MATLAB与Python实战：Hough变换驱动的答题卡识别与深度学习在教育中的应用

本资源是一份详细的计算机视觉与深度学习实战教程，以MATLAB和Python为主要工具，专注于基于Hough变换的答题卡识别项目开发。随着信息化技术的飞速发展，计算机在答题卡阅卷中的应用已经成为教育行业的主流趋势。通过计算机自动阅卷，不仅能节省教育工作者的时间和精力，减少人为错误，提升考试公正性，还能实时记录和管理学生成绩，便于数据共享和长期存储。 本案例深入探讨了答题卡识别软件的设计与实现过程，首先强调了图像处理的重要性。系统通过图像分割和模式识别技术，对答题卡图像进行预处理，包括图像校正（如几何校正和彩色校正），消除设备和环境因素引起的图像质量下降问题。接着，通过对图像进行灰度化和二值化处理，降低计算复杂度，使得算法能够更有效地识别填充答案的位置。 在二值化阶段，选择合适的阈值至关重要，因为这关系到目标答案的精确识别。阈值选取策略分为全局和局部方法，适应不同考生答题卡填涂深浅度的差异。Hough变换在此过程中发挥关键作用，这是一种在参数空间中搜索直线的方法，用于检测和定位图像中的线条或形状，对于识别答题卡上的线条特征十分适用。 整个教程不仅涉及到了计算机视觉的基础理论，如图像处理、模式识别和Hough变换，还实践了MATLAB和Python这两种流行的编程语言，让读者能够掌握实际开发中的技能。通过学习这个案例，读者将能够构建一个实用的答题卡识别系统，应用于各类教育评估场景，推动教育信息化进程。