩形与水平线的夹角box.Angle。夹角为0，表示矩形是端正的，图也就是端正的。夹角越大，图就越歪，也就说答题卡歪了。有了这个角度，使用OpenCV中的image.Rotate(angle)函数可以将这图旋转Angle角度，即把答题卡旋转端正，修正图形就是依据这个角。再用FindContours()函数，查找端正图中的矩形，这个矩形中心坐标box.Center就可用为图的定位点(锚点)。本方法应用这个点，通过矩形的宽box.Size.Width、高box.Size.Height求得矩形左上角顶点的值作为定点坐标(见说明书附图1标记2“定点坐标”)。这样通过“定位矩形”，解决了歪图的修正和图像定位点问题。“定位矩形”是本方法核心之二。有了定位点就能找到图像中每一题中的每一个选项图(小矩形图)见说明书附图5标记4，使用M00值对比，获取选项(见[0008])，再与标准答案对比，给予分数。本方法使用Windows画图工具设计答题卡，使用C#编程，识别用普通扫描仪获取的答题卡图像，是将OpenCV中的一些函数进行创新组合，得到解决答题卡识别的一种新方法。本专利技术提供一种答题卡信息识别方法及系统，旨在用电脑快速识别扫描仪获取的答题卡图像，从中提取出选择题的答案与标准答案对比，并给予相应分数。答题卡中的非选择题，可在电脑中由人工判定给分，并在图像中保存更改痕迹，以便查看。现用的普通扫描仪已经能快速大量获取答题卡图像，而且图像没有形变，但图像有的端正，有的歪斜。本专利技术实施例就是先将歪斜图像修理端正，再从中获取选择题项并给予分数。解决上述问题的方法的科学原理见上述[0004]——[0009]。解决上述问题的前期准备：用Windows画图工具按照指定的规则设计出一种附加矩形框的答题卡模版(见说明书附图1)，获取模版扫描后图作为样版(见说明书附图2标记6“采样点”)，再用Windows画图工具采集样本中各采样点坐标(定位矩形左上顶点为定位点，其它各采样点见说明书附图2标记6，X,Y值与定位点X,Y值的差)、选择框及移动框的宽和高为参数。还有第二种获取参数的方法见[0069]到[0071]。修整图像：见说明书附图3为一幅歪斜还带有扫描黑边的图像，用CaptureImagePath(stringinName,stringtoPath)函数，将原图上、下、左、右各减少10个像素，去除“黑边”，结果见说明书附图4。publicvoidCaptureImagePath(stringinName,stringtoPath){Image<Gray,byte>image＝newImage<Gray,byte>(inName)；//设置一个从原图(10，10)为顶点宽和高比原图小20像素的矩形图Rectanglerectangle＝newRectangle(10,10,image.Width-20,image.Height-20)；//获得剪去了每边10像素的图Image<Gray,byte>Sub＝image.GetSubRect(rectangle)；Sub.Save(toPath)；//保存新图image.Dispose()；Sub.Dispose()；}。调用获取矩形的方法List<RotatedRect>RectMethod(Image<Bgr,byte>src2)[0017]，其中包括使用高斯滤波去除噪声GaussianBlur(grayImage2,grayImage2,newSize(3,3),3)、Canny(grayImage2,cannyEdges,60,180)函数、查找轮廓函数FindContours(cannyEdges,contours,null,RetrType.External,ChainApproxMethod.ChainApproxSimple)来找到歪斜的定位矩形框。...

【技术保护点】
1.使用OpenCV库中的图像矩M00值对填涂有答案的答题卡进行识别、提取并给予分数的方法。/n

【技术特征摘要】
1.使用OpenCV库中的图像矩M00值对填涂有答案的答题卡进行识别、提取并给予分数的方法。


2.使用OpenCV库中矩形的角度属性对图像进行旋转修整的方法。


3.使用OpenCV库中矩形的属性值，中心坐标box.Center、矩形...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴勇泉，
申请(专利权)人：吴勇泉，
类型：发明
国别省市：江西;36