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...
(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,并计算各选项的白色像素点个数。(3)筛选出白色像素点个数最大的选项,将该选项作为考生作答选项。(4)将考试作答选项与标准答案进行比较,给出评阅结果。2....
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)...
在OpenCV中,答题卡选择区域识别的流程通常包括读取图像、预处理图像、选择特定区域、对所选区域进行进一步处理以及识别所选区域内的内容。以下是一个详细的步骤说明,包括一些关键代码片段: 1. 读取答题卡图像 首先,使用OpenCV读取答题卡图像。 python import cv2 # 读取图像 image = cv2.imread('path_to_answer_sheet...
opencv答题卡定位 答题卡识别算法 1.H = cv2.getPerspectiveTransform(rect, transform_axes) 获得投射变化后的H矩阵 参数说明:rect表示原始的位置左上,右上,右下,左下, transform_axes表示变换后四个角的位置 2.cv2.warpPerspective(gray, H, (width, height)) 根据H获得变化后的图像...
OpenCV实现答题卡识别 - Frommoon - 博客园OpenCV实现答题卡识别 - Frommoon - 博客园 对全部代码进行了学习和整理,对于不明白的地方进行了重新备注,尤其是最终判断答案部分,流程部分也有补充; 总结:需求应该更加明确,比如项目之初就应该确定要输出具体的什么内容。
本文通过两个案例,一个是菜单矫正及OCR识别;另一个是答题卡矫正及OCR识别。 1,如何扫描菜单并获取菜单内容 下面以菜单为例,慢慢剖析如何实现图像矫正,并获取菜单内容。 上面的斜着的菜单,如何扫描到如右图所示的照片呢?其实步骤有以下几步: 1,探测边缘
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...
一个简易的答题卡识别与分数判断小程序 修改说明: 1.不import imutils库,直接找mutils的源码,复制需要的函数的源码过来,分析算法原理 2.在jupter notebook中测试,可以方便地分阶段测试 引入必要的库 代码语言:javascript 复制 import numpy as np import cv2 import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt # ...
摘要: 目录1. 项目分析2.项目实验3.项目结果总结在观看唐宇迪老师图像处理的课程中,其中有一个答题卡识别的小项目,在此结合自己理解做一个简单的总结。1. 项目分析首先在拿到项目时候,分析项目目的是什么,要达到什么样 ... 目录 1. 项目分析 2.项目实验 ...