Python打造自动批改作业系统

"期末人福音——用Python写个自动批改作业系统" 这篇文档讲述了如何使用Python构建一个自动批改作业的系统，特别是针对数学作业中的口算题。系统的主要功能包括识别学生作业中的数字，判断对错，并进行标记。文档分为两大部分：实现步骤和基本思路。 首先，实现步骤主要涉及图像识别和图像切割两个关键环节： 1. 图像识别：通过CNN（卷积神经网络）来实现数字的识别。通常，这一过程包括准备数据、训练模型以及保存模型以供后续预测使用。作者建议使用自定义的数据集而非通用的数据集，因为自定义数据集更能适应特定场景，例如仅包含0到9以及加减乘除符号的口算题目。 2. 图像切割：利用横向和纵向投影法来切割图像，找到数字所在的区域。这是一种常见的图像处理技术，用于确定数字的边界。 在准备数据阶段，作者指出需要生成包含各种运算符和数字的图片，这可以通过编程方式实现，将数字或符号绘制到图片上。在Windows系统中，可以利用系统字体文件夹内的字体资源。 接着，文档提到了创建数据集的具体操作，包括生成不同数字和运算符的图片，并对其进行标注，以便训练神经网络模型。在训练模型时，可能需要调整网络结构和参数，以优化模型对特定任务的性能。 最后，一旦模型训练完成，就可以用来预测新图片中的数字，进而实现自动批改作业的功能。系统将识别作业中的每个数字，判断其正确性，并根据结果在作业上打对号或叉号，未完成的题目则补充答案。 这个项目需要掌握Python编程、图像处理（OpenCV或其他库）、深度学习（如TensorFlow或PyTorch）以及数据预处理等技能。通过这个项目，不仅可以提升编程能力，还能深入了解计算机视觉在实际问题中的应用。