[发明专利]一种基于“矩M00”+“矩形定位”对答题卡进行识别的方法

说明书

本发明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。

技术领域

计算机图像识别及一种答题卡识别的方法。

背景技术

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、发明的这种利用图像矩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(Invariant Moments)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。

发明内容

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。