Python计算机视觉答题卡识别与判分系统

"该文档是关于基于Python的计算机视觉技术在答题卡识别及判分系统中的应用的研究，结合了Django框架和OpenCV库，旨在提供一个高效、经济且易于实施的解决方案，以替代传统的光标阅读机。" 这篇学士学位论文详细探讨了如何利用Python语言开发一个答题卡识别及判分系统。Python作为一种强大的编程语言，因其简洁易读的语法和丰富的第三方库，成为开发此类系统的理想选择。论文中特别提到了Django框架，这是一个用Python编写的Web开发框架，用于构建数据库驱动的Web应用。通过Django，开发者能够快速搭建后端服务器，处理HTTP请求，并与数据库交互，实现答题卡数据的存储和查询。 OpenCV（开源计算机视觉库）是另一个核心工具，它在图像处理和计算机视觉领域有着广泛的应用。在本系统中，OpenCV被用来对答题卡的图像进行预处理，如去噪、裁剪、二值化等，以便后续的识别步骤。此外，OpenCV可能还用于定位答题卡上的填涂区域，通过模板匹配或特征检测等方法，识别学生的答案。 关键词中的“答题卡识别”是指通过图像处理技术从答题卡图像中提取信息的过程，这通常涉及到字符识别（OCR，Optical Character Recognition）技术。OCR能够将扫描或拍摄的文本图像转换为机器可读的文本数据。在答题卡识别中，OCR用于识别学生填写的选择题答案。 “题卡管理”则可能指的是系统如何存储、检索和处理答题卡数据的流程，包括创建答题卡模板、记录学生的答题情况以及生成分数报告等功能。这通常需要数据库支持，可能是通过集成Java或jsp（Java Server Pages）技术来实现与前端交互，处理用户的请求，更新数据库，并返回结果。 这个基于Python的答题卡识别及判分系统利用了现代计算机视觉技术，降低了对昂贵硬件设备的依赖，提高了阅卷效率，并且适应于各种规模的教育机构和个人使用。通过整合Django和OpenCV的优势，系统实现了自动化识别、评分和管理，对于优化教育领域的阅卷工作流程具有显著的意义。