使用opencv实现答题卡识别，并给出具体代码

好的，下面是使用OpenCV实现答题卡识别的具体代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取图片
img = cv2.imread('test.png')

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

# 对灰度图像进行高斯模糊处理
blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)

# 对图像进行二值化处理
thresh = cv2.threshold(blurred, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU)[1]

# 对图像进行形态学处理
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (21, 21))
closed = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)

# 查找轮廓
cnts = cv2.findContours(closed.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = cnts[0] if len(cnts) == 2 else cnts[1]

# 初始化答案列表
questionCnts = []

# 遍历轮廓
for c in cnts:
    # 计算轮廓的面积和周长
    area = cv2.contourArea(c)
    perimeter = cv2.arcLength(c, True)
    
    # 过滤掉面积和周长不符合要求的轮廓
    if area > 5000 and perimeter < 1000:
        # 计算轮廓的近似多边形
        approx = cv2.approxPolyDP(c, 0.05 * perimeter, True)
        
        # 如果轮廓是一个矩形，则将其添加到答案列表中
        if len(approx) == 4:
            questionCnts.append(approx)

# 对答案列表进行排序
questionCnts = sorted(questionCnts, key=lambda x: x[0][1])

# 遍历答案列表
for (q, i) in enumerate(np.arange(0, len(questionCnts), 5)):
    # 对题目矩形进行排序
    cnts = sorted(questionCnts[i:i + 5], key=lambda x: x[0][0])
    
    # 初始化答案字典
    bubbled = None
    
    # 遍历题目矩形
    for (j, c) in enumerate(cnts):
        # 计算题目矩形的中心坐标
        (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c)
        centerX = x + w // 2
        centerY = y + h // 2
        
        # 查找圆形区域
        roi = thresh[centerY - 10:centerY + 10, centerX - 10:centerX + 10]
        total = cv2.countNonZero(roi)
        
        # 如果圆形区域的像素点个数大于阈值，则认为该题目被选中
        if bubbled is None or total > bubbled[0]:
            bubbled = (total, j)
    
    # 将答案添加到答案列表中
    print("Question {}: {}".format(q + 1, chr(bubbled[1] + 65)))

上述代码实现了对答题卡的识别，并输出了识别结果。需要注意的是，在实际使用时，需要根据答题卡的具体情况进行参数的调整，以达到最佳的识别效果。