OpenCV从入门到精通实战(四)——答题卡识别判卷系统 基于OpenCV的答题卡识别系统,其主要功能是自动读取并评分答题卡上的选择题答案。系统通过图像处理和计算机视觉技术,自动化地完成了从读取图像到输出成绩的整个流程。下面是该系统的主要步骤和实现细节的概述: 1. 导入必要的库 系统首先导入了numpy、argparse、imutils...
如果答题卡涂成一个圆,我们也可以用霍夫变换来检测圆,但如果涂的不像是一个圆就没有办法检测出来了,下面这个图右边可以检测出来,左边这个检测不出来 首先我们创建一个空的列表用于存储 答题卡上答案 的轮廓 遍历图中的所有轮廓,对轮廓进行矩形近似,之后算出矩形的宽高比ar,之后进入判定,如果宽>=20,高>=20,宽...
答题卡识别判卷,大家应该都不陌生。那么它需要做什么呢?肯定是将我们在答题卡上画圈圈的地方识别出来。这是答题卡样子(原图请去我GitHub上拿:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice):我们肯定是需要分为两步走,第一步就是和上面处理类似,拿到答题卡的最终透视变换结果,使得图片中的答题卡可以凸显...
人工智能研究所关注Python-OpenCV项目实战-答题卡识别判卷4-选项判断识别发布于 2022-01-17 14:21 · 8903 次播放 赞同添加评论 分享收藏喜欢 举报 PythonOpenCV人工智能计算机视觉图像处理程序员 写下你的评论... 暂无评论相关...
【OpenCV项目实战-答题卡识别判卷】计算机视觉实战项目(附赠所有源码)共计5条视频,包括:高考阅卷机是如何识别你的答题卡的?、1-整体流程与效果概述、2-预处理操作等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
高中shen创建的收藏夹科普内容:太神了【给1078万考生自动判卷的神器】OpenCV项目实战-答题卡识别判卷(深度学习_计算机视觉_图像处理_目标检测),如果您对当前收藏夹内容感兴趣点击“收藏”可转入个人收藏夹方便浏览
OpenCV用C++语言编写,它具有C ++,Python,Java和MATLAB接口,并支持Windows,Linux,Android和Mac OS,OpenCV主要倾向于实时视觉应用,并在可用时利用MMX和SSE指令, 如今也提供对于C#、Ch、Ruby,GO的支持。 适用人群 人工智能与计算机视觉方向的同学们 课程概述 Ope...
答题卡识别判卷,opencv,识别答题卡上填涂的选项,并判断是否正确. Contribute to 20km-shimakaze/Identify_answer_cards development by creating an account on GitHub.
get_answer.py: #导入工具包 import numpy as np import argparse import imutils import cv2 # 设置参数 ap = argparse.ArgumentParser() ap.add_argument("-i"
我们肯定是需要分为两步走,第一步就是和上面处理类似,拿到答题卡的最终透视变换结果,使得图片中的答题卡可以凸显出来。第二步就是根据正确答案和答题卡的答案来判断正确率。2.1 扫描答题卡及透视变换这里我们对答题卡进行透视变换,因为之前已经详细的学习了这一部分,这里不再赘述,只是简单记录一下流程和图像处理效果...