用skimage库判断答题卡选项的正误

要用skimage库判断答题卡选项的正误，首先需要将答题卡图片进行处理，将选项区域分离出来，并将选项区域转化为二值图像。接着，可以使用skimage库中的图像处理函数，如threshold_otsu函数或adaptive_threshold函数，对二值图像进行阈值处理，使得选项区域的像素值变为0或1。

然后，我们可以使用skimage库中的图像比较函数，如structural_similarity函数或mean_squared_error函数，来比较选项区域的二值图像与标准答案的二值图像之间的相似度。如果相似度高于一定的阈值，则判断该选项为正确答案；否则为错误答案。

需要注意的是，这种方法需要事先准备好标准答案的二值图像，且选项区域的二值图像需要与标准答案的二值图像尺寸一致，并且需要保证选项区域的二值图像与标准答案的二值图像的方向一致。

相关问题

用skimage库选择答题卡选项的位置

要使用`skimage`库选择答题卡选项的位置，需要先进行图像预处理，将彩色图像转换为灰度图像，并对图像进行二值化处理，使得选项区域变成黑色，非选项区域变成白色。然后可以使用`skimage`库中的`find_contours`函数找到图像中的轮廓。

以下是一个示例代码，假设我们有一张答题卡的图像`image`：

from skimage import io, color, filters, measure

# 将彩色图像转换为灰度图像
gray = color.rgb2gray(image)

# 对图像进行二值化处理
thresh = filters.threshold_otsu(gray)
binary = gray < thresh

# 找到图像中的轮廓
contours = measure.find_contours(binary, 0.5)

# 遍历轮廓，找到选项区域的位置
for contour in contours:
    # 计算轮廓的面积和边界框
    area = measure.area(contour)
    bbox = measure.bounding_box(contour)
    # 如果面积大于某个阈值，认为是选项区域
    if area > 100 and area < 2000:
        # 在原图像上绘制边界框
        image[int(bbox[0]):int(bbox[2]),int(bbox[1]):int(bbox[3]),:] = [255,0,0]
    
# 显示处理后的图像
io.imshow(image)
io.show()

这段代码将选项区域的边界框用红色框出来，可以根据实际情况调整阈值和绘制方式。

用skimage实现答题卡的识别和判断

要使用skimage实现答题卡的识别和判断，可以按照以下步骤进行：

1. 首先使用skimage读入答题卡的图像，可以使用以下代码：

from skimage import io

image = io.imread('answer_sheet.jpg')

2. 对图像进行预处理，包括灰度化、二值化、去噪等操作，可以使用以下代码：

from skimage import color, filters

gray_image = color.rgb2gray(image)
binary_image = gray_image > filters.threshold_otsu(gray_image)
denoised_image = filters.median(binary_image)

3. 使用skimage中的Hough变换来检测出答题卡的边缘，可以使用以下代码：

from skimage.transform import probabilistic_hough_line

lines = probabilistic_hough_line(denoised_image, threshold=10, line_length=5, line_gap=3)

4. 根据检测到的边缘，将答题卡从原图中分割出来，可以使用以下代码：

import numpy as np
from skimage.draw import polygon

xmin = np.min([line[0][0] for line in lines])
ymin = np.min([line[0][1] for line in lines])
xmax = np.max([line[0][0] for line in lines])
ymax = np.max([line[0][1] for line in lines])

mask = np.zeros_like(gray_image)
rr, cc = polygon([ymin, ymax, ymax, ymin], [xmin, xmin, xmax, xmax])
mask[rr, cc] = 1

answer_sheet = np.multiply(gray_image, mask)

5. 对答题卡中的选项区域进行检测和识别，可以使用一些机器学习或深度学习的方法来训练模型，识别出选项区域，并判断每个选项是否被选中。

以上就是使用skimage实现答题卡的识别和判断的基本步骤。当然，具体实现还需要根据具体的场景和需求进行调整和完善。