每年高考结束后，成千上万的考生和家长都会面对一个头疼的问题：怎么填志愿？现在越来越多的在线高考志愿填报系统开始引入图像处理技术，让这个过程变得更直观、更高效。
成绩单识别：从拍照到数据录入
很多学生手里只有手写的模拟考成绩，或者纸质版的排名表。传统方式是手动输入，容易出错。现在的智能填报平台支持上传成绩单照片，系统会自动识别文字内容。这背后靠的是OCR（光学字符识别）技术，它能精准提取表格中的科目、分数、年级排名等信息。
比如你拿手机拍了一张月考成绩单，系统不仅能读出“数学：132”，还能判断这是理科试卷，并结合历年录取数据推荐合适的院校专业。
志愿图表可视化：一图看懂录取概率
填报系统不会只扔给你一堆学校代码和分数线。它们会生成柱状图、雷达图甚至热力图，展示不同志愿组合的冲稳保策略。这些图表的生成依赖前端图像渲染技术，像Canvas或SVG，把复杂数据变成一眼能懂的视觉信息。
比如你的分数在全省排位7000名左右，系统会画出一条曲线，横轴是院校往年录取位次，纵轴是录取概率，再用颜色深浅标出“冲刺区”“稳妥区”“保底区”，就像天气预报里的降水概率图一样直观。
证件照合规检测：避免因小失大
报名时上传的证件照有严格要求：白底、免冠、不能戴眼镜反光。有些平台集成了图像分析模块，能自动检测照片是否符合规范。它会分析像素分布、人脸角度、背景纯度，一旦发现头发遮住眉毛或照片太暗，立刻提醒重新拍摄。
这功能听起来小，但很实用。去年有个考生因为照片背影有杂物被退回三次，耽误了志愿修改时间。
代码示例：简单的OCR调用
下面是一个前端调用OCR接口的简化示例，用于识别成绩单图片中的文字：
fetch('/api/ocr', {
method: 'POST',
body: JSON.stringify({ imageBase64: base64Image }),
headers: { 'Content-Type': 'application/json' }
})
.then(response => response.json())
.then(data => {
console.log('识别结果：', data.text);
});这类技术正在悄悄改变志愿填报的体验。不再是枯燥地查表格、翻指南，而是像刷短视频一样滑动查看推荐院校，点击就能看到校园VR实景和专业就业趋势图。图像处理让数据更有温度，也让选择更清晰。