用户通过上传图片或输入汉字的方式，让系统识别题目并提取关键信息的代码

这个问题的实现难度比较大，需要涉及到图像识别、自然语言处理和数据存储等多个方面的知识和技术。下面我给出一个简单的流程，供你参考：

1. 图像识别部分：
使用Python中的OpenCV库和深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch，来进行题目图片的识别和提取。可以使用卷积神经网络（CNN）等模型来训练分类器，以实现对不同类型题目图片的识别。

2. 自然语言处理部分：
使用Python中的自然语言处理库，如NLTK或Spacy，来对提取出来的文本进行处理。可以使用中文分词、词性标注和命名实体识别等技术，来将汉字转换为可处理的文本，并提取出关键词和实体。

3. 数据存储部分：
使用MySQL或MongoDB等数据库，来存储识别出来的题目信息和关键词信息。可以使用Python中的pymysql或pymongo等库来实现对数据库的连接和操作。

下面是一份简单的Python代码，实现了对题目图片的识别和提取关键信息的功能：

import cv2
import tensorflow as tf
import numpy as np
import pymysql

# 加载模型
model = tf.keras.models.load_model('model.h5')

# 加载分类标签
with open('labels.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    labels = f.readlines()

# 加载词典
with open('dict.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    words = f.readlines()

# 连接数据库
conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='123456', database='test', charset='utf8')
cursor = conn.cursor()

# 识别图片并提取关键信息
def recognize(image):
    # 图像预处理
    img = cv2.resize(image, (224, 224))
    img = np.expand_dims(img, axis=0)
    img = img / 255.0

    # 图像识别
    preds = model.predict(img)
    label = labels[np.argmax(preds)]

    # 提取文本
    text = ''
    for word in words:
        if word in label:
            text += word

    # 提取关键词
    keywords = []
    for w in text:
        if w in ['+', '-', '*', '/']:
            keywords.append(w)
        else:
            cursor.execute("SELECT * FROM dict WHERE word=%s", w)
            result = cursor.fetchone()
            if result:
                keywords.append(result[1])

    return text, keywords

# 测试
image = cv2.imread('test.png')
text, keywords = recognize(image)
print('Text:', text)
print('Keywords:', keywords)

# 关闭数据库连接
cursor.close()
conn.close()

上面的代码仅供参考，具体实现需要根据具体需求和场景进行调整。