Görüntü işleme yöntemi ile optik işaret tanıma ve değerlendirme sistemi

Python yazılım dili ile birlikte OpenCV görüntü işleme kütüphanesi kullanılarak optik işaret tanıma ve değerlendirme sistemi geliştirilmiştir. Optik form üzerinde bulunan alanlar; benzersiz bir sayı ile basılmış kare kod, cevap alanı, kitapçık türü ve öğrenci sınava girmedi alanlarından oluşmaktadır. Öğrenci bilgileri ve kare kod basımı Python dili ile geliştirilen başka bir uygulama ile yapılmıştır. İlk olarak, optik form görüntüsü üzerinde bulunan kare kod okunarak, kare kod 'un bulunduğu koordinattan kâğıdın düz mü, ters mi taranmış olduğu tespit edilmiştir. Daha sonra sırasıyla, öğrencinin sınava girip girmediği, kitapçık türü ve öğrenci cevap alanı içindeki işaretlemeler tespit edilmiş ve cevaplar değerlendirilmiştir. Geliştirilen sistemle 105.750 optik form görüntüsü okunmuş ve %99,1 oranında başarı elde edilmiştir.

An optical mark recognition and evaluation system has been developed using the OpenCV image processing library in conjunction with the Python software language. Areas on optical form; It consists of a code number printed with a unique number, the answer area, the booklet type and the student did not take the exam. We are the student information and QR code printing with an application we developed with Python language. The optical form image is first read the QR code on the page. It was found that the paper with the QR code was flat or reverse. After that the booklet type and finally the markings within the response area were determined and the answers were evaluated. 105,750 optical form images were read with our application and 99.1% success was achieved.