Opencv 答题卡识别

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OpenCV 是一个用于计算机视觉的开源库，可以用于答题卡识别。以下是一个使用 OpenCV 进行答题卡识别的基本步骤：

一、图像预处理

1.读取图像
使用 cv2.imread() 函数读取答题卡图像。

import cv2

image = cv2.imread('answer_sheet.jpg')

2.灰度化
将彩色图像转换为灰度图像，减少计算量。

gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

3.二值化
通过阈值处理将图像转换为二值图像，以便更好地识别答题卡上的标记。

ret, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

4.去噪
可以使用滤波等方法去除图像中的噪声。

blurred = cv2.GaussianBlur(binary, (5, 5), 0)

二、答题卡定位

1.边缘检测
使用边缘检测算法（如 Canny 边缘检测）找到答题卡的边缘。

edges = cv2.Canny(blurred, 50, 150)

2.轮廓检测
通过轮廓检测找到答题卡的轮廓。

contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

3.筛选轮廓
根据答题卡的形状和大小等特征，筛选出可能是答题卡的轮廓。

收起

for contour in contours:

peri = cv2.arcLength(contour, True)

approx = cv2.approxPolyDP(contour, 0.02 * peri, True)

if len(approx) == 4:

答题卡轮廓 = approx

break

4.透视变换
对答题卡进行透视变换，将其校正为正面视图。

src_pts = np.float32([答题卡轮廓[0], 答题卡轮廓[1], 答题卡轮廓[2], 答题卡轮廓[3]])

dst_pts = np.float32([[0, 0], [image.shape[1], 0], [image.shape[1], image.shape[0]], [0, image.shape[0]]])

M = cv2.getPerspectiveTransform(src_pts, dst_pts)

warped = cv2.warpPerspective(image, M, (image.shape[1], image.shape[0]))

三、答案识别

1.分割答题区域
根据答题卡的布局，将答题区域分割出来。

2.识别答案
对于选择题，可以使用模板匹配等方法识别答案。对于填空题等其他类型的题目，可以使用字符识别技术。

例如，对于选择题，可以使用以下方法：

收起

# 假设答案区域是一个矩形

answer_region = warped[answer_y_start:answer_y_end, answer_x_start:answer_x_end]

# 加载答案模板

template_a = cv2.imread('template_a.jpg', 0)

template_b = cv2.imread('template_b.jpg', 0)# 依次与每个选项模板进行匹配

matches_a = cv2.matchTemplate(answer_region, template_a, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)

matches_b = cv2.matchTemplate(answer_region, template_b, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)

# 根据匹配结果确定答案if np.max(matches_a) > np.max(matches_b):

answer = 'A'else:

answer = 'B'

四、结果输出

将识别出的答案输出或存储起来。

这只是一个基本的答题卡识别流程，实际应用中可能需要根据具体的答题卡样式和要求进行调整和优化。同时，还可以结合其他技术，如机器学习和深度学习，提高答案识别的准确性。