Báo Cáo Chấm Điểm Tự Động Nhóm 7.Pdf

ủ ể Sau đó sẽ so sánh câu trÁ lßi trên bài ki m tra vể ới đáp án đúng.. nh sau chuÀ ẩn hóa đưÿc trích ch n các vùng ọthông tin: vùng bài làm và vùng chấm điểm.. Từ đó thông tin bài thi s

TR¯âNG Đ¾I HÞC BÁCH KHOA HÀ NÞI

BÀN NH¾N XÉT CþA GIÁO VIÊN H¯àNG DẪN

Giáo viên hướng dẫn: TS M¿c Thị Thoa TS Ph¿m Đức An

Sinh viên th c hi n: ự á Vũ Văn Trưßng L p: CK-ớ CĐT01-K62

Lê Anh Hào Lớp: CK-CĐT01-K62

1 N i dung ộ

………

………

………

………

………

………

………

2 Nhận xét của giáo viên hướng dẫn ………

………

………

………

………

………

………

Hà Nội, ngày……….tháng………năm Giáo viên hướng d n ký tên ẫ

Môn h c: X Lý ọ ử Ành

MĀC L C Ā

MĀC LĀC 2 PHÂN CHIA CÔNG VI C à 3 Chương 1: Giới thiáu đề tài 4 Chương 2: Phương pháp giÁi quyết vấn đề 5 2.1 Thu t toán cậ ủa chương trình 5 2.2 Các bước thực hi n á 6 Chương 3: Kết quÁ đ¿t đưÿc 16 Chương 4: Kết luận 17 TÀI LI U THAM KH O à À 18

2

PHÂN CHIA CÔNG VI C Þ

Môn h c: X Lý ọ ử Ành

Ch°¢ng 1: Gi i thi á ßu đß tài

Phương pháp thi trắc nghiám từ lâu đã đưÿc các nước có nền giáo d c phát ātriển sử dāng nhằm đánh giá năng lực của học sinh Theo đó, các máy chấm thi trắc nghiám cũng đưÿc thiết kế để phāc vā công tác ch m thi Vi c ch m thi b ng ấ á ấ ằmáy s cho kẽ ết quÁ nhanh, chính xác đồng thßi cũng giÁm áp l c cho con ự ngưßi Tính ổn định và độ chính xác cao c a h th ng làm cho máy chủ á ố ấm điểm

có đưÿc độ tin cậy cao và thưßng đưÿc s d ng nh ng t ch c giáo dử ā á ữ ổ ứ āc và đánh giá l n ớ

à đây chúng em sử dāng một camera đián tho¿i có kết với máy tính qua internet để ự độ t ng tìm kiếm hình Ánh c a bài ki m tra ủ ể Sau đó sẽ so sánh câu trÁ lßi trên bài ki m tra vể ới đáp án đúng Ti p theo s th c hi n chế ẽ ự á ấm điểm, hi n th á ịđáp án cũng như điểm trên hình Ánh của bài kiểm tra Cuối cùng là sẽ lưu kết quÁ thu đưÿc vào một file để có th d dàng qu n lý ể ß Á

Cơ chế làm viác: Đưa bài kiểm tra tới vị trí chāp, sử dāng camera trên thiết bị di động chāp l i ¿ Ánh K t thúc quá trình thu nhế ận Ánh, đưa bài kiểm tra

cũ ra và đưa bài mới vào Dữ liáu Ánh đưÿc tiền xử lý nhằm māc đích lọc nhißu

và nâng cao ch t l ng ấ ưÿ Ánh Sau đó, thông qua viác xác định 4 đỉnh ta s chu n ẽ ẩhóa nh theo m t t lÁ ộ ỉ á xác định nh sau chuÀ ẩn hóa đưÿc trích ch n các vùng ọthông tin: vùng bài làm và vùng chấm điểm Từ đó thông tin bài thi sẽ đưÿc xem xét, đánh giá Tiến hành so sánh thông tin bài thi với đáp án tương ứng, ta sẽ đưa ra đưÿc kết quÁ bài thi Kết quÁ này sẽ đưÿc lưu l¿ ¿o điềi t u kián thuận lÿi cho vi c tra cá ứu và đánh giá

Hình 1 1 Sơ đồ kh i h th ng ố ệ ố

4

Biến đổi phối cÁnh

Chuyển sang Ánh nhị phâ ngưỡng n

Tìm điểm

Chấm điểm và lưu kết quÁ

5

• T¿o một chương trình con (utlis) để lưu trữ các hàm con trong đó

có hàm stackImage() Ánh thu đưÿc trên cùng m t c a s ộ ử ố để thu n ậtián theo dõi

Hình 2.1 nh xámả Hình 2.2 nh mả ờ Hình 2.3 nh canny ả

6

− Bước 2:

• Sau khi có nh canny r i ta s dùng lÁ ồ ẽ ách FindContours để xác định các đưßng viền có trong Ánh và dùng lách DrawContours nữa để vẽ l¿i các đưßng viền đó trên Ánh gốc

• Khi nh n di n các cậ á ¿nh r i thì tồ a xác định cái nào là hình ch nh t ữ ậbằng cách vi t ế á trong chương trình con

7

Do ph n làm bài và chầ ấm điểm c a ta là hình ch nh t nên nó s có ủ ữ ậ ẽ

4 góc Khi đó ta sẽ t¿o một danh sách chứa hình có 4 góc và sắp xếp th t gi m dứ ự Á ần để ß d hình dung

def getCornerPoints (cont):

peri = cv2.arcLength(cont , True )

approx = cv2.approxPolyDP(cont , 0.02 * peri , True )

if biggestContour.size != 0 and gradePoints.size != 0 :

cv2.drawContours(imgBiggestContours biggestContour , , - 1, ( 0 255 0 20 , , ) , ) cv2.drawContours(imgBiggestContours , gradePoints , - 1, ( 255 ,0 0 , , ) 20 )

Hình 2.5 Ph n bài làm và chầ ấm điểm

− Bước 3:

• Sau khi đã có tọa độ 4 góc của hình chữ nhật bài làm và chấm điểm rồi thì ta ph i s p x p lÁ ắ ế ¿i điểm tọa độ đó (điểm nào là điểm đầu, điểm cuối và 2 điểm còn l¿i) để khi đổi sang imgWarp nó sẽ không

• Khi đã sắp xếp các điểm rồi ta t¿o ma tr n chuyậ ển đổi phần làm bài

và ph n chầ ấm điểm thành imgWarpColored

10

Hình 2.6 imgWarp bài làm Hình 2.7 imgWarp của Grade

• Ta dùng def splitBoxes trong chương trình con Utlis

• Ta có 5 câu h i m i câu hỏ ỗ ỏi có 5 đáp án suy ra ta cần chia

imgThresh thành 25 h p nhộ ỏ

• Đầu tiên ta tách theo chi u ngang thành 5 ph n tề ầ ử trước sau đó mới tiếp t c tách ti p t ng hàng thàng 5 cā ế ừ ột

11

Từ code trên ta ra đưÿc:

Môn h c: X Lý ọ ử Ành

− Bước 5:

• Khi biết đưÿc đáp án của ngưßi làm đúng hoặc sai mấy câu cũng như biết điểm rồi ta cần hi n th nó lên nh gể ị Á ốc

• Ta s t o hình trònẽ ¿ màu xanh lá cây để đè lên câu tr lÁ ßi đúng, màu

đỏ cho câu trÁ l i sai, màu xanh nß ước biển cho câu không đánh dấu hoặc đánh nhiều đáp án trong 1 câu hỏi

• Để t¿o ra hình tròn để đè lên Ánh g c thì ph i bi t tố Á ế ọa độ độ tâm và bán kính của hình tròn đó Để ết đưÿ ọa độ bi c t tâm của hình tròn ta

sẽ đi xác định tọa độ tâm c a hủ ộp (box)

• Ta có thể xác định nó bằng cách xác định kích thước ngang và kích thước dọc của hình ch nhữ ật thông qua kích thước của

imgWarpColored

14

• Bằng cách t¿o 1 Ánh đen từ imgWarpColored

imgRawDrawing = np.zeros_like(imgWarpColored)

imgRawDrawing = utlis.showAnswers(imgRawDrawing , myIndex ,

grading , ans questions choices , ,

invmatrix = cv2.getPerspectiveTransform(pt2 pt1) imgInvWarp ,

= cv2.warpPerspective(imgRawDrawing , invmatrix (widthImg , ,

imgFinal = cv2.addWeighted(imgFinal ,1 , imgInvWarp , , 1 0 )

imgFinal = cv2.addWeighted(imgFinal , 1, imgInvGradeDislay , 1 0 , )

Hình 2.13 imgFinal

16

-Bước 6: Lưu kết qu và Á đánh giá điểm số

Sau khi thu đưÿc nh Á đã đưÿc in đáp án đúng kèm theo điểm số ta ti n hành lế ưu Ánh vào file mới có tên anhbaithi.jpg, ng th i đồ ß cũng in ra các mức đánh giá với

số điểm mà học sinh làm đưÿc

17

Môn h c: X Lý ọ ử Ành

Ch°¢ng 3: Kết qu Á đ¿t đ°ÿ c

Từ k t qu th c nghi m ta có th th y r ng, k t quế Á ự á ể ấ ằ ế Á thu đưÿc theo m c ātiêu của đề bài đề ra: s d ng mử ā ột camera đián tho i có k t v i máy tính qua ¿ ế ớinternet để lấy mẫu bài ki m tra Saể u đó sẽ tiến hành phân tích và so sánh câu trÁ lßi trên bài ki m tra vể ới đáp án đúng Ti p theo s th c hiế ẽ ự án chấm điểm, hi n áthị đáp á cũng như điển m trên hình Ánh của bài kiểm tra, đồng thßi cũng đưa ra các đánh giá về mức độ điểm Cu i cùng là số ẽ lưu kết qu thu Á đưÿc vào một file

18

Ch°¢ng 4: Kết lu n ¿

Trên đây, chúng em đã trình bày toàn bộ ội dung báo cáo <sử n dāng camera chđể ấm điểm thi tr c nghi m tắ á ự động= Báo cáo đã đề ậ ớ c p t i m t s k ộ ố ỹthuật x lý ử Ánh cơ bÁn và nâng cao nhằm nâng cao chất lưÿng, xử lý và nhận d¿ng các đặc trưng trong Ánh ứng d ng trong vi c ch m thi tr c nghi m ā á ấ ắ áMẫu phi u thi sế ử dāng trong thuận toán đề xu t là mấ ẫu chuẩn Các mẫu khác có những đặc điểm tương tự như mẫu này thì v n có th áp dẫ ể āng đưÿc thuật toán đã đề xuất để chấm điểm, tuy nhiên về tốc độ xử lý và độ chính xác với các mẫu khác thì không đÁm bÁo cao như mẫu chuẩn đang khai thác

Do , v i các m u khác thì ph i phát tri n thu n toán nhđó ớ ẫ Á ể ậ ận d ng d a trên ¿ ựcác đặc trưng riêng của từng mẫu(hình dáng, kiểu đáp án, etc ) tô

Một cách làm khác đơn giÁn hơn là t¿o ra mẫu phiếu thi có các đặc trưngtương ự ớ t v i mẫu phiếu đang sử dāng trong đề tài:

• Có các vùng ch a thông tin n m trong các khung hình ch nhứ ằ ữ ật

• Phần trích xuất thông tin có các đặc điểm tương quan tỷ lá với phiếu chuẩn đang dùng

• Chất lưÿng phi u ph i m b o ế Á đÁ Á để quá trình thu nh b ng camera Á ằkhông nh Á hưáng t i chớ ất lưÿng các bước x lý sau ử đó

19

Môn h c: X Lý ọ ử Ành

TÀI LI U THAM KH O Þ À

1 Bài giÁng xử lý Ánh – TS M¿c Thị Thoa

2 Digital Image Processing Using MATLAB - Rafael C Gonzalez

3 Digital image processing-Pearson (2018) - Gonzalez, Rafael C Woods, Richard

4 Opencv2 computer vision application programming cookbook Robert –Laganiere

20