一种通用答题识别方法、系统、存储介质及计算设备

1.本发明属于电子信息技术领域，具体涉及一种通用答题识别方法、系统、存储介质及计算设备。


背景技术：

2.随着电子信息的发达，计算机自动识别答题卡完成自动阅卷已经逐渐取代人工阅卷，因为人工阅卷有误差，工作量大且效率低下，非常耗费阅卷老师的精力。使用计算机自动识别答题卡来辅助老师阅卷可以大大提高工作效率，降低客观题的阅卷失败概率。
3.然而，现有考试中一般使用的答题卡大多需要使用特定的扫描设备进行扫描，专用扫描设备价格高，需要专业的技术人员进行维护操作，并且扫描设备对答题卡的模板也有一定的限制和要求，需要教师有一定的计算机能力设计制作合适的答题卡，因此扫描设备兼容性较差，速度较慢，无法实现对多种类型答题卡的识别。答题卡阅卷主要利用的原理是红外线扫描，而红外线对碳元素非常敏感，因而能识别出2b铅笔填涂的答案。对于答题卡上客观题的填涂，扫描设备很难区分是否为擦涂，对不规范填涂的识别能力较差。此外，在扫描设备进行填涂识别之后，无法实现答题人成绩的统计，自动化程度不高。


技术实现要素：

4.本发明所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种通用答题识别方法、系统、存储介质及计算设备，为广大用户提供一种既方便又低廉的答题卡的设计制作和识别统计。
5.本发明采用以下技术方案：
6.一种通用答题识别方法，包括以下步骤：
7.s1、读取答题卡图片；
8.s2、采用基于图的深度优先搜索的方块搜索方法筛选答题卡图片中预设的黑色方块，根据答题卡图片中的黑色方块进行宏观定位，得到答题卡图片的填涂范围；
9.s3、根据步骤s2宏观定位得到的答题卡图片的填涂范围，将答题卡图片裁剪缩放成统一的尺寸；
10.s4、对步骤s3统一尺寸后答题卡图片上填涂范围的选项坐标进行微观定位，并根据各选项识别的像素大小确定填涂结果；
11.s5、重复步骤s1～s4，直至答题卡图片中的填涂结果全部识别完成；
12.s6、将步骤s5识别完的填涂结果填入作答结果矩阵的对应位置处，将标准答案矩阵与作答结果矩阵进行对比，判定重合部分为作答正确，统计最终的作答成绩。
13.具体的，步骤s2中，基于图的深度优先搜索的方块搜索方法具体为：
14.调用opencv库函数将答题卡图片转化为灰度图，将三维的tensor变成二维矩阵；设定阈值，将二维矩阵二值化，二维矩阵的每一个值为0/1，表示为黑白图；二维矩阵逻辑上作为一张graph，二维矩阵的每一个像素点表示graph的一个节点；寻找graph中值为1的相
邻节点数大于不同阈值的子图；从graph的每个节点开始进行深度优先搜索找到所有值为1的相邻子图，然后根据阈值筛选对应的子图，作为答题卡图片中预设的黑色方块。
15.具体的，步骤s2中，预设的黑色方块包括三个，分别设置在答题卡图片的左上角、右上角和左下角处。
16.具体的，步骤s2中，如果答题卡图片方向不对，将所有答题卡图片按照设定好的模板进行角度计算，并进行偏转校正，根据正确偏转角度对答题卡图片进行旋转，使所有答题卡图片在旋转后的角度完全一致，再根据黑色方块的位置进行连线，使连线与答题卡模板的平面网格线保持平行。
17.具体的，步骤s4中，微观定位具体为：
18.通过答题卡图片最上端的黑色方块，以及答题卡图片最右端的黑色条形方块调整识别填涂选项时的偏差，对答题卡图片上填涂的选项坐标进行识别。
19.进一步的，将步骤s3统一尺寸的填涂范围中每行选项最右端的黑色条形方块定位填涂选项的横坐标，根据填涂范围每列选项最上方的黑色正方块定位填涂选项的纵坐标，对答题卡图片上填涂范围的选项坐标进行识别，并根据各选项识别的像素大小确定填涂结果。
20.具体的，步骤s6中，作答结果矩阵中的每一行结果代表一个答题者对不同问题的答案。
21.本发明的另一个技术方案是，一种通用答题识别系统，包括：
22.读取模块，读取答题卡图片；
23.定位模块，采用基于图的深度优先搜索的方块搜索方法筛选答题卡图片中预设的黑色方块，根据答题卡图片中的黑色方块进行宏观定位，得到答题卡图片的填涂范围；
24.裁剪模块，按照宏观定位得到的答题卡图片的填涂范围，将答题卡图片裁剪缩放成统一的尺寸；
25.判断模块，对统一尺寸后答题卡图片上填涂范围的选项坐标进行微观定位，并根据各选项识别的像素大小确定填涂结果；
26.识别模块，重复直至答题卡图片中的填涂结果全部识别完成；
27.分析模块，将识别完的填涂结果填入作答结果矩阵的对应位置处，将标准答案矩阵与作答结果矩阵进行对比，判定重合部分为作答正确，统计最终的作答成绩。
28.本发明的另一个技术方案是，一种存储一个或多个程序的计算机可读存储介质，所述一个或多个程序包括指令，所述指令当由计算设备执行时，使得所述计算设备执行通用答题识别方法中的任一方法。
29.本发明的另一个技术方案是，一种计算设备，包括：
30.一个或多个处理器、存储器及一个或多个程序，其中一个或多个程序存储在所述存储器中并被配置为所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序包括用于执行通用答题识别方法中的任一方法的指令。
31.与现有技术相比，本发明至少具有以下有益效果：
32.本发明一种通用答题识别方法，只需要使用日常的电子设备比如电脑或手机即可完成，对答题卡打印的纸张和使用人员也没有特殊要求，最终答题卡识别获得的矩阵结果将以csv格式的文件呈现，方便使用者进行结果统计，同时也降低了出错的风险；更加简单
且快捷地为用户统计答题卡的作答情况。
33.进一步的，采用基于图的深度优先搜索(dfs)的方块搜索方法，目的是寻找原图中大小不同的黑色方块即为寻找graph中值为1的相邻节点数大于不同阈值的子图；从graph的每个节点开始进行深度优先搜索找到所有值为1的相邻子图，然后根据阈值筛选取对应子图，从而筛选出来的子图代表了填涂黑色的作答结果。
34.进一步的，根据黑色方块进行宏观定位能确定答题卡图片的填涂范围，并能确保将所有答题卡图片裁剪缩放成统一的尺寸。
35.进一步的，将所有答题卡图片按照统一设定好的模板进行角度计算，并进行偏转校正，能使得所有答题卡图片在旋转后的角度是完全一致的，从而能减少之后对答题卡图片题项最上端的黑色方块，以及答题卡图片题项最右端的黑色条形方块调整识别填涂选项时的偏差，确保答题卡图片上填涂选项坐标识别的准确性。
36.进一步的，微观定位的目的是根据每个选项最右端的黑色条形方块和最上端的黑色正方块对填涂选项的坐标进行识别，从而能精准定位到每一个题目里的每一个选项。
37.进一步的，在确定了答题卡图片上有效的作答范围后，需要进一步对每张答题卡的填涂作答进行识别，因此需要根据答题卡图片每行选项最右端的黑色条形方块来定位填涂选项的横坐标，根据答题卡图片每列选项最上方的黑色正方块来定位填涂选项的纵坐标，从而准确识别出每道题目的具体坐标位置，之后还需要根据每道题各选项识别出的像素大小来确定客观题的填涂结果。
38.进一步的，将答题卡图片中的填涂结果绘制成矩阵后，矩阵中每一行都包含多道客观题的填涂结果，代表着一个答题者对不同问题的答案。
39.综上所述，本发明能在减少成本的前提下准确识别答题卡内容，大大减轻了使用者的工作量。
40.下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
41.图1为本发明中设计的答题卡的模板示意图；
42.图2为本发明中设计的四六级多选项答题卡的模板示意图；
43.图3为本发明流程图。
具体实施方式
44.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
45.在本发明的描述中，需要理解的是，术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
46.还应当理解，在本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下
文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
47.还应当进一步理解，在本发明说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
48.在附图中示出了根据本发明公开实施例的各种结构示意图。这些图并非是按比例绘制的，其中为了清楚表达的目的，放大了某些细节，并且可能省略了某些细节。图中所示出的各种区域、层的形状及它们之间的相对大小、位置关系仅是示例性的，实际中可能由于制造公差或技术限制而有所偏差，并且本领域技术人员根据实际所需可以另外设计具有不同形状、大小、相对位置的区域/层。
49.本发明提供了一种通用答题识别方法，用户根据默认的答题卡模板或者按照个人需求进行设计和制作；使用普通纸张打印出纸质答题卡；将答题卡进行回收并通过扫描或拍摄后获取答题卡图片；读取答题卡图片，根据三个黑色方块进行宏观定位，计算偏转角度并进行旋转；将图片裁剪缩放成统一的尺寸大小；根据每行选项最右端的黑色条形方块和最上方的黑色正方块，对答题卡图片上填涂的选项坐标进行识别，并根据各选项识别的像素大小，确定出客观题的答题结果；直至将答题卡图片中的全部问题识别完成；将识别出的填涂结果绘制成矩阵，导出csv格式文件，矩阵中的每一行结果代表着一个答题人对不同问题的答案；分析数据结果，统计出作答成绩。本发明没有使用专用的扫描设备对答题卡进行扫描，大大降低了购买和维护扫描设备的花销和成本，并且对答题卡打印的纸张和使用人员也没有特殊要求，能够更加简单且快捷地为用户统计答题卡的作答情况。
50.请参阅图3，本发明一种通用答题识别方法，首先通过左上角，右上角以及左下角的3个黑色方块对图片进行旋转与大小归一化；其次根据第一题的定位方块对题项及选项进行准确定位，对各选项的填涂状况进行判断，并记录结果；通过以上方式对所有题项依次进行识别记录，直至全部完成并将结果以csv格式导出；具体步骤如下：
51.s1、用户根据默认的答题卡模板或者按照个人需求进行设计和制作，使用普通纸张即可打印出纸质答题卡，当答题人填涂完毕后，将答题卡进行回收并通过扫描或拍照后获取答题卡图片；
52.答题卡的定位共有两层，第一层是宏观定位，即根据答题卡图片中的三个黑色方块来确定作答的区域和位置；第二层是微观定位，即根据每个选项最右端的黑色条形方块和最上端的黑色正方块对填涂选项的坐标进行识别，从而能精准定位到每一个题目里的每一个选项。
53.宏观定位分别在答题卡填涂页的左上角，右上角，左下角，这三个地方分别放置一个黑色的小方块用于宏观定位。
54.s2、采用基于图的深度优先搜索的方块搜索方法筛选答题卡图片中预设的黑色方块，根据步骤s1答题卡图片中的三个黑色方块进行宏观定位，计算答题卡图片的正确偏转角度，并将图片进行旋转；
55.一张图片是由许多像素点组成的，图片读取后为一个三维的tensor，三个维度分别为图片的长、宽和通道数；通常来说，彩色图片的通道数为三，分别代表r(红)，g(绿)，和b(蓝)。
56.采用基于图的深度优先搜索(dfs)的方块搜索方法，首先调用opencv库函数将图片转化为成灰度图，三维的tensor变成二维矩阵；
57.再设定一个阈值，将二维矩阵二值化，矩阵的每一个值为0/1，表示为黑白图；二维矩阵逻辑上看做是一张graph，二维矩阵的每一个像素点表示graph的一个节点；
58.寻找原图中大小不同的黑色方块即为寻找graph中值为1的相邻节点数大于不同阈值的子图；从graph的每个节点开始进行深度优先搜索找到所有值为1的相邻子图，然后根据阈值筛选取对应子图。
59.s3、按照步骤s2的三个宏观定位黑色方块确定答题卡图片填涂范围，并将答题卡图片裁剪缩放成统一的尺寸大小；
60.s4、按照步骤s3得到统一尺寸大小的答题卡图片后，根据每行选项最右端的黑色条形方块定位填涂选项的横坐标，每列选项最上方的黑色正方块定位填涂选项的纵坐标，对答题卡图片上填涂的选项坐标进行识别，并根据各选项识别的像素大小，确定出客观题的填涂结果；
61.微观定位在于通过题项最上端增加一个黑色正方块，以及题项最右端增加一个黑色条形方块，来调整识别填涂选项时的偏差。
62.s5、重复步骤s1～s4，直至将答题卡图片中的全部问题识别完成；
63.s6、将上述步骤识别出的填涂结果绘制成矩阵，导出csv格式文件，矩阵中的每一行结果代表着一个答题人对不同问题的答案，将标准答案与作答结果进行对比，判断作答是否正确并统计出答题人的作答成绩。
64.首先，使用者无需借助专用的扫描设备，只需要使用普通的纸张及常见的拍摄设备，因此，大大降低了扫描答题卡时的使用成本。第二，由于答题卡的设计及使用过程均简单便捷，因此减少了使用过程中对使用人员的专业化要求。
65.本发明再一个实施例中，提供一种不依赖读取设备和特殊纸张的通用答题系统，该系统能够用于实现上述通用答题识别方法，具体的，该不依赖读取设备和特殊纸张的通用答题系统包括读取模块、定位模块、裁剪模块、判断模块、识别模块以及分析模块。
66.其中，读取模块，读取答题卡图片；
67.定位模块，采用基于图的深度优先搜索的方块搜索方法筛选答题卡图片中预设的黑色方块，根据答题卡图片中的黑色方块进行宏观定位，得到答题卡图片的填涂范围；
68.裁剪模块，按照宏观定位得到的答题卡图片的填涂范围，将答题卡图片裁剪缩放成统一的尺寸；
69.判断模块，对统一尺寸后答题卡图片上填涂范围的选项坐标进行微观定位，并根据各选项识别的像素大小确定填涂结果；
70.识别模块，重复直至答题卡图片中的填涂结果全部识别完成；
71.分析模块，将识别完的填涂结果填入作答结果矩阵的对应位置处，将标准答案矩阵与作答结果矩阵进行对比，判定重合部分为作答正确，统计最终的作答成绩。
72.本发明再一个实施例中，提供了一种终端设备，该终端设备包括处理器以及存储器，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器用于执行所述计算机存储介质存储的程序指令。处理器可能是中央处理单元(central processing unit，cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor、dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现成可编程门阵列(field-programmable gatearray，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体
管逻辑器件、分立硬件组件等，其是终端的计算核心以及控制核心，其适于实现一条或一条以上指令，具体适于加载并执行一条或一条以上指令从而实现相应方法流程或相应功能；本发明实施例所述的处理器可以用于通用答题识别方法的操作，包括：
73.读取答题卡图片；采用基于图的深度优先搜索的方块搜索方法筛选答题卡图片中预设的黑色方块，根据答题卡图片中的黑色方块进行宏观定位，得到答题卡图片的填涂范围；根据宏观定位得到的答题卡图片的填涂范围，将答题卡图片裁剪缩放成统一的尺寸；对统一尺寸后答题卡图片上填涂范围的选项坐标进行微观定位，并根据各选项识别的像素大小确定填涂结果；重复直至答题卡图片中的填涂结果全部识别完成；将识别完的填涂结果填入作答结果矩阵的对应位置处，将标准答案矩阵与作答结果矩阵进行对比，判定重合部分为作答正确，统计最终的作答成绩。
74.本发明再一个实施例中，本发明还提供了一种存储介质，具体为计算机可读存储介质(memory)，所述计算机可读存储介质是终端设备中的记忆设备，用于存放程序和数据。可以理解的是，此处的计算机可读存储介质既可以包括终端设备中的内置存储介质，当然也可以包括终端设备所支持的扩展存储介质。计算机可读存储介质提供存储空间，该存储空间存储了终端的操作系统。并且，在该存储空间中还存放了适于被处理器加载并执行的一条或一条以上的指令，这些指令可以是一个或一个以上的计算机程序(包括程序代码)。需要说明的是，此处的计算机可读存储介质可以是高速ram存储器，也可以是非不稳定的存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。
75.可由处理器加载并执行计算机可读存储介质中存放的一条或一条以上指令，以实现上述实施例中有关通用答题识别方法的相应步骤；计算机可读存储介质中的一条或一条以上指令由处理器加载并执行如下步骤：
76.读取答题卡图片；采用基于图的深度优先搜索的方块搜索方法筛选答题卡图片中预设的黑色方块，根据答题卡图片中的黑色方块进行宏观定位，得到答题卡图片的填涂范围；根据宏观定位得到的答题卡图片的填涂范围，将答题卡图片裁剪缩放成统一的尺寸；对统一尺寸后答题卡图片上填涂范围的选项坐标进行微观定位，并根据各选项识别的像素大小确定填涂结果；重复直至答题卡图片中的填涂结果全部识别完成；将识别完的填涂结果填入作答结果矩阵的对应位置处，将标准答案矩阵与作答结果矩阵进行对比，判定重合部分为作答正确，统计最终的作答成绩。
77.为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中的描述和所示的本发明实施例的组件可以通过各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
78.本发明一种通用答题识别方法的识别过程如下：
79.根据默认的答题卡模板或者按需求进行设计和制作答题卡；
80.使用普通纸张打印出合适大小的纸质答题卡；
81.填涂答题卡并回收，通过扫描或拍照，生成答题卡图片；
82.上传答题卡图片，根据答题卡图片中的黑色方块进行宏观定位，计算偏转角度并旋转调整；
83.根据宏观定位确定答题卡填涂范围，并将答题卡图片按照指定大小进行裁剪缩放；
84.根据每行选项最右端的黑色条形方块和最上方的黑色正方块进行微观定位，对答题卡图片上填涂的选项坐标进行识别；
85.据各选项识别的像素大小，确定出客观题的填涂结果；
86.将答题卡图片中的全部问题识别完成；
87.将识别出的填涂结果绘制成矩阵，导出csv格式文件，矩阵中的每一行结果代表着一个答题人对不同问题的答案；
88.分析数据结果，统计出作答成绩。
89.在获取答题卡过程中，用户可直接选择默认格式的答题卡或者根据需求自行设计制作。
90.根据答题卡图片中题号与各填涂选项之间的映射关系，将识别出的客观题答题结果与题号建立映射关系。
91.根据答题卡图片中考号填涂选项的坐标识别出考号。
92.请参阅图1，以图1的模板为例，答题卡上侧包含标题、个人信息、注意事项以及填写要求等模块，文字部分均可根据实际情况进行更改，也可以根据实际需求对这些模块进行增删；
93.请参阅图2，以图2的模板为例，下侧的题项为答题卡主体内容；根据用户对答题卡的设计，可以通过增添和删除操作控制题目的数量，同时也可以直接在模块内设置选项数量。
94.基于用户的设计模板生成答题卡文件，打印制作后即可填涂。
95.综上所述，本发明一种通用答题识别方法、系统、存储介质及计算设备，通过使用一个或多个终端及一个或多个程序随时在线地扫描答题卡，节约了传统购买专业答题卡扫描机的成本，且扫描答题卡更加快捷便利。
96.本领域内的技术人员应明白，本技术的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本技术可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本技术可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
97.本技术是参照根据本技术实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
98.这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指
令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
99.这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
100.以上内容仅为说明本发明的技术思想，不能以此限定本发明的保护范围，凡是按照本发明提出的技术思想，在技术方案基础上所做的任何改动，均落入本发明权利要求书的保护范围之内。