基于Hough变换的答题卡识别opencv

答题卡识别是计算机视觉中的一个重要领域，可以通过Hough变换来实现。

Hough变换是一种在图像中寻找直线、圆等几何形状的方法。在答题卡识别中，我们可以利用Hough变换来检测答题卡中的圆圈或方框等几何形状，从而确定答题卡上填写的选项。

具体实现过程如下：

1. 读取答题卡图像，并进行灰度化和二值化处理。

2. 使用Hough变换检测圆形或方框的轮廓。

3. 对轮廓进行排序和分类，确定每个选项的位置。

4. 识别填写的选项，根据识别结果计算得分。

下面是一个示例代码，使用OpenCV实现基于Hough变换的答题卡识别：

import cv2

# 读取答题卡图像
img = cv2.imread('test.png')

# 灰度化和二值化处理
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
thresh = cv2.adaptiveThreshold(gray,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,\
            cv2.THRESH_BINARY,11,2)

# Hough变换检测圆形轮廓
circles = cv2.HoughCircles(thresh,cv2.HOUGH_GRADIENT,1,20,
                            param1=50,param2=30,minRadius=0,maxRadius=0)

# 遍历圆形轮廓，确定每个选项的位置
for i in circles[0,:]:
    # 识别填写的选项
    x = int(i[0])
    y = int(i[1])
    r = int(i[2])
    roi = img[y-r:y+r,x-r:x+r]
    # 对roi进行识别和计分

# 显示结果
cv2.imshow('Result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

需要注意的是，Hough变换的性能和精度受到许多因素的影响，包括图像质量、参数设置等。因此，在实际应用中需要进行调试和优化，以达到最佳效果。