随着网络技术、计算机技术的不断进步,数字图像处理技术的利用也不断向前发展,从数字图像处理技术中拓展出来的图像识别技术也是一个非常重要的研究方向。目前,采用数字图像处理技术和模式识别技术的各种应用渗透到日常生活的各个方面,对于教育考试领域的各个方面也产生了深刻的影响。对于传统的人工阅卷方式,日益显现的诸多弊端给教学考试带来了不便,亟需一种新的阅卷方法来改变这种不好的弊端。在这种背景下出现的答题卡网上自动阅卷系统是一种以减小主观评卷误差,可以实现公平公正阅卷的一种全新的阅卷模式。针对答题卡自动阅卷的需要,研究考生答题卡的数字化处理,自动提取识别考生答题卡的客观题填涂选项,具有十分重要的应用价值。答题卡自动阅卷由于优点显著,逐渐在大型的选拔性考试中被广泛应用,但是目前高考答题卡自动阅卷的客观题识别技术还存在答题卡印刷和裁剪精度要求高、识别形式固定单一的不足。本文首先概述了答题卡自动阅卷的概念、目前国内外研究发展状况、OpenCV的原理和主要功能,接着对数字图像处理和识别领域的技术和理论知识进行了阐述,对图像的灰度化、二值化、倾斜校正的方法进行了重点描述。本文分析了答题卡阅卷系统的业务流程和系统流程,根据目前考试客观题部分的评阅长期以来一直采用光标阅读机OMR技术的特点,通过与计算机数字图像处理技术的结合,在光学标记原理上本文开发了一套阅卷系统。把答题卡图像处理过程分为了四个部分,分别是电子化图像、图像预处理、信息获取以及特征提取,分别对每一项关键技术进行论述。本文提出了一个采用Excel表格制作答题卡的便捷方法,研究了通过识别答案题号再识别答案选项的方式,可以较好地避免答题卡样式发生改变时对分割造成的影响,识别多种样式的答题卡。OpenCV在VC++环境下具有非常便利的条件,本文利用这个优点,开发出一套答题卡阅卷系统,可以识别出答题卡单选、多选、考试类型、学号等不同的答题卡区域,并且考试所需要制作的答题卡无需很高的印刷和剪裁精度。