摘要随着教育信息化的发展传统人工阅卷在准确性与效率方面已难以满足需求。为此本文设计并实现了一套基于图像处理与数据分析的智能答题卡阅卷系统。系统采用 Python 与 OpenCV 进行答题卡图像的纠偏、二值化和定位检测并利用 OMR 技术完成客观题自动识别主观题根据模板区域的填涂编码规则进行评分。系统基于 SQLite 构建本地成绩数据库实现学生学号、准考证号、科目及分数的集中存储与管理为后续成绩分析提供支持。作者信息编号PIP-3大小7.1M作者Bob(原创)项目概述随着教育信息化的不断发展传统人工阅卷在准确性、效率及数据管理方面逐渐显现出局限性。为此本文设计并实现了一套基于图像处理与数据分析的智能答题卡识别与阅卷系统。该系统采用 Python 语言开发结合 OpenCV 实现答题卡图像的倾斜校正、二值化处理及定位特征提取通过 OMROptical Mark Recognition技术完成客观题答案的自动识别主观题评分则基于模板区域的填涂规则。系统还使用 SQLite 构建本地成绩数据库集中存储学生学号、准考证号、科目信息及得分情况并支持后续的数据分析与管理。成绩分析模块能够生成可视化图表如饼图、柱状图、雷达图等辅助教师进行成绩分析与评估。实验结果表明系统能够高效、准确地完成答题卡的自动阅卷与成绩管理具备较好的应用前景。系统设计本系统基于图像处理与数据分析技术旨在实现智能答题卡识别与阅卷涵盖了答题卡图像的预处理、答案识别、成绩计算及存储、成绩查询与分析等功能。系统的设计采用了模块化结构确保了各功能模块的独立性和可扩展性。图1 系统整体流程图硬件配置该系统硬件配置如上如果您的电脑配置低于下述规格运行速度可能会与本系统的存在差异请注意。表1 惠普(HP)暗影精灵10台式整机配置(系统硬件配置)软件环境对本实验所需的各类软件及工具的基本信息进行了清晰汇总。表2 系统软件配置(真实运行环境)运行展示运行login_app.py图2 登录图3 老师注册图4 学生注册图5 老师登录成功图6 同学登录成功图7 同学查询界面图8 同学查询界面-学号或者准考证图9 系统主界面图10 语文图11 数学图12 英语-学号未填写图13 政治图14 历史图15 地理图16 物理图17 化学图18 生物-准考证未填写图19 数据分析-汇总信息图20 数据分析-科目平均分图21 数据分析-整体及格率图22 数据分析-总分分布图23 数据分析-科目雷达图图24 成绩记录管理图25 成绩记录-查询图26 成绩记录-按条件删除图27 成绩记录-删除文件清单本项目的文件清单如下所示