编程题自动阅卷系统的设计与实现通常涉及以下步骤：
导入工具包及预处理
导入必要的库，如`numpy`、`argparse`、`imutils`和`cv2`等。
设置参数
使用`argparse`库设置命令行参数，例如输入图像的路径。
图像处理
对输入图像进行预处理，可能包括图像增强、去噪、二值化等操作。
坐标点处理
定义函数`order_points`和`four_point_transform`来处理图像中的四个坐标点，这些点通常对应于答案的左上角、右上角、右下角和左下角。
结果比对
将学生程序的输出结果与标准答案进行比对，计算相似度。
可以采用动态评阅、结果对比和静态评阅相结合的方法，将总分数分解为结果分、语法分和词法分三个部分。
评分逻辑
根据比对结果给出相应的分数，例如完全正确给满分，部分正确给部分分数，没有结果输出给零分。
输出结果
将评分结果写入到成绩文件中，并可能提供一个可视化界面来展示结果。
示例代码
```python
import numpy as np
import argparse
import imutils
import cv2
设置参数
ap = argparse.ArgumentParser（）
ap.add_argument（"-i", "--image", default="test_01.png", help="Path to the input image"）
args = vars（ap.parse_args（））
读取图像
image = cv2.imread（args["image"]）
转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor（image, cv2.COLOR_BGR2GRAY）
二值化图像
_, binary = cv2.threshold（gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY）
显示图像
cv2.imshow（"Output", binary）
cv2.waitKey（0）
cv2.destroyAllWindows（）
```
建议
模块化设计：将阅卷系统的各个功能模块化，便于维护和扩展。
错误处理：增加错误处理机制，确保系统在遇到异常情况时能够正常运行。
性能优化：对于大规模阅卷，考虑优化算法和系统性能，确保评分过程高效。
用户反馈：提供用户反馈机制，帮助改进系统功能和用户体验。
通过以上步骤和示例代码，可以构建一个基本的编程题自动阅卷系统。根据具体需求，可以进一步扩展和优化系统功能。