Python答题卡识别并给出分数的实现代码

1. Python答题卡识别与分数计算

在教育考试系统中，答题卡是一种常见的评测方式。对于这种评测方式，使用计算机自动识别并给出分数是非常必要的。本文将介绍使用Python实现答题卡识别与分数计算的过程。

1.1 开发环境配置

在本文中，我们将使用Python的OpenCV库和Pytesseract库来实现答题卡的识别和分数计算。因此，我们需要先安装这两个库。

pip install opencv-python

pip install pytesseract

在安装完库之后，我们需要对使用的模型进行配置。本文使用的模型可以在这里下载。

1.2 识别答题卡

在进行答题卡的分数计算之前，我们需要识别答题卡的位置。以下是识别答题卡的代码：

import cv2

import numpy as np
def findOMR(img):
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    gray = cv2.GaussianBlur(gray, (5,5), 0)
    edge = cv2.Canny(gray, 75, 200)
    contours, hierarchy = cv2.findContours(edge, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    for cnt in contours:
        approx = cv2.approxPolyDP(cnt, 0.02*cv2.arcLength(cnt,True),True)
        if len(approx) == 4:
            x,y,w,h = cv2.boundingRect(cnt)
            return x,y,w,h
    return None

上面的代码会返回一个元组，其中包含了答题卡在原图中的位置坐标和宽度高度。

1.3 将答题卡分成小块

将答题卡分成小块可以帮助我们更好地对答题卡进行分析。以下是将答题卡分成小块的代码：

def splitOMR(img, x, y, w, h, nx=5, ny=10):

    omr_img = img[y:y+h, x:x+w]
    omr_w = w // nx
    omr_h = h // ny
    omrs = []
    for i in range(ny):
        for j in range(nx):
            omr = omr_img[i*omr_h:(i+1)*omr_h, j*omr_w:(j+1)*omr_w]
            omrs.append((omr, x+j*omr_w, y+i*omr_h, omr_w, omr_h))
    return omrs

上面的代码会将答题卡分成 nx * ny 块。每个块包含了一个小方格，并返回一个列表。

1.4 答案识别

在将答题卡分成小块之后，我们要对每个小块进行答案的识别。

def recognizeAnswers(img, threshold=150):

    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    ret,thresh = cv2.threshold(gray,threshold,255,cv2.THRESH_BINARY_INV)
    kernel = np.ones((2,2),np.uint8)
    thresh = cv2.erode(thresh,kernel,iterations = 1)
    kernel = np.ones((3,3),np.uint8)
    thresh = cv2.dilate(thresh,kernel,iterations = 1)
    text = pytesseract.image_to_string(thresh, config='--psm 6').strip().upper()
    return text

上面的代码会返回一个字符串，其中包含了识别出的答案。

1.5 分数计算

在对答案进行识别后，我们需要根据正确答案计算出成绩。以下是计算分数的代码：

def calculateScore(correct_answers, answers):

    if len(correct_answers) != len(answers):
        return 0
    score = 0
    for i in range(len(correct_answers)):
        if answers[i] == correct_answers[i]:
            score += 1
    return score

上面的代码会返回计算出的分数。

2. 实现过程与结果输出

通过上面的步骤，我们可以将整个答题卡识别和分数计算的过程实现。以下是整个过程的代码：

import cv2

import numpy as np
import pytesseract
def findOMR(img):
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    gray = cv2.GaussianBlur(gray, (5,5), 0)
    edge = cv2.Canny(gray, 75, 200)
    contours, hierarchy = cv2.findContours(edge, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    for cnt in contours:
        approx = cv2.approxPolyDP(cnt, 0.02*cv2.arcLength(cnt,True),True)
        if len(approx) == 4:
            x,y,w,h = cv2.boundingRect(cnt)
            return x,y,w,h
    return None
def splitOMR(img, x, y, w, h, nx=5, ny=10):
    omr_img = img[y:y+h, x:x+w]
    omr_w = w // nx
    omr_h = h // ny
    omrs = []
    for i in range(ny):
        for j in range(nx):
            omr = omr_img[i*omr_h:(i+1)*omr_h, j*omr_w:(j+1)*omr_w]
            omrs.append((omr, x+j*omr_w, y+i*omr_h, omr_w, omr_h))
    return omrs
def recognizeAnswers(img, threshold=150):
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    ret,thresh = cv2.threshold(gray,threshold,255,cv2.THRESH_BINARY_INV)
    kernel = np.ones((2,2),np.uint8)
    thresh = cv2.erode(thresh,kernel,iterations = 1)
    kernel = np.ones((3,3),np.uint8)
    thresh = cv2.dilate(thresh,kernel,iterations = 1)
    text = pytesseract.image_to_string(thresh, config='--psm 6').strip().upper()
    return text
def calculateScore(correct_answers, answers):
    if len(correct_answers) != len(answers):
        return 0
    score = 0
    for i in range(len(correct_answers)):
        if answers[i] == correct_answers[i]:
            score += 1
    return score
def recognizeOMR(img_path, correct_answers):
    img = cv2.imread(img_path)
    x,y,w,h = findOMR(img)
    omrs = splitOMR(img, x, y, w, h)
    answers = []
    for omr, x, y, w, h in omrs:
        answer = recognizeAnswers(omr)
        answers.append(answer)
    score = calculateScore(correct_answers, answers)
    return score
score = recognizeOMR('test.jpg', 'ABCDABCDABCDABCD')
print('分数：', score)

上面的代码中，我们使用了一张包含了答题卡的图片 test.jpg 作为输入，同时还传入了正确答案。在运行上面的代码之后，将会输出计算出的分数。

3. 结语

通过使用Python和OpenCV库以及Pytesseract库，我们可以实现对答题卡的自动识别和分数计算。这种方法可以有效地减少人工干预，提高评测效率。当然，这种方法可能还需要根据具体情况进行改进和优化。