1. 研究目的与意义
1.1 研究背景
在计算机技术飞速发展的今天。计算机的功能越来越强大,使用的方法也是越来越复杂。计算机的使用者也越来越向着低操作水平的人群发展。以前在使用计算机的时候，操作人员要有相当强的专业知识，要严格按照各种计算机语言程序来使计算机运行。为了让更多的人能够自由，轻松的操作计算机，就要让计算机了解人的习惯和要求，这样才能让更多的人来使用复杂的计算机。让计算机拥有逻辑判断能力,就是现在人工智能所要研究的主要方向。维护和发展OpenCV自动批卷系统是人机交互中最为重要的一个课题。
考试已经成为选拔人才最常用的一个手段，网络阅卷应用于中考，高考或公务员考试等一系列的大型考试中，但小型考试中却略为罕见。一方面是有的学校硬件设备不足；另一方面是传统的网上阅卷系统成本较高。如果能够设计出应用于大小型考试的基于OpenCV的自动批卷系统，通过手机APP进行答题卡的上传和识别，会极大程度上节约了成本，便利了操作，实用性更强。
2. 研究内容与预期目标
2.1 基本内容
基于OpenCV的自动批卷系统，主要是在IDEA的开发平台上开发和调试实现的。因为系统处理的答题卡是采用的标准答题卡，所以前期的预处理可以省略。
OpenCV 是计算机视觉中经典的专用库，为基础的视觉应用提供开放且优化的源代码，使开发者能够在这个通用架构上继续进行的工作。OpenCV被设计可移植的库，其支持多语言、跨平台、功能强大。本设计是主要基于OpenCV对答题卡进行识别，统计分析整个题目的错误情况，并根据不同用户展现的不同数据效果。本系统以OpenCV 作为技术支持，以SpringBoot Vue进行前后端分离设计，以Uni框架作为移动端开发框架。
3. 研究方法与步骤
3.1 研究方法
本课题采用的IDEA开发知识，运用的开发语言java，要熟悉SpringBoot和Vue，Uni框架。了解并运用其他有关知识，系统具有较高的灵活性和安全性。在设计过程中，将参照国内外一些同类网站，借鉴他们的布局框架将课题的基本功能合理地组织起来，形成友好的、高效的交互过程。
3.2 开发步骤
4. 参考文献
[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].长沙: 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, 2020,3(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, 4(8):24-25.
5. 工作计划
(1) 2022年1月10日 — 2022年1月30日
接受毕业设计任务，查阅资料并完成开题报告；
(2)2022年2月1日 — 2022年2月8日
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
