基于Python的答题卡识别与自动评分系统设计

基于Python的答题卡识别评分系统

基于Python的答题卡识别评分系统是一个涉及图像处理和机器学习的毕业设计项目。这个系统可以通过对答题卡上的选项进行自动识别和评分，大大提高评卷的效率和准确性。

以下是一个简单的项目框架和步骤，供您参考：

1. 需求分析：首先，明确系统的需求，例如支持哪些类型的答题卡、识别速度、准确性要求等。
2. 系统设计：
   • 图像采集：使用Python中的图像处理库（如OpenCV）来获取答题卡的图像。
   • 图像预处理：进行灰度化、二值化、去噪等操作，以便更好地识别答题卡。
   • 特征提取：根据答题卡的特点，提取出用于识别的特征，如矩形的边缘、颜色等。
   • 分类器设计：选择合适的机器学习算法（如SVM、神经网络等）来训练分类器，用于识别答题卡上的选项。
3. 系统实现：
   • 界面设计：可以设计一个简单的图形用户界面（GUI），方便用户上传答题卡图像和查看评分结果。
   • 代码实现：根据设计，使用Python编写代码实现各个功能模块。
4. 测试与优化：
   • 测试：使用不同类型和质量的答题卡图像进行测试，确保系统的识别准确率和鲁棒性。
   • 优化：根据测试结果，对系统进行优化，例如调整参数、改进算法等。

import cv2
import numpy as np
import tkinter as tk
from tkinter import filedialog, messagebox, ttk
from PIL import Image, ImageTk
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.backends.backend_tkagg import FigureCanvasTkAgg
import os

class AnswerSheetScanner:
    def __init__(self):
        # 正确答案（假设有20道选择题，每题5个选项）
        self.ANSWER_KEY = {
            0: 1, # 第1题答案：B (0=A, 1=B, 2=C, 3=D, 4=E)
            1: 4, # 第2题答案：E
            : , 
            : , 
            : , 
            : , 
            : , 
            : , 
            : , 
            : , 
            : , 
            : , 
            : , 
            : , 
            : , 
            : , 
            : , 
            : , 
            : , 
            :  
        }
        
        .POINTS_PER_QUESTION = 
        
        .TOTAL_QUESTIONS = 
        .QUESTIONS_PER_ROW = 
        .OPTIONS_PER_QUESTION =  

     ():
        
        
        image = cv2.imread(image_path)
         image  :
             ValueError()
        
        original = image.copy()
        
        gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        
        blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (, ), )
        
        thresh = cv2.adaptiveThreshold(blurred, , cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, , )
         original, gray, thresh

     ():
        
        
        contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
        
        contours = (contours, key=cv2.contourArea, reverse=)
        
        answer_sheet_contour = 
         contour  contours:
            
            perimeter = cv2.arcLength(contour, )
            
            approx = cv2.approxPolyDP(contour,  * perimeter, )
            
             (approx) == :
                answer_sheet_contour = approx
                
         answer_sheet_contour

     ():
        
        
        rect = .order_points(pts)
        (tl, tr, br, bl) = rect
        
        widthA = np.sqrt(((br[] - bl[]) ** ) + ((br[] - bl[]) ** ))
        widthB = np.sqrt(((tr[] - tl[]) ** ) + ((tr[] - tl[]) ** ))
        maxWidth = ((widthA), (widthB))
        
        heightA = np.sqrt(((tr[] - br[]) ** ) + ((tr[] - br[]) ** ))
        heightB = np.sqrt(((tl[] - bl[]) ** ) + ((tl[] - bl[]) ** ))
        maxHeight = ((heightA), (heightB))
        
        dst = np.array([
            [, ],
            [maxWidth - , ],
            [maxWidth - , maxHeight - ],
            [, maxHeight - ]
        ], dtype=)
        
        M = cv2.getPerspectiveTransform(rect, dst)
        warped = cv2.warpPerspective(image, M, (maxWidth, maxHeight))
         warped

     ():
        
        rect = np.zeros((, ), dtype=)
        
        s = pts.(axis=)
        rect[] = pts[np.argmin(s)] 
        rect[] = pts[np.argmax(s)] 
        
        diff = np.diff(pts, axis=)
        rect[] = pts[np.argmin(diff)] 
        rect[] = pts[np.argmax(diff)] 
         rect

     ():
        
        
        gray_warped = cv2.cvtColor(warped, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        
        thresh_warped = cv2.threshold(gray_warped, , , cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU)[]
        
        height, width = thresh_warped.shape
        question_height = height //  
        question_width = width //  
        
        answer_regions = []
        
         q  (.TOTAL_QUESTIONS):