在开发一个基于Python和Django的答题卡识别与自动判分系统时，如何进行图像预处理和特征提取以提高识别准确率？

为了确保答题卡图像能够被准确识别，图像预处理和特征提取是至关重要的步骤。首先，我们需要对答题卡图像进行灰度化处理，这可以简化图像数据并减少后续处理的复杂度。接着，应用二值化处理，将图像转换为黑白两色，以突出答题卡上的标记。此外，去噪操作有助于清除图像中的不必要的干扰信息，如扫描时产生的噪音或笔迹上的阴影。

参考资源链接：[Python计算机视觉答题卡识别判分系统实现](https://wenku.csdn.net/doc/66xcmafcp9?spm=1055.2569.3001.10343)

在图像预处理之后，我们需要提取出答题卡的关键特征。对于选择题，重点是识别涂鸦标记的位置，这通常涉及到轮廓检测和模式匹配算法。对于填空题，我们需要运用OCR（光学字符识别）技术来识别手写或印刷的文字。在某些情况下，可能还需要应用机器学习或深度学习模型来提高识别的准确率，例如使用卷积神经网络（CNN）来识别复杂的图像模式。

这个过程中，Python的OpenCV库是一个强大的工具，它提供了丰富的图像处理函数。而Pillow（PIL）库则可以用于图像的基本操作。至于特征提取和识别部分，可以利用如Tesseract OCR引擎来实现文字识别，或者使用专门的机器学习库，如scikit-image和TensorFlow，来进行更复杂的图像分析和识别。

在整个系统中，Django框架负责管理Web层面的任务，如用户交互和数据展示，而图像处理和识别逻辑则主要由Python脚本和相关库来完成。实现这一系统的过程中，不断测试和优化算法是至关重要的，以确保系统能够在不同条件和答题卡质量下都能保持较高的准确率和鲁棒性。

参考资源链接：[Python计算机视觉答题卡识别判分系统实现](https://wenku.csdn.net/doc/66xcmafcp9?spm=1055.2569.3001.10343)