1. 研究目的与意义、国内外研究现状（文献综述）
现代社会早已进入数字化时代，我们每天都要和各种各样的数字与字母打交道，将各种信息录入到计算机中，显然比使用纸质保存信息更加方便安全稳定。然而大量数据仅仅依靠手动输入，不仅工作量大，而且极易出错，因此，通过计算机数据识别然后将其存储到计算机内的方式，被广泛应用于各个领域。
在教育领域，考试作为一种教育检测、选拔优秀人才的重要手段之一，已经深深融入到教学过程中。考试之后，需要对笔试试卷进行批阅，试卷的批阅要求很高的准确率，且具有工作量大、时效性强的特点。由于批阅试卷方式和成绩管理工作的落后，统计学生分数和成绩管理、归档等都要消耗大量人力物力，人工阅卷方式已经难以满足实际需求，随着科学技术及办公自动化的不断发展，考试阅卷方式也在不断进步。
传统考试人工批卷方式需要教师对大量试卷逐一批阅，随着考试规模越来越大，其弊端也越来越明显，一方面需要消耗大量事件，另一方面纸质试卷不易保存和运输，等。
2. 研究的基本内容和问题
本设计基于OpenCV技术，对试卷图像进行模板识别、透视变化、灰度处理、膨胀腐蚀、平滑处理、生成投影图、去红、二值化、区域阈值从而计算每个选项填涂效果。图像拍照设备基于扫描仪或手机，实现了试卷评分自动识别与分析系统的设计，包括选择题自动批阅、主观题自动计算分数，考试结果与学号对应存储，并对成绩的结果做出有效的分析。
用户分院管理员、教师，院管理员可以管理教师并且查看不同班级的课程考试分数情况；教师可以利用系统移动端拍照识别试卷答题卡分数并上传成绩；教师可以利用系统查看班级中试卷题目分数分布图和学生对应课程的分数。3. 研究的方法与方案
采用OpenCV技术，对试卷图像进行模板识别、透视变化、灰度处理、膨胀腐蚀、平滑处理、生成投影图、去红、二值化、区域阈值从而计算每个选项填涂效果。后端采用Springboot前端采用vue，对识别的数据进行统一的识别和管理，包括选择题自动批阅、主观题自动计算分数，考试结果与学号对应存储，并对成绩的结果做出有效的分析。
4. 研究创新点
[1] 宋鹏程. 基于opencv的试卷得分自动识别与成绩分析系统的设计[d]. 湖南大学, 2019.
[2] 吕子燕, 朱亚林. 基于opencv技术的纸质卷面客观题评分系统的实现[j]. 电脑与信息技术, 2020(4): 23-26.
[3] 苏慧娟, 于正林, 张桂林. 基于opencv的图像处理[j]. 科技资讯, 2014(08): 24-25.
5. 研究计划与进展
（1） 2020.1.10 ---- 2020.3.10 查阅资料，撰写开题报告，翻译英文资料
（2） 2020.3.11 ---- 2020.3.18 需求分析，熟悉开发工具
（3） 2020.3.19 ---- 2020.3.31 概要设计
