给出实现该功能的python代码

以下是一个简单的Python代码示例，用于演示如何使用OpenCV识别答题卡并进行判卷：

import cv2
import numpy as np

# 读入答题卡图像
img = cv2.imread('answer_sheet.jpg')

# 将图像转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 对图像进行二值化处理
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)

# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 找到最大轮廓，即答题卡轮廓
max_area = 0
max_contour = None
for contour in contours:
    area = cv2.contourArea(contour)
    if area > max_area:
        max_area = area
        max_contour = contour

# 对答题卡进行透视变换，得到矩形图像
rect = cv2.minAreaRect(max_contour)
box = cv2.boxPoints(rect)
box = np.int0(box)
w, h = int(rect[1][0]), int(rect[1][1])
src_pts = box.astype("float32")
dst_pts = np.array([[0, h-1], [0, 0], [w-1, 0], [w-1, h-1]], dtype="float32")
M = cv2.getPerspectiveTransform(src_pts, dst_pts)
result = cv2.warpPerspective(img, M, (w, h))

# 对矩形图像进行处理，识别出每个小方块中的选项
# TODO: 实现该部分代码

# 计算分数
# TODO: 实现该部分代码

需要注意的是，以上代码仅提供了答题卡识别和透视变换的实现，识别选项和计算分数的部分需要进一步实现。同时，以上代码中的参数和方法可能需要根据具体情况进行调整和优化。