[发明专利]一种试卷OMR识别和计算方法

权利要求书

1.一种试卷OMR识别方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1.1、根据试卷的具体内容，生成OMR卡；

S1.2、将OMR卡输入成图像，然后转换图像格式；

S1.3、采用人脸识别中定位面部器官常用的投影方法，沿某个方向将图像各行或各列的像素灰度相加来，将图像在该方向压缩得到投影；

S1.4、运用投影曲线的标准差为判断依据，确定图像偏转角度，对图像作相应的选择，完成OMR卡的方向校正；

S1.5、找到横向坐标和纵向坐标，得到每个选项的中心位置坐标；

S1.6、读取卡中的信息，结合中心位置坐标确定每个小条的位置，确定该条是否有涂过的小块，识别考生所作选择。

2.根据权利要求1所述的试卷OMR识别方法，其特征在于：所述S1.1中的具体内容包括试卷的数量、题型和分值。

3.根据权利要求1所述的试卷OMR识别方法，其特征在于：所述S1.2中OMR卡包括定位标记和选项涂划区，所述定位标记包括定位小块和定位直线，所述选项涂划区包括许多供旋转的矩形小块。

4.根据权利要求1所述的试卷OMR识别方法，其特征在于：所述S1.3中的纵向投影计算公式为：

其中，I(x,y)为原始图像，V为在[x₁,x₂]×[y₁,y₂]范围之内的纵向投影。

5.根据权利要求4所述的试卷OMR识别方法，其特征在于：所述S1.3中的横向投影计算公式为：

其中，I(x,y)为原始图像，H为在[x₁,x₂]×[y₁,y₂]范围之内的横向投影。

6.根据权利要求1所述的试卷OMR识别方法，其特征在于：所述S1.4中的纵向投影标准差计算公式：

其中，α₀就是检测得到的偏转角度。

7.根据权利要求1所述的试卷OMR识别方法，其特征在于：所述S1.5中横向坐标和纵向坐标采用标记识别算法，其方法为：

S1.1.1、从上到下扫描二值化图像，按从左到右的方向扫描图像；

S1.1.2、按逆时针方向跟踪邻域点是否为黑色像素，记录跟踪点的邻域方向和边界点的坐标；

S1.1.3、重复S1.2，记录跟踪过程中左上方和右下方的边界点，直到回到起始边界点，得到标记的中心坐标，得到每个选项的中心位置坐标。

8.根据权利要求1所述的试卷OMR识别方法，其特征在于：所述S1.6中判断考生的选择的操作方法步骤为：

S1.2.1、根据水平定位标记的横坐标点和垂直定位标记的纵坐标组成的序对就可以定位到答题卡图像的一个点；

S1.2.2、中心位置坐标的小条对图像进行切割,然后对切割的局部区域计算黑像素区域的面积、周长和形状参数特征，判断是否为涂写标记；

S1.2.3、通过识别的定位标记来确定每个涂写标记，当确定涂写点的位置后,利用图像切割判断是否有填涂标记,从而判定考生答案正确与否。

9.一种试卷OMR计算方法，包括权利要求1-8中任意一项所述的试卷OMR识别方法，其特征在于，包括如下步骤：

S2.1、定义组合码和评分标准；

S2.2、连续读取考生OMR卡信息，将读取的结果与标准答案相对比，给出分数；

S2.3、将考生信息与分数自动保存在特定的数据库中，对学生考试情况的分析和统计。

10.根据权利要求9所述的试卷OMR计算方法，其特征在于：所述S2.2中，连续读取OMR卡信息采用动态连接程序OMRCOM.DLL提供阅读机设备访问接口。