试卷识别 opencv 源码

试卷识别通常涉及图像处理和计算机视觉技术，其中OpenCV是一个广泛使用的库，用于实时图像和视频分析。在试卷识别中，OpenCV源码可能会包含以下几个步骤：

1. **读取和预处理**：首先，通过OpenCV的`imread()`函数读取图片，并可能应用灰度化、二值化等预处理操作，以便于后续的文字检测。

2. **边缘检测**：可以利用如Canny算子或Sobel算子进行边缘检测，找出文字区域的轮廓。

3. **字符分割**：对预处理后的图像进行分割，例如通过膨胀或腐蚀操作将连续的文本区域分开。

4. **特征提取**：对于每个字符，可能需要提取一些特征点（如霍夫圆或矩形），并利用模板匹配或OCR（光学字符识别）算法识别字符。

5. **光学字符识别（OCR）**：这是关键步骤，可能涉及到训练机器学习模型（如Tesseract或其他深度学习库）来识别识别出的字符。

6. **后处理和校验**：检查识别结果，处理可能出现的错误，比如连接断开的字符。

请注意，实际的OpenCV源码会非常复杂，涉及到大量的图像处理算法和数据结构。如果你想要了解具体的源码细节，你可以查看OpenCV官方文档、GitHub仓库中的示例代码或者参考相关的开源项目。