skimage识别答题卡

scikit-image（skimage）是一个用Python编写的图像处理库，可以用于图像分析、处理、增强和计算机视觉应用。在答题卡识别方面，可以使用skimage中的图像处理函数对答题卡进行处理，例如二值化、边缘检测和轮廓提取等。然后使用skimage中的模板匹配函数对答题卡进行匹配，识别出填涂的选项。同时，也可以使用skimage中的机器学习算法对答题卡进行分类识别，例如支持向量机（SVM）和随机森林（Random Forest）。

相关问题

用skimage实现答题卡的识别

要使用skimage实现答题卡的识别，可以按照以下步骤操作：

1. 导入skimage模块和其他需要的模块，如numpy和matplotlib。

2. 读取答题卡的图像，可以使用skimage.io模块的imread函数。

3. 对图像进行预处理，包括灰度化、二值化、边缘检测等操作，以便更好地分离出答题卡和答案区域。

4. 使用skimage.measure模块的find_contours函数找到答案区域的轮廓。

5. 对轮廓进行处理，包括去除不必要的轮廓、按照顺序排列轮廓等操作。

6. 根据轮廓的位置和形状确定答案区域的位置和大小。

7. 将答案区域进行分割，得到每个选项的图像。

8. 对每个选项的图像进行处理，包括二值化、去除噪声等操作，以便更好地识别。

9. 使用OCR技术对每个选项的图像进行识别，得到对应的答案。

10. 根据识别结果确定最终的答案。

以上是使用skimage实现答题卡的识别的基本步骤，具体实现时需要根据具体情况进行调整和优化。

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。