如何在Python和Django框架下构建一个具有答题卡自动判分功能的完整系统？请结合计算机视觉技术，提供关键技术点和示例代码。

为了帮助你理解并构建一个集成了计算机视觉技术的答题卡自动判分系统，我推荐你参考《基于Python+Django的答题卡识别及判分系统设计》这份资源。这份项目实战资料将为你详细解析从系统设计到功能实现的全过程，以及如何确保数据安全和用户管理的要点。

参考资源链接：[基于Python+Django的答题卡识别及判分系统设计](https://wenku.csdn.net/doc/6vn580xa7t?spm=1055.2569.3001.10343)

构建这样一个系统，你需要掌握的关键技术点包括图像预处理、特征提取、模式匹配和自动化测试。使用Python语言，你可以借助OpenCV库来处理图像识别任务，而Django框架将帮助你快速搭建Web界面和后端逻辑。

首先，你需要对上传的答题卡图片进行预处理，比如灰度化、二值化和去噪，以提高识别准确率。接着，你可以利用OpenCV中的模板匹配功能，根据事先准备好的答案模板来判断用户的作答是否正确。对于选择题，可以使用OCR（光学字符识别）技术，提取答题卡上的文字信息并进行比对。对于主观题，可能需要更高级的图像处理技术或者机器学习模型来进行内容理解。

在Django中，你需要创建相应的模型(Model)来存储用户信息、答题卡数据和识别结果。视图(View)将处理用户的请求，并调用模型数据，而模板(Template)则负责生成用户可见的界面。

此外，安全性也是设计时需要重点考虑的问题。你可以使用Django内置的用户认证系统来确保用户登录的安全性，并对敏感数据进行加密处理。

最后，整个系统的测试也是必不可少的环节，确保每个功能都能稳定运行，并且在高并发环境下仍能保持良好的性能。

通过阅读《基于Python+Django的答题卡识别及判分系统设计》，你可以获得关于如何将这些技术点应用到实战中的具体指导，并通过源码演示来直观理解系统的构建过程。如果你希望继续深入学习，该资源也提供了全面的项目文档和演示视频，是学习和实践该项目的宝贵资料。

参考资源链接：[基于Python+Django的答题卡识别及判分系统设计](https://wenku.csdn.net/doc/6vn580xa7t?spm=1055.2569.3001.10343)