随着科技的发展，电子与计算机技术的进步，答题卡的出现大大减轻教学工作者们批改试卷的工作量。答题卡是光标阅读机输入信息的载体，是配套光标阅读机的各种信息录入表格的总称。 答题卡将用户需要的信息转化为可选择的选项，供用户涂写。OMR是用光学扫描的方法来识别按一定格式印刷或书写的标记，并将其转换为计算机能接受的电信号的设备，并根据信息点的涂与未涂和格式文件设置将信息还原。因此，如何将答题卡填涂的黑色区域识别出来并使用计算机进行处理是极为关键的。本论文探索了有效识别答题卡的方法，以matlab为工具，基于数字图像处理技术对答题卡填涂区域进行了识别，并对识别的结果进行了处理，得到了结果。本论文利用Hough变换的直线检测技术检测图像的倾斜度，判断图像是否倾斜，对存在倾斜的图像进行旋转校正。最终实现答题卡答案的定位和检测。论文使用像素统计方法进行识别，利用黑白颜色灰度值的巨大差异对二值图像的灰度值进行累加并进行阈值判定，识别错误效率极低，能够准确的识别答题卡的涂卡标记。MATLAB答题卡识别系统

一、课题背景 在现代教育事业的飞速发展中，考试已经成为现代教育事业中最公平的方式方法，而且也是衡量教与学的唯一方法。通过考试成绩的好与坏，老师和家长可以分析出学生掌握的知识多少和学习情况。从而老师可以了解到自己教学中的不足来改进教学的方式方法，提高教学的水平。学生也可以通过考试了解到自身学习的不足，从而有针对性的进行学习。考试也是进行人才的选拔和评价的重要方法。不论是找工作应聘，还是单位内部的晋升都需要进行考试。 由于考试具有一定的特殊性，而且考试必须要公平公正，当然其中最重要的就是阅卷的准确性。考生做好了题，这时就需要改卷老师阅卷的准确性，这样才能更准确的给考生真实的分数。传统的阅卷方式为流

基于matlab的答题卡识别程序，代码可直接用

答题卡识别小程序，适合新手练习，内容较价清晰，答题卡识别小程序，适合新手练习，内容较价清晰

毕业设计和课程设计全套资料，主程序代码 clc; clear all; close all; warning off all; I = imread('images\\1.jpg'); I1 = Image_Normalize(I, 0);%图像归一化 hsize = [3 3]; sigma = 0.5; I2 = Image_Smooth(I1, hsize, sigma, 0); I3 = Gray_Convert(I2, 0); bw2 = Image_Binary(I3, 0);%二值化处理 [~, ~, xy_long] = Hough_Process(bw2, I1, 0);%霍夫变换 angle = Compute_Angle(xy_long);%计算角度 [I4, bw3] = Image_Rotate(I1, bw2, angle*1.8, 0);%图像旋转 [bw4, Loc1] = Morph_Process(bw3, 0);%形态处理 [Len, XYn, xy_long] = Hough_Process(bw4, I4, 0); [bw5, bw6] = Region_Segmation(XYn, bw4, I4, 0); [stats1, stats2, Line] = Location_Label(bw5, bw6, I4, XYn, Loc1, 1); [Dom, Aom, Answer, Bn] = Analysis(stats1, stats2, Line, I4);

第 04 章 基于Hough变化的答题卡识别——相关代码及源文件 \Analysis.m \Compute_Angle.m \Gray_Convert.m \Hough_Process.m \images \......\1.JPG \Image_Binary.m \Image_Normalize.m \Image_Rotate.m \Image_Smooth.m \Location_Label.m \Morph_Process.m \Region_Segmation.m \results \runme.m \Write_Results.m

本案例研究答题卡识别软件的设计与开发，集成了图像分割、模式识别等功能模块，设计计算机图像处理等知识。通过图像处理技术，完成识别答题卡图像的答案选项，应用了图像校正、模式识别等算法