cv2.drawContours(mask, [c], -1,255, -1)#-1表示填充,[c]表示选项轮廓cv_show('mask',mask) (4)结果 由于填涂后的答题卡在二值图像中>0的像素点较多,而且掩模中的圆圈部分的像素值为255,其余部分的像素值为0,将掩模与原图像进行“与”操作,得到每一个圆圈的“与”运算结果,判断该选...
随着信息化的发展,计算机阅卷已经成为一种常规操作。在大型考试中,客观题基本不再需要人工阅卷。答题卡识别的基本实现原理如图所示,其主要包含以下步骤。(1)进行反二值化阈值处理,将后续操作中要使用的选项处理为前景(白色),将答题卡上其他不需要进行后续处理的位置处理为背景(黑色)。(2)将每个选项提取出来,并计算各...
定位并规整答题卡 图像预处理:如灰度处理、二值化处理等 轮廓检测(答题卡) 透视变换 2. 答题卡结果检测 自适应二值化处理 轮廓检测(选项) 绘制掩模 将原图与掩模数据进行求和,得到新图 对新图求总和,当答题卡被填涂时,掩模内为白色居多,总和较大,当答题卡没有被填涂,则黑色居多,总和小; 对总和进行排序,得...
14、对25个圆形轮廓按照从上到下进行排序,划分出5组(即代表五道题) boundingBoxes = [cv.boundingRect(c) for c in questionCnts] (questionCnts, boundingBoxes) = zip(*sorted(zip(questionCnts, boundingBoxes), key=lambda b: b[1][1], reverse=False)) 1. 2. 在这里使用的相关函数(zip、lambda等)...
1.4 找出答题卡轮廓 本次其实原本也只检测到了一个轮廓. # 确保拿到的轮廓是答题卡的轮廓 if cnts: # 对轮廓面积排序 cnts = sorted(cnts, key = cv2.contourArea, reverse = True) # 遍历每一个轮廓 for c in cnts: # 计算周长 perimeter = cv2.arcLength(c, True) ...
大家在考试的时候都填图过答题卡,使用答题卡可以使用计算机来自动判断选择题答案正确与否,加快阅卷速度。今天我将使用OpenCV来让计算机自动评阅答题卡。 我们使用的答题卡如下所示,总共有5道题目,每个题目有ABCDE5个选项。 要实现OpenCV来扫描答题卡答案,我们需要分以下6个步骤完成: ...
opencv实现答题卡识别 opencv实现答题卡识别 本⽂实例为⼤家分享了opencv实现答题卡识别的具体代码，供⼤家参考，具体内容如下 """识别答题卡 """import cv2 import numpy as np def showImg(img_name, img):cv2.imshow(img_name, img)cv2.waitKey()cv2.destroyAllWindows()def get_max_rect(sorted_cnts...
基于OpenCV的答题卡识别系统主要采用C/C++语言编程,借助OpenCV库提供的图像处理、形态学运算、边缘检测、模板匹配、轮廊检测等功能实现对答题卡图像的处理和识别。 二、系统实现 1. 图像预处理 为了提高答题卡的识别准确度和速度,我们首先对输入的答题卡图像进行预处理。具体包括调整图像大小、降噪、灰度化、二值化等操...
approxPolyDP(c, 0.02 * peri, True)# 多边形近似 # 如果我们的近似轮廓有四个顶点,那么就认为找到了答题卡 if len(approx) == 4: docCnt = approx # 保存答题卡轮廓 break 透视变换来提取答题卡 代码语言:javascript 复制 #【3】应用透视变换来提取图中的答题卡 paper = four_point_transform(image, ...
使用python3+opencv3实现的一些识别答题卡的例子 识别例子02 例子02是ayoungprogrammer博客上参考作者原版C++代码和思路,然后改造成python版本的,先在本地运行成功之后,然后加上自己的理解,给大多数核心代码加上了详细的中文注释,并在每一个关键阶段都会弹出具体的窗体展示识别流程,这样便于大家更能详细的看到核心部分的...