答题卡识别系统代码+报告

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数字图像处理实训基于OpenCV的答题卡识别系统代码+报告，使用PYQT5创建GUI界面，可实现简单的用户交互

基于 OpenCV 的答题卡识别系统

软件工程

[摘要] 随着计算机技术、网络技术以及多媒体技术的日新月异，数字图像处理

技术已成为应用广泛的重要技术之一。其强大的功能和灵活性使得它能够在多个领域中

发挥关键作用，满足各种实际需求。本系统创新性地将数字图像处理技术应用于答题卡

的自动评改环节，旨在研发一款能够辅助教师高效评改答题卡的系统工具，从而显著减

轻教师的工作负担。本系统采用 Python 语言作为开发基础，利用其丰富的第三方库资

源，特别是 OpenCV 库中的图像处理功能，对原始答题卡图像进行预处理。通过 Python

内置的数据结构列表，实现了对答题卡图像的精确分割。随后，对分割后的图像进行深

入分析，准确识别每个分割区域的选项。此外，为了方便用户操作，采用 PyQt5 框架设

计了直观易用的图形用户界面(GUI)。用户可以通过该界面轻松选择待评改的答题卡图

像。系统随后会利用 OpenCV 进行图像处理与分割，再对每个分割后的图像进行详细分

析，以确定各区域的答案。最后，系统会将学生的答案与标准答案进行对比，迅速给出

该答题卡的得分。本系统的研发不仅提高了答题卡评改的效率，还确保了评改的准确性

和公正性，为教育评价体系的现代化和智能化做出了积极贡献。

[关键词] Python；opencv；答题卡识别；图像处理；

基于 OpenCV 的答题卡识别系统

1 绪论.................................................................................................................................1

1.1 课题背景.............................................................................................................1

1.2 目的和意义.........................................................................................................1

1.3 主要研究内容.....................................................................................................1

1.4 课程设计创新点概述.........................................................................................2

2 相关技术简介.................................................................................................................3

2.1 开发技术.............................................................................................................3

2.1.1 Opencv 库 ................................................................................................3

2.1.2 PyQt5 库 ..................................................................................................3

2.2 开发环境.............................................................................................................3

3 可行性分析.....................................................................................................................4

3.1 市场需求与价值分析.........................................................................................4

3.2 技术可行性和拓展性分析.................................................................................4

3.3 操作可行性分析.................................................................................................4

4 需求分析.........................................................................................................................5

4.1 功能性需求分析.................................................................................................5

4.2 非功能性需求分析.............................................................................................5

5 系统设计.........................................................................................................................6

5.1 系统整体架构设计.............................................................................................6

5.2 系统核心模块过程设计.....................................................................................7

5.2.1 图像处理模块.........................................................................................7

5.2.2 图像分割模块.........................................................................................7

5.2.3 改分模块.................................................................................................7

6 编码与实现.....................................................................................................................8

6.1 图像分割模块的编码与实现.............................................................................8

6.2 图像处理模块的编码与实现...........................................................................10

6.3 批阅模块的编码与实现...................................................................................11

7 总结与展望...................................................................................................................13

7.1 总结...................................................................................................................13

7.2 展望...................................................................................................................13

基于 OpenCV 的答题卡识别系统

1 绪论

1.1 课题背景

数字图像处理技术，作为近年来迅猛发展的科技领域，已经深入渗透到人们的日

常生产生活之中。该技术为遥感探测、工业质检、医学诊断以及气象通信等诸多领域

带来了革命性的变革，极大地便利了人们的工作和生活。特别是在教育领域，随着自

动阅卷技术的兴起，传统的人工阅卷方式正逐步被取代。自动阅卷不仅大幅减轻了教

师的工作负担，更以其高度的准确性降低了人为错误率，提升了阅卷的公正性和效

率。

在实现自动阅卷的多种技术路径中，数字图像处理技术占据着举足轻重的地位。

本实训便是基于这一技术，利用 Python 语言和功能强大的 Opencv 库，构建了一个高

效、准确的答题卡自动评改系统。Opencv 库以其丰富的功能、简洁的接口、轻量且高

效的特性，成为我们处理答题卡图像的理想选择。例如，充分利用了 Opencv 中的

cvtColor 函数和 adaptiveThreshold 函数，对图像进行灰度化处理和自适应阈值处理，这

是答题卡图像处理过程中的关键步骤。

在本系统中，以 Python 为开发语言，借助 Opencv 库中的多种函数，对答题卡图

像进行精细化处理。通过一系列图像处理流程，成功提取出学生选择的答案，并对其

进行精确分割和分析。随后，将学生的答案与标准答案进行对比，从而快速、准确地

计算出试卷的得分。这一系统的研发，不仅提升了阅卷效率，更以其高度的自动化和

准确性，为教育考试评价体系的进步贡献了一份力量。

1.2 目的和意义

通过深入复习并透彻理解数字图像处理的基本理论，完成一个指定的系统开发任

务。此项任务旨在通过运用 OpenCV 库及数字图像处理技术，开发一个答题卡识别系

统，真正意义上做到学以致用。这一过程不仅能够帮助我巩固和深化对图像处理技术

基本技能的掌握，更能够提升我的实际动手能力和编程水平。

在开发答题卡识别系统的过程中，将通过实际编程实践，深刻理解图像处理实现

的基本原理。从图像的预处理、特征提取到最终的识别与判断，每一步都需要精确运

用数字图像处理的知识和技巧。这不仅是对理论知识的检验，更是对实践能力的检

验。

此外，通过这一项目的实施，还将为进一步学习计算机视觉专业课程奠定坚实的

基础。答题卡识别系统作为计算机视觉领域的一个具体应用案例，将使我更加熟悉图

像处理的整个流程，从而更好地理解和掌握计算机视觉的核心技术和方法。这将为我

未来在人工智能视觉领域的研究和实践提供有力的支持和帮助。

1.3 主要研究内容

本文的主要研究内容包括下面三个部分。

基于 OpenCV 的答题卡识别系统

（1）使用 PyQt5 库构建交互式界面

采用 PyQt5 库中的 QtDesigner 工具来设计并实现整个程序的交互式界面。Qt

Designer 提供了一套直观且强大的布局构建方法，使得我可以轻松地设计出专业且用户

友好的图形用户界面。

为了实现界面的交互性，需要将界面上的按钮与自定义的函数进行连接。这样，当

用户点击按钮时，就会触发相应的函数，从而实现各种预设的功能。这种连接方式不仅

提高了程序的交互性，也使得用户能够更方便地操作和控制程序。

（2）使用 Opencv 对图像进行处理

OpenCV，作为专为图像处理而设计的开源库，无疑是实现本系统的理想选择。为了

完善这一系统，我需要深入了解和熟练掌握 OpenCV 中的各类功能函数。通过灵活运用

这些函数，有效地对答题卡图像进行处理，从而达到准确识别和处理答题卡信息的目的。

（3）分割图像并分析分割后的图像

对数字图像的分割得到分割后的图像后，需要检测每一题所对应的位置，对每一题

的每个选项区域进行灰度值求和，通过比较总和大小，推断该题学生选择的答案。

1.4 课程设计创新点概述

除了满足实训要求的基本答题卡修改功能外，该系统还增添了修改过程的可视化展

示以及弹窗警告机制。在用户尚未选择答题卡而尝试进行批改操作时，系统会触发一个

警告弹窗，明确提示用户尚未选择答题卡，从而避免误操作。此外，整个答题卡识别流

程不仅提供最终得分，还详细展示了每一部分的识别状况及具体识别结果，使得用户能

够更全面地了解答题卡的批改情况。这些新增功能大大提升了系统的交互性和用户体验，

确保了批改过程的透明性和准确性。

基于 OpenCV 的答题卡识别系统

2 相关技术简介

2.1 开发技术

2.1.1 Opencv 库

OpenCV 是一个用于图像处理的开源库，可以运行在 Linux、Windows、Android 和 Mac

OS 操作系统上，它由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，因此轻量级且高效，同时提供

了 Python 这门语言的接口，可以实现数字图像处理的很多通用算法。在本系统中，大

部分的图像处理功能都是通过 Opencv 中的函数实现的。

2.1.2 PyQt5 库

PyQt5 是一款强大的 Python GUI 工具，支持跨平台，兼容 Windows、Linux 和 Mac。

它继承了 Python 的简洁语法，提供丰富的窗口控件、布局管理器和事件处理机制，可

快速构建用户友好的图形界面。虽非内置库，但安装简单，社区支持和文档资源丰富，

是开发交互式界面的优选。

2.2 开发环境

系统的开发环境如表 2-1 所示。

表 2-1 系统开发环境

操作系统

Window 11

Python 版本

Python3.11

开发工具

Pycharm

第三方模块

Opencv、PyQt5

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