【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机，特别涉及一种扫描阅卷系统中中括号客观题样式判别及定位方法。
技术介绍
1、随着图像处理技术与网络技术的发展，出现了一种扫描式的网络阅卷方式，它通过高速扫描仪获取考生的答题试卷图像，将试卷图像分割为主观题与客观题并保存在电脑中，客观题通过图像识别技术来进行判别。
2、存在的弊端：
3、在客观题的评阅上，目前比较常用的方法是利用一个模板卷做对比，需要提前设置好客观题的模板，再通过对照模板进行判题，而客观题在选项块样式分为矩形和中括号两种样式这两种，现有的在进行判别时，是通过人工进行判别，从而导致在阅卷时需要人力的投入，从而存在导致人力的浪费。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种扫描阅卷系统中中括号客观题样式判别及定位方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种扫描阅卷系统中中括号客观题样式判别及定位方法，所述判别及定位方法包括以下几个步骤：
3、第一步，获取试卷图像并二值化，通过数据传输装置将拍摄的试卷图像输入至系统中。
4、第二步，框选客观题区域，手动选取第一步中获得试卷图像中客观题所在区域；
5、第三步，对图像进行形态学操作，通过形态学操作对图像进行降噪；
6、第四步，轮廓查找并统计轮廓宽高频率，查找图像中的所有轮廓，统计出每组宽高出现的次数，并将通过宽高的不同进行分组；
7、第五步，保留宽高频率最高的轮廓
8、第六步，对各项选块按行进行扫描，统计按行像素突变次数，用于对候选的选项块进行扫描，记录每个轮廓的像素按行变化个数。其中像素由0变化到255或由255变化到0记录为一次变化；
9、第七步，根据各选块的像素按行突变至判定选项块样式，通过计算各选项块的像素按行突变均值，并根据按行像素突变均值与阈值的大小关系判定选项块样式；
10、第八步，通过分类器分类，通过第七步确定出客观题样式为中括号样式后，对第四步中得到的候选轮廓进行分类，分类包括中括号左部分、中括号右边部分、题号部分以及其他不属于中括号的轮廓；
11、第九步，选项块位置的确认，通过过滤、对齐、修补组合和删除来将选项块位置进行确定；
12、第十步，剔除括号筛选括号，提取通过第八步提取的题号部分信息，并命名为候选题号；
13、第十一步，通过分类器识别题号，提取数字样本的hog特征，并使用了svm分类器。
14、第十二步，得到题号与选项分布，利用客观题一个题号对应一部分选项，对题号与选项进行匹配，最终得到客观题的分布情况。
15、优选的，所述获取试卷图像并二值化包括图像获取模块、图像传输和图像处理，所述图像获取为通过相机将时间进行拍照，所述图像传输是利用传输装置将活动的图像传送至系统，所述图像处理是利用图像处理器将图像进行二值化。
16、优选的，所述框选客观题区域包括图像的显示和区域的选取，所述图像的显示是利用显示屏幕显示上传至系统的试卷图像，所述区域的选取是通过工作人员收到的截取试卷图像上的客观题区域。
17、优选的，所述轮廓查找并统计轮廓宽高频率包括轮廓查找、阈值设定和轮廓分类，所述轮廓查找是结合第三步中得到的图像，查找出图像中所有的轮廓，所述阈值设定是将不同范围的阈值设置成不同的分组，所述轮廓分类是根据不同的阈值分组将不同宽高差的轮廓分至不同的组中。
18、优选的，所述根据各选块的像素按行突变至判定选项块样式包括选项块突变均值的计算、阈值的输入和阈值的对比，所述选项块突变均值的计算是将第六步中各选项块像素变化个数求和除以轮廓的总数得到平均单个选项块的像素按行突变均值，所述阈值的输入是向系统中输入所需设置的阈值，所述阈值的对比是将计算的选项块均值与输入的阈值进行对比，从而判断选项块的类型。
19、优选的，所述通过分类器分类包括参数训练和轮廓的识别与分类。
20、优选的，所述参数训练是采集其他试卷中的轮廓样本，利用svm进行特征训练，得到相关的训练参数，所述轮廓的识别与分类利用已训练好的分类器对第四步中得到的候选区域进行分类。
21、优选的，所述选项块位置的确认包括过滤非中括号部分、进行对齐修补组合括号和统计轮廓宽高频率，通过中括号的性质来将其进行组合、去除误选的轮廓和检测组合括号内容去除无内容括号。
22、优选的，所述过滤非中括号部分是通过第八步中分类的结果找出左右括号，所述进行对齐修补组合括号是根据对称性来对单个的括号对齐另一半进行补齐，所述统计轮廓宽高频率是通过中括号的性质来将其进行组合，去除误选的轮廓，所述统计轮廓宽高频率是通过中括号的性质来将其进行组合，去除误选的轮廓。
23、优选的，所述检测组合括号内容去除无内容括号通过检测各个中括号区域内的内容，并将该区域为空白的中括号进行删除。
24、本专利技术的技术效果和优点：
25、该扫描阅卷系统中中括号客观题样式判别及定位方法，通过查找出图像中的轮廓、通过保留宽高频率最高的轮廓区域块，将其认定为候选选项块，再通过计算各候选选项块的像素按行突变均值，并根据按行像素突变均值与阈值的大小关系判定选项块样式，利用了客观题的分布特征和选项块的行像素变化特征，实现了客观题样式的自动识别。
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1.一种扫描阅卷系统中中括号客观题样式判别及定位方法，其特征在于，所述判别及定位方法包括以下几个步骤：
2.根据权利要求1所述的一种扫描阅卷系统中中括号客观题样式判别及定位方法，其特征在于，所述获取试卷图像并二值化包括图像获取模块、图像传输和图像处理，所述图像获取为通过相机将时间进行拍照，所述图像传输是利用传输装置将活动的图像传送至系统，所述图像处理是利用图像处理器将图像进行二值化。
3.根据权利要求1所述的一种扫描阅卷系统中中括号客观题样式判别及定位方法，其特征在于，所述框选客观题区域包括图像的显示和区域的选取，所述图像的显示是利用显示屏幕显示上传至系统的试卷图像，所述区域的选取是通过工作人员收到的截取试卷图像上的客观题区域。
4.根据权利要求1所述的一种扫描阅卷系统中中括号客观题样式判别及定位方法，其特征在于，所述轮廓查找并统计轮廓宽高频率包括轮廓查找、阈值设定和轮廓分类，所述轮廓查找是结合第三步中得到的图像，查找出图像中所有的轮廓，所述阈值设定是将不同范围的阈值设置成不同的分组，所述轮廓分类是根据不同的阈值分组将不同宽高差的轮廓分至不同的
5.根据权利要求1所述的一种扫描阅卷系统中中括号客观题样式判别及定位方法，其特征在于，所述根据各选块的像素按行突变至判定选项块样式包括选项块突变均值的计算、阈值的输入和阈值的对比，所述选项块突变均值的计算是将第六步中各选项块像素变化个数求和除以轮廓的总数得到平均单个选项块的像素按行突变均值，所述阈值的输入是向系统中输入所需设置的阈值，所述阈值的对比是将计算的选项块均值与输入的阈值进行对比，从而判断选项块的类型。
6.根据权利要求1所述的一种扫描阅卷系统中中括号客观题样式判别及定位方法，其特征在于，所述通过分类器分类包括参数训练和轮廓的识别与分类。
7.根据权利要求6所述的一种扫描阅卷系统中中括号客观题样式判别及定位方法，其特征在于，所述参数训练是采集其他试卷中的轮廓样本，利用SVM进行特征训练，得到相关的训练参数，所述轮廓的识别与分类利用已训练好的分类器对第四步中得到的候选区域进行分类。
8.根据权利要求1所述的一种扫描阅卷系统中中括号客观题样式判别及定位方法，其特征在于，所述选项块位置的确认包括过滤非中括号部分、进行对齐修补组合括号和统计轮廓宽高频率，通过中括号的性质来将其进行组合、去除误选的轮廓和检测组合括号内容去除无内容括号。
9.根据权利要求8所述的一种扫描阅卷系统中中括号客观题样式判别及定位方法，其特征在于，所述过滤非中括号部分是通过第八步中分类的结果找出左右括号，所述进行对齐修补组合括号是根据对称性来对单个的括号对齐另一半进行补齐，所述统计轮廓宽高频率是通过中括号的性质来将其进行组合，去除误选的轮廓，所述统计轮廓宽高频率是通过中括号的性质来将其进行组合，去除误选的轮廓。
10.根据权利要求8所述的一种扫描阅卷系统中中括号客观题样式判别及定位方法，其特征在于，所述检测组合括号内容去除无内容括号通过检测各个中括号区域内的内容，并将该区域为空白的中括号进行删除。
...【技术特征摘要】
1.一种扫描阅卷系统中中括号客观题样式判别及定位方法，其特征在于，所述判别及定位方法包括以下几个步骤：
2.根据权利要求1所述的一种扫描阅卷系统中中括号客观题样式判别及定位方法，其特征在于，所述获取试卷图像并二值化包括图像获取模块、图像传输和图像处理，所述图像获取为通过相机将时间进行拍照，所述图像传输是利用传输装置将活动的图像传送至系统，所述图像处理是利用图像处理器将图像进行二值化。
3.根据权利要求1所述的一种扫描阅卷系统中中括号客观题样式判别及定位方法，其特征在于，所述框选客观题区域包括图像的显示和区域的选取，所述图像的显示是利用显示屏幕显示上传至系统的试卷图像，所述区域的选取是通过工作人员收到的截取试卷图像上的客观题区域。
4.根据权利要求1所述的一种扫描阅卷系统中中括号客观题样式判别及定位方法，其特征在于，所述轮廓查找并统计轮廓宽高频率包括轮廓查找、阈值设定和轮廓分类，所述轮廓查找是结合第三步中得到的图像，查找出图像中所有的轮廓，所述阈值设定是将不同范围的阈值设置成不同的分组，所述轮廓分类是根据不同的阈值分组将不同宽高差的轮廓分至不同的组中。
5.根据权利要求1所述的一种扫描阅卷系统中中括号客观题样式判别及定位方法，其特征在于，所述根据各选块的像素按行突变至判定选项块样式包括选项块突变均值的计算、阈值的输入和阈值的对比，所述选项块突变均值的计算是将第六步中各选项块像素变化个数求和除以轮廓的总数得到平均单个选项块的像素按行突变均值，所述阈值的输入是向系统中输入...
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