一种答题卡图片中自动识别的方法与流程

技术特征：
1.一种答题卡图片中自动识别的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤s1：生成答题卡模板，设定答题卡样式；步骤s2：移动终端先通过图像采集设备对已完成作答的答题卡进行拍照，获取答题卡图像数据；步骤s3：对所获取的答题卡图像数据进行图像处理，得到答题卡图像的反二值化图像t image；步骤s4：将得到的反二值化图像t image由50％尺寸到200％尺寸进行伸缩，按10％的变化粒度匹配答题卡识别点p0，直到匹配识别出答题卡四个角的识别点p1,p2,p3,p4；步骤s5：连接答题卡的四个角，矫正图形使之二分之一长高位置、四角连线交点、识别中心黑点重合，依次可以确认p1、p2、p3、p4的圆心坐标；步骤s6：通过步骤s5中p1、p2、p3、p4的四个圆心坐标位置，以p1点圆心为原点，对答题卡反二值化图像t image进行透视变换，校正图像，同时生成一张以四个识别点为基准的标准答题卡反二值化图像t2 image；步骤s7：根据题目数量的不同，将答题卡图像分出多个区块，通过每个区块四个角上的实心黑点，对所有区块的图像进行矫正；步骤s8：通过步骤s6得到的反二值化图像t2 image，与创建答题卡时模板内各项题目中内容的坐标参数，进行扫描，提取用户涂取的区域，生成用户填涂结果。2.根据权利要求1所述的一种答题卡图片中自动识别的方法，其特征在于：所述步骤s3中对所获取的答题卡图像数据进行图像处理，得到答题卡图像的反二值化图像t image；具体包括以下步骤：步骤s31：对答题卡图像数据进行灰度模式加载；步骤s32：对灰度模式加载后图像，按照图片尺寸的不同分割不同数量的子图片，计算分割后局部图片的色彩阈值，根据色彩阈值进行反二值化，使之图片降噪，公式如下：其中：其中：其中：得到答题卡图像的反二值化图像t image；步骤s33：对反二值化图像t image进行膨胀腐蚀操作，去掉孤立点，得到更新后的反二值化图像t image。3.根据权利要求1所述的一种答题卡图片中自动识别的方法，其特征在于：所述步骤s6中对答题卡反二值化图像t image进行透视变换，校正图像，其计算方法为坐标向量和变换矩阵的乘积，就是矩阵运算。4.根据权利要求1所述的一种答题卡图片中自动识别的方法，其特征在于：所述步骤s7
中通过每个区块四个角上的实心黑点，对所有区块的图像进行矫正；具体包括以下步骤：步骤s71：根据实际图像坐标点中四个角上的实心黑点的位置，去相应坐标匹配原点下方的两个黑点以及该黑点下方的另外两个黑点；步骤s72：找到四个黑点后，按黑点所在的正确坐标矫正图像，如此反复，直至矫正图像上所有区块。

技术总结
一种答题卡图片中自动识别的方法，包括：生成答题卡模板，设定答题卡样式；获取答题卡图像数据；对所获取的答题卡图像数据进行图像处理，得到答题卡图像的反二值化图像t Image；将得到的反二值化图像进行伸缩处理，并识别出答题卡四个角的识别点；确认题卡四个角的圆心坐标；对答题卡反二值化图像t Image进行透视变换，校正图像，同时生成反二值化图像t2Image；将答题卡图像分出多个区块，对所有区块的图像进行矫正；提取用户涂取的区域，生成用户填涂结果。本发明克服了现有技术的不足，通过对学生答题卡照片进行自动识别，使得老师仅需一部手机，即可自动批改，对纸张材料、大小均无要求，从而大大节约了用户的使用成本。从而大大节约了用户的使用成本。从而大大节约了用户的使用成本。


技术研发人员：孙约豪
受保护的技术使用者：上海鹿鹭网络科技有限公司
技术研发日：2021.08.20
技术公布日：2021/11/21