基于MATLAB的答题卡考号自动识别系统

资 源 简 介

该项目利用MATLAB实现答题卡考号自动识别，包含图像预处理、考号区域定位和字符分割识别三大功能模块。系统通过图像处理技术自动提取考生填涂信息，提高阅卷效率。

详 情 说 明

基于图像处理的答题卡考号自动识别系统

项目介绍

本项目是一个基于图像处理技术的答题卡考号自动识别系统，能够自动处理扫描的答题卡图像，精确识别考生填涂的考号信息。系统通过灰度化、噪声滤波、对比度增强等预处理操作提升图像质量，结合边缘检测和形态学操作定位考号区域，采用投影法分割单个数字填涂框，并通过阈值分析识别填涂状态。系统提供Web服务接口，支持图像上传和识别结果返回，输出结构化的考号数据和可视化处理过程。

功能特性

• 图像预处理功能：对采集的答题卡图像进行灰度化、噪声滤波、对比度增强等预处理操作
• 考号区域定位：通过边缘检测和形态学操作精确定位考生考号填涂区域
• 字符分割识别：采用投影法分割单个数字填涂框，通过阈值分析识别填涂状态
• Web服务集成：提供Web接口实现图像上传和识别结果返回功能
• 结果验证输出：将识别出的考号以结构化数据格式输出，并支持可视化展示

使用方法

1. 准备输入数据：

- 准备JPG或PNG格式的答题卡扫描图像（分辨率建议不低于300dpi） - 配置答题卡模板参数文件（包含考号区域坐标、填涂框尺寸等）

1. Web接口调用：

- 通过HTTP POST请求上传multipart/form-data格式的图像数据 - 系统返回JSON格式的识别结果，包含考生考号和每个数字的识别置信度

1. 结果获取：

- 成功识别：返回结构化考号数据和处理过程预览图像 - 识别失败：返回详细错误代码和原因说明

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 编程环境：Python 3.7+
• 依赖库：OpenCV, NumPy, Flask, Scikit-image等图像处理相关库
• 硬件建议：具备足够内存处理高分辨率图像

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括图像预处理、考号区域定位、字符分割识别等关键功能模块的协调执行。该文件负责整合各个处理阶段，控制整个识别过程的执行顺序，调用相应的图像处理算法完成考号识别任务，并生成最终的结构化识别结果和处理过程可视化图像。同时，该程序还包含Web服务接口的实现，处理图像上传请求和识别结果的返回。