用skimage实现答题卡的识别和判断
时间: 2023-12-03 10:45:11 浏览: 23
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:
```python
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:
```python
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:
```python
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:
```python
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。