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    基于Hough變換的答題卡識別

    2020-03-13 10:56:30羅朝陽張鵬超姚晉晉趙瑞杰
    計算機(jī)應(yīng)用與軟件 2020年3期
    關(guān)鍵詞:二值答題卡矯正

    羅朝陽 張鵬超 姚晉晉 王 彥 趙瑞杰

    1(陜西理工大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院 陜西 漢中 723000)2(陜西省工業(yè)自動化重點實驗室 陜西 漢中 723000)

    0 引 言

    考試是教育測量的重要手段,也是目前選拔人才的重要手段。所以公平、公正就顯得非常重要,這不僅體現(xiàn)在考試的過程中,還體現(xiàn)在評卷的過程中。以前,這些試卷都是進(jìn)行人工翻閱批改,其中評卷老師的水平、狀態(tài)、情緒都能影響評卷的結(jié)果,這種不確定性有失公平公正。隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展,計算機(jī)功能的不斷強(qiáng)大,出現(xiàn)了答題卡的計算機(jī)閱卷設(shè)備,通過電子掃描技術(shù)將紙質(zhì)的答題卡轉(zhuǎn)化為數(shù)值化的形式,再對其自動評閱,這不僅解決了評卷公正性、準(zhǔn)確性的要求還提高了評卷的工作效率。

    目前答題卡識別方式主要有兩種:一種是基于光電設(shè)備,另一種是基于圖像處理技術(shù)。光標(biāo)閱讀機(jī)(OMR)是根據(jù)光電設(shè)備將不同區(qū)域的感光能力轉(zhuǎn)換為計算機(jī)處理的電信號,再依據(jù)電信號來識別。這種識別系統(tǒng)具有高效率、高準(zhǔn)確率、低功耗的優(yōu)點,但它的缺點也很突出,即必須采用光標(biāo)閱卷機(jī)和專用的答題卡,購買成本和使用成本都非常高昂,且這種形式的答題卡規(guī)格一旦確定就難以修改,所適用的范圍小。圖像處理技術(shù)是將圖像采集設(shè)備所獲得的圖像供計算機(jī)分析識別,從而獲取答題卡上的有效信息。這種識別方式不僅可以完成閱卷工作,還具有成本低廉、使用方便的優(yōu)點,而且可通過軟件方便修改答題卡的結(jié)構(gòu),以適應(yīng)不同的需求。

    針對獲得的數(shù)字化圖像數(shù)據(jù),陳淑紅等[1]提出基于縱向同步頭和模板匹配的方法進(jìn)行定位識別;杜聰[2]提出模板匹配的識別方法;郝平[3]提出基于OpenCV耦合模板定位識別。他們都是采用模板匹配的方法來識別,識別的精度全取決于模板。本文提出一種基于Hough變換答題卡識別算法,以此構(gòu)建基于圖像識別的閱卷系統(tǒng)。

    1 方法設(shè)計

    通過相機(jī)或掃描儀采集答題卡的原始圖像,當(dāng)系統(tǒng)獲取到圖像之后,先對其進(jìn)行預(yù)處理操作;通過Hough直線變換獲取圖像的矯正角度,并將圖像進(jìn)行矯正操作,矯正后對圖像進(jìn)行區(qū)域分割,獲得答題區(qū)域和準(zhǔn)考證區(qū)域以及考試科目信息區(qū)域;對這些區(qū)域進(jìn)行識別判斷,以完成閱卷步驟,流程如圖1所示。

    圖1 閱卷流程圖

    本文所描述的算法通過MATLAB 2017b軟件實現(xiàn),通過在main函數(shù)中調(diào)用其他子函數(shù)來實現(xiàn)圖1流程框圖中的內(nèi)容。

    算法主程序:

    I=imread(p);

    %p為答題卡圖像的路徑和名字

    [I1,bw1]=Image_Preprocessing(I);

    %圖像預(yù)處理

    [~,~,xy_long]=Hough_Process(bw1);

    %hough直線檢測

    angle=Compute_Angle(xy_long);

    %計算傾斜角度

    [I2,bw2]=Image_Rotate(I1,bw1,angle);

    %圖像矯正

    [bw3,Loc]=Morph_Process(bw2);

    %形態(tài)學(xué)濾波

    [Len,XYz,xy_long]=Hough_Process(bw3);

    %

    [bw4,bw5]=Image_Segmentation(XYz,bw3);

    %圖像分割

    [stats1,stats2,Line]=Region_Label(bw4,bw5,XYz,Loc);

    %區(qū)域標(biāo)記

    [Anss(i).Answer,Anss(i).Bn]=Analysis(stats1,stats2,Line,I2);

    %區(qū)域分析

    Hough檢測子程序:

    function[Len,XYz,xy_long]=Hough_Process(bw)

    [H,T,R]=hough(bw);

    %hough矩陣

    P=houghpeaks(H,4,′threshold′,ceil(0.3×max(H(:))));

    %hough峰值

    lines=houghlines(bw,T,R,P,′FillGap′,50,′MinLength′,6);

    %hough直線

    max_len=0;

    for i=1:length(lines)

    xy=[lines(i).point1;lines(i).point2];

    len=norm(lines(i).point1-lines(i).point2);

    %計算直線長度

    Len(i)=len;

    if len>max_len

    max_len=len;

    xy_long=xy;

    end

    %判斷最長直線

    XY{i}=xy;

    %存儲直線坐標(biāo)

    end

    [Len,ind]=sort(Len(:),′descend′);

    %直線長度排序

    for j=1:length(ind)

    XYz{j}=XY{ind(j)};

    end

    x=xy_long(:,1);

    y=xy_long(:,2);

    if abs(diff(x))

    x=[mean(x);mean(x)];

    else

    y=[0.75×y(1)+0.25×y(2);0.25×y(1)+0.75×y(2)];

    end

    %坐標(biāo)調(diào)整

    xy_long=[x y];

    %輸出調(diào)整后的直線坐標(biāo)

    識別判斷子程序(部分):

    function[Answer,Bn]=Analysis(stats1,stats2,Line,Img)

    aw=[′A′ ′B′ ′C′ ′D′];

    for i=1:length(stats1)

    %循環(huán)所有的題目

    temp=stats1(i).Centroid;

    %獲取當(dāng)前填涂區(qū)域的坐標(biāo)

    for i1=1:length(Dom)

    %循環(huán)答題區(qū)域

    Loc=Dom(i1).Loc;

    %獲取i1區(qū)域中的范圍坐標(biāo)

    if temp(2)>=Loc(1) && temp(2)<=Loc(2)

    x=Dom(i1).x;

    y=Dom(i1).y;

    i_y=(i1-1)×20;

    %統(tǒng)計當(dāng)前的題數(shù)

    for i2=1:length(x)

    %循環(huán)i1區(qū)域中的題組

    xt=x{i2};

    for i3=1:length(xt)-1

    %循環(huán)題組中的題號

    if temp(1)>=xt(i3) && temp(1)<=xt(i3+1)

    i_x=(i2-1)×5+i3;

    %統(tǒng)計題號

    break;

    end

    end

    end

    i_n=i_y+i_x;

    for i4=1:length(y)-1

    %循環(huán)當(dāng)前題號選項的個數(shù)

    if temp(2)>=y(i4) && temp(2)<=y(i4+1)

    i_a=aw(i4);

    %給出答案

    break;

    end

    end

    end

    end

    Answer(i_n).Loc=[Answer(i_n).Loc;temp];

    %

    Answer(i_n).no=i_n;

    %保存題號

    Answer(i_n).aw=[Answer(i_n).aw i_a];

    %保存答案

    end

    2 圖像預(yù)處理

    答題卡自動閱卷系統(tǒng)是將圖像采集設(shè)備獲得的答題卡圖像傳輸給計算機(jī),供其分析識別。但在獲取答題卡的數(shù)字圖像過程中,常常會受到環(huán)境、設(shè)備等因素的影響而產(chǎn)生噪聲,從而影響閱卷的準(zhǔn)確性。因此,要對獲取到的圖像進(jìn)行預(yù)處理操作,包括對圖像進(jìn)行灰度拉伸、高斯濾波、圖像二值化,然后再將二值化的圖像進(jìn)行反轉(zhuǎn),這樣就可以大大減少計算的數(shù)據(jù)量。處理結(jié)果如圖2所示。

    (a) 預(yù)處理后的答題卡圖像

    (b) 二值反轉(zhuǎn)后的答題卡圖像圖2 預(yù)處理與二值反轉(zhuǎn)后的答題卡圖像

    3 Hough直線傾斜矯正

    3.1 Hough變換

    霍夫變換是由Paul Hough于1962年首次提出,僅僅用于圖像中直線的檢測?,F(xiàn)在使用的廣義霍夫變換不僅能檢測直線,還可以檢測其他形狀的幾何特征。因為直角坐標(biāo)的線與參數(shù)坐標(biāo)中的點具有對偶性,從而可將直角坐標(biāo)中的線轉(zhuǎn)換為參數(shù)坐標(biāo)中的點?;舴蜃儞Q就利用這一原理,將曲線的檢測問題轉(zhuǎn)化為尋找峰值的問題。

    在笛卡爾坐標(biāo)系中一條過點(x0,y0)的直線可以用斜截式表示:

    y0=kx0+b

    (1)

    式中:斜率k和截距b都是參數(shù)。若將x0和y0視為常數(shù),而將參數(shù)k和b視作變量,則式(1)改寫為:

    b=-kx0+y0

    (2)

    這就將直角空間中的直線轉(zhuǎn)換成了參數(shù)空間中的點。同理直角空間中的點也可以轉(zhuǎn)換為參數(shù)空間的直線,變換如圖3所示。

    圖3 點-線對偶性

    但斜截式的直線方程不能表示所有的直線,如斜率不存在的直線,為了能表示所有的直線,采用極坐標(biāo)形式的方程來表示直線,則將式(1)改寫為:

    ρ=x0cosθ+y0sinθ

    (3)

    式中:ρ是原點到直線上最近點的距離,θ是x軸與連接原點和最近點直線之間的夾角,如圖4所示。因此,將圖像中的直線與一對參數(shù)(ρ,θ)相關(guān)聯(lián),這個參數(shù)(ρ,θ)平面就被稱為霍夫空間。

    圖4 直角空間與霍夫空間

    3.2 圖像矯正

    經(jīng)Hough變換后,會得到很多條直線的橫縱坐標(biāo),經(jīng)式(4)計算,選出其中最長的一條直線,如圖5(a)所示,并根據(jù)此直線按式(5)求出矯正角度θ,最后將原圖像按式(6)矯正,矯正后的效果如圖5(b)、(c)所示。

    (4)

    (5)

    (6)

    (a) 檢測的最長直線

    (b) 矯正后的原圖 (c) 矯正后的二值圖像圖5 檢測的直線圖與矯正后的原圖和二值圖

    4 形態(tài)學(xué)濾波

    形態(tài)學(xué)的本質(zhì)是結(jié)構(gòu)元素與圖像矩陣之間的相互作用,這種作用包括基礎(chǔ)的膨脹和腐蝕,也包括由這兩種復(fù)合而成的開和閉。

    在形態(tài)變換中,若用E(X)表示二值圖像,B(X)表示結(jié)構(gòu)元素,⊕和Θ兩種符號分別表示形態(tài)學(xué)運算中的膨脹運算和腐蝕運算,則:

    膨脹定義為:

    E⊕B={x:B(x)∩E≠Φ}

    (7)

    腐蝕定義為:

    EΘB={x:B(x)?E}

    (8)

    設(shè)·和°分別是開運算和閉運算的符號,則:

    開運算定義為:

    E°B=(EΘB)⊕B

    (9)

    閉運算定義為:

    E·B(E⊕B)ΘB

    (10)

    因此,本文采用的結(jié)構(gòu)元素定義為:

    濾波算法定義為:

    f=EΘB2⊕B1

    (11)

    采用此算法對圖5(c)中的二值圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)濾波處理,并將處理后的圖像中的答題邊界符去除,結(jié)果如圖6所示。

    (a) 濾波前的二值圖 (b) 濾波后的二值圖圖6 濾波結(jié)果

    5 圖像分割

    圖像分割是指將圖像劃分成具有相似性質(zhì)的若干區(qū)域的過程?,F(xiàn)有的分割方法有基于閾值分割、基于區(qū)域分割、基于邊緣分割以及基于特定理論的分割等[4]。

    答題卡的有效信息位于圖像中的特定區(qū)域,包括準(zhǔn)考證號區(qū)域、答題區(qū)域以及科目代號區(qū)域,對這些區(qū)域精準(zhǔn)定位就可以獲取答題卡中的有效信息。本文采用了基于直線的邊界檢測和區(qū)域分割的方法,將答題卡化分為信息區(qū)域和答題區(qū)域兩部分,分割效果如圖7所示。

    (a) 直線邊界檢測

    (b) 信息區(qū)域

    (c) 答題區(qū)域圖7 分割結(jié)果

    6 識別判斷

    識別包含對信息區(qū)域中準(zhǔn)考證號的識別、科目代號的識別,也包含對答題區(qū)域選項的單選識別、多選識別。通過bwlabel獲取答題區(qū)域和信息區(qū)域的標(biāo)記矩陣,通過regionprops獲取區(qū)域的Centroid屬性,然后根據(jù)此屬性判斷填涂的選項。

    根據(jù)前文Hough變換獲得的直線,將答題區(qū)域和信息區(qū)域中的每個選項、信息通過網(wǎng)格劃分出來。然后采用圖8的識別算法進(jìn)行識別。

    圖8 識別算法

    對圖7(b)、(c)進(jìn)行識別,識別結(jié)果如表1、表2所示,將表1、表2中的信息疊加到原圖中的效果如圖9所示。

    表1 信息區(qū)域識別出的結(jié)果

    表2 答題區(qū)域識別出的結(jié)果

    圖9 識別結(jié)束后的效果

    7 測試與分析

    測試環(huán)境:處理器型號為Intel(R) Core(TM) i5-4210U CPU @ 1.70 GHz 2.40 GHz,內(nèi)存4 GB,Windows 10操作系統(tǒng)。仿真軟件為MATLAB 2017b。答題卡圖像是用CCD相機(jī)在室內(nèi)拍攝的100張標(biāo)準(zhǔn)答題卡,每幅圖像的大小5 MB,分辨率為4 000×3 000。圖像以JPG格式保存,對拍攝的圖像進(jìn)行壓縮,產(chǎn)生了馬賽克噪聲,且相機(jī)本就包含CCD噪聲,導(dǎo)致圖像中也含有了CCD噪聲。

    本方法是根據(jù)答題卡圖像中的直線特征來識別答題區(qū)域和信息區(qū)域,它影響著這些區(qū)域的定位精度。直線特征在算法中有著舉足輕重的作用,在本算法中若用其他特征代替直線特征將很難定位答題區(qū)域和信息區(qū)域。

    實驗共進(jìn)行100份答題卡測試,每份45道題,測試結(jié)果如表3所示。

    表3 不同份數(shù)的測試結(jié)果

    表4 不同方法的識別速度

    從表3中可以得知每份答題卡平均耗時0.893秒,正確率達(dá)到100%,從表4中可以知道本文算法相比于文獻(xiàn)[1]平均耗時2.956秒、文獻(xiàn)[5]平均耗時1.934秒、文獻(xiàn)[8]平均耗時0.909秒具有明顯優(yōu)勢,充分說明本文算法具有高效性。

    8 結(jié) 語

    本實驗實現(xiàn)了答題卡的正確識別,不需要專用的識別設(shè)備和答題卡,在普通PC機(jī)上就可實現(xiàn)。這不僅降低了購買成本、使用成本,還擴(kuò)大了應(yīng)用范圍,并且該方法的識別正確率達(dá)到了100%,識別速度為每份0.893 s。因此,本文所描述的識別方法是一種廉價、高效、便捷、實用的閱卷方法,具有實際應(yīng)用價值。

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