问答辅助建立题库的方式

现在大多数答题辅助对于图像的识别都没啥问题，主要就是最后问题的搜索，在这主要是讨论一种建立题库的方式，仅供大家参考。https://github.com/neal1991/answers

构建题库

目前答题应用最关键的就是搜索算法了，现在利用 ocr 去识别图片已经不是关键问题，最关键的是如何搜索到正确的答案。现在出题的方式也越来越诡异，所以建立题库就很有必要了。

目前来说各种答题辅助对于答题 APP 题目的文字的识别基本都没有太大的问题，主要的问题就是现在答案的搜索上。因为现在的题目出题方式越来越妖，直接去百度搜索或者百度搜索，或者统计搜索的结果数都是不太准确的。所以我希望能通过 elasticsearch 来建立一个问题题库，当然题库的建设需要其他人的建设和参与。

部分代码主要是来自于 TopSup，主要增加的是题库的建立方法以及在题库中搜索的方法。

ElasticSearch

下载地址
使用起来比较简单，直接运行 bin/elasticsearch 或者 bin/elasticsearch.bat（ windows 平台）即可。
验证 elasticsearch 是否正确运行，打开浏览器访问 http://localhost:9200 出现结果为：

{
  "name" : "69VnU74",
  "cluster_name" : "elasticsearch",
  "cluster_uuid" : "_ApoeosaQO24L7XfZUJ_1A",
  "version" : {
    "number" : "6.1.2",
    "build_hash" : "5b1fea5",
    "build_date" : "2018-01-10T02:35:59.208Z",
    "build_snapshot" : false,
    "lucene_version" : "7.1.0",
    "minimum_wire_compatibility_version" : "5.6.0",
    "minimum_index_compatibility_version" : "5.0.0"
  },
  "tagline" : "You Know, for Search"
}

Config

主要包括百度 ocr API 的相关配置以及截图区域的配置，按照 config/config.template.yaml来进行配置。

贡献题库方式

有两种方式你可以贡献题库，一种是通过文本方式，另外一种是上传图片的方式。

文本方式

你只要在 questions.txt 最后一行添加文字就可以了，问题和答案之间应该有一个空格。

上传图片

利用图片创建题库的方式一开始存在一个问题，如何从选项中找到正确的选项呢。一开始想通过选项的数字来判断，但是正确的选项并不一定是选择人数最多的。感谢图像处理这门课程，我想起来彩色的图片转换成灰度图的时候，灰度值应该比灰色图像的高。正确选项的背景颜色是彩色的，所以我们只要截图选项区域，然后通过两个阈值来过滤，设置阈值为 120 可以获得所有选项，设置阈值为 190 则不包含正确的选项，通过这个差别就可以找到正确的选项了。

License

MIT

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