opencv答题卡识别判卷

OpenCV可以用于识别答题卡，实现判卷。具体的实现步骤如下：

1. 预处理：将答题卡图像进行灰度化、二值化、去噪等操作，使得图像清晰易于处理。

2. 定位：使用轮廓检测或者霍夫变换等方法，找到答题卡在图像中的位置，并进行透视变换，使得答题卡图像变成矩形。

3. 区域划分：将答题卡分成若干个小方块，每个小方块对应一个题目选项。

4. 识别：对于每个小方块，使用模板匹配或者特征提取等方法，识别出选项。

5. 计分：根据每个题目的正确答案和识别出的选项，计算分数。

需要注意的是，实现答题卡识别判卷需要一定的图像处理和机器学习技术，具体的实现难度较高。

相关问题

opencv答题卡判卷系统

OpenCV答题卡判卷系统是一种利用计算机视觉技术对答题卡进行自动识别和判分的系统。该系统主要包括以下步骤：
1. 图像预处理：包括高斯滤波、边缘检测、轮廓检测等操作，以提高图像质量和准确性。
2. 透视变换：将答题卡图像进行透视变换，使其变为矩形，方便后续处理。
3. 自适应阈值处理：根据图像的特点，自适应地确定二值化阈值，以便更好地分离出答题卡上的填涂区域。
4. 找到每一个圆圈轮廓：利用霍夫圆变换等方法，找到答题卡上每一个圆圈的轮廓。
5. 掩码：根据圆圈轮廓生成掩码，以便后续统计填涂情况。
6. 检测结果：根据掩码统计填涂情况，得出答题卡的得分和答题情况。

python-opencv答题卡识别

### 使用 Python 和 OpenCV 进行答题卡识别

#### 预处理阶段
为了提高后续处理的效果，在开始之前要对输入的答题卡图像做一系列预处理工作。这包括但不限于将彩色图转换成灰度图，通过二值化使图像黑白分明，并去除可能存在的噪声干扰。

import cv2
import numpy as np

def preprocess_image(image_path):
    # 加载原始图像并转为灰度模式
    image = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

    # 应用高斯模糊减少噪音
    blurred = cv2.GaussianBlur(image, (5, 5), 0)

    # 自适应阈值法进行二值化处理
    thresh = cv2.adaptiveThreshold(blurred, 255,
                                   cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,
                                   cv2.THRESH_BINARY_INV, 11, 2)
    
    return thresh

此部分的操作能够有效提升之后轮廓查找以及特征提取的质量[^1]。

#### 轮廓检测与定位
经过初步清理后的图像更易于分析其几何特性。接下来的任务是从中找出代表答题区域的关键形状——通常是矩形框内的选项标记。为此，先寻找整个页面上的所有闭合边界，再从中筛选出最有可能属于答题区的部分。

def find_contours(thresh_img):
    contours, _ = cv2.findContours(thresh_img.copy(),
                                  cv2.RETR_EXTERNAL,
                                  cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    contour_data = []
    for c in contours:
        peri = cv2.arcLength(c, True)
        approx = cv2.approxPolyDP(c, 0.02 * peri, True)

        if len(approx) == 4:  # 只考虑四边形作为候选对象
            contour_data.append((approx, cv2.contourArea(approx)))

    sorted_contours = sorted(contour_data, key=lambda x:x[1], reverse=True)[:5]

    return [c[0] for c in sorted_contours]

上述函数会返回按面积大小排列前五名的疑似答题区位置信息列表[^3]。

#### 图像矫正（透视变换）
一旦确定了潜在的目标区域，则可以通过计算四个角点之间的关系来进行视角校正，从而获得更加规整的标准视图用于下一步解析。

def four_point_transform(image, pts):
    rect = order_points(pts.reshape(4, 2))
    (tl, tr, br, bl) = rect

    widthA = np.sqrt(((br[0] - bl[0]) ** 2) + ((br[1] - bl[1]) ** 2))
    widthB = np.sqrt(((tr[0] - tl[0]) ** 2) + ((tr[1] - tl[1]) ** 2))
    maxWidth = max(int(widthA), int(widthB))

    heightA = np.sqrt(((tr[0] - br[0]) ** 2) + ((tr[1] - br[1]) ** 2))
    heightB = np.sqrt(((tl[0] - bl[0]) ** 2) + ((tl[1] - bl[1]) ** 2))
    maxHeight = max(int(heightA), int(heightB))

    dst = np.array([
        [0, 0],
        [maxWidth - 1, 0],
        [maxWidth - 1, maxHeight - 1],
        [0, maxHeight - 1]], dtype="float32")

    M = cv2.getPerspectiveTransform(rect, dst)
    warped = cv2.warpPerspective(image, M, (maxWidth, maxHeight))

    return warped


def order_points(pts):
    rect = np.zeros((4, 2), dtype="float32")
    s = pts.sum(axis=1)
    rect[0] = pts[np.argmin(s)]
    rect[2] = pts[np.argmax(s)]

    diff = np.diff(pts, axis=1)
    rect[1] = pts[np.argmin(diff)]
    rect[3] = pts[np.argmax(diff)]

    return rect

这段代码实现了基于选定角落坐标的精确变形调整过程。

---