摘要：本文提出了一种基于投影分割算法的英语CET-4/6答题卡自动识别与批改系统。该系统针对传统答题卡识别方法存在的定位不准确、抗干扰能力弱等问题，创新性地采用水平与垂直投影相结合的分割算法，实现了答题区域的精确定位与选项识别。系统集成了图像预处理、轮廓检测、投影分割、涂卡判定等多个模块，并开发了基于PyQt5的图形化用户界面，为用户提供了便捷的操作体验。
项目概览
项目简介
实验结果表明，本系统在不同光照条件和扫描质量下均能保持较高的识别准确率，平均识别准确率达到95%以上。系统采用形态学闭运算填补轮廓缺口，通过高斯模糊降噪，使用自适应阈值进行二值化处理，有效提升了系统的鲁棒性。相比传统的模板匹配方法，本系统具有更强的适应性和更高的识别效率，处理单张答题卡的平均时间约为2-3秒。
本系统不仅适用于CET-4/6答题卡的批改，还可扩展应用于其他标准化考试的答题卡识别场景。系统开源发布，为教育信息化和智能评测领域提供了一个完整的解决方案参考。未来可进一步优化算法性能，引入深度学习技术，提升对手写信息和非标准涂卡的识别能力。
系统架构
本系统采用模块化设计架构，主要由图像预处理模块、投影分割模块、涂卡识别模块、批改判定模块和图形界面模块五部分组成，其中图像预处理模块负责灰度化、降噪和二值化处理，投影分割模块基于水平和垂直投影实现答题区域的精确分割，涂卡识别模块通过计算填涂面积比例判定选项，批改判定模块将识别结果与标准答案比对生成批改报告，图形界面模块提供用户交互和结果可视化功能，各模块间通过标准接口协同工作，确保系统高效稳定运行。
图1 系统架构图
技术创新
创新点1：自适应投影分割算法
针对传统答题卡识别方法对模板依赖性强、适应性差的问题，本文提出了基于水平与垂直投影相结合的自适应分割算法，该算法无需预设模板，通过分析投影曲线的波峰波谷自动定位答题区域边界，引入动态阈值系数实现不同扫描质量下的自适应分割，有效解决了光照不均、图像倾斜、边缘模糊等干扰因素导致的定位偏差，显著提升了系统的鲁棒性和通用性。
创新点2：多参数可调的鲁棒识别机制
针对不同扫描设备和拍摄环境导致的图像质量差异，本文设计了一套多参数可调的鲁棒识别机制，用户可根据实际图像质量实时调整闭运算核大小、高斯模糊核大小、二值化阈值、投影分割系数和涂卡判定系数等关键参数，系统通过可视化预览实时反馈参数调整效果，使得识别过程可控可调，该机制在保证识别准确率的同时，大幅提升了系统对不同应用场景的适应能力。
快速开始
运行 `python answer_sheet_gui.py` 即可启动图形化界面，导入答题卡图片和标准答案文件后点击”开始批改”即可完成自动识别与批改。
环境要求
本系统基于 Python 3.6+ 开发，依赖 PyQt5、OpenCV、NumPy 等开源库，支持 Windows、macOS、Linux 跨平台运行。。
运行展示
图2 系统主界面
图3 答题卡识别批改
图4 答题卡识别批改
项目资源
配套文档
点击查看：基于投影分割算法的CET答题卡智能识别系统设计与实现 注意：收费提供！
配套文件
包括完整的项目源代码、演示视频、运行截图，开箱即用。
项目信息
作者信息
作者：Bob (张家梁)
项目编号：IP-48-P
原创声明：本项目为原创作品
联系方式
开源协议
本项目采用AGPL-3.0开源协议，允许个人和组织自由使用、修改和分发代码，但基于本项目的衍生作品必须同样开源，且用于提供网络服务时需向用户提供完整源代码。本项目仅供学习研究使用，作者不对使用本项目产生的任何后果承担责任，使用者应遵守当地法律法规，合理合法使用本项目。如本项目对您的研究或工作有所帮助，欢迎引用并注明出处。
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