首先需要对输入的原始图像进行灰度转换、高斯去噪;然后进行轮廓检测,通过遍历拿到最大的轮廓也就是答题卡的部分,接着执行透视变换使图像只保留答题卡且规整,然后对透视变换后的图像再执行轮廓检测,检测每一个选项,最后,使用mask掩模来判断结果。 1.定位并规整答题卡 (1)图像预处理 读入的原始图像如下: 预处理原始图...
Opencv 答题卡识别 大致步骤:1 读取图像2 预处理 2.1 灰度转换 2.2 高斯滤波 2.3 边缘检测3 轮廓检测4 透视变换5 阈值化6 再次轮廓检测,从结果中筛选出符合的选项7 遍历每一组的轮廓(即每一行的)8 遍历每一组的每一个轮廓,通过掩码计算结果,取最大的那个选项的下标(下标即代表选项A,B,C,D,E...
在OpenCV中,答题卡识别的流程通常包括图像加载、预处理、区域定位、答案识别和结果输出等步骤。下面我将详细解释每个步骤,并附上相关的代码片段。 1. 使用OpenCV加载答题卡图像 首先,我们需要使用OpenCV库来加载答题卡的图像。这可以通过cv2.imread函数来实现。 python import cv2 # 加载答题卡图像 image = cv2.imread...
第五步:使用cv2.findCountor() 找出图片的轮廓值,使用key = cv2.ContourArea对轮廓值进行排序 第六步:对轮廓值进行遍历,使用cv2.approxPolyDP(c, 0.02*lenght, True) 获得轮廓的近似值,如果近似值的维度为4,即为最外层答题卡的四个角的维度,则跳出循环 第七步:构造函数,对求得的轮廓值,根据其位置信息,将...
opencv识别3d OpenCV识别答题卡 项目要求 提供一张答题卡图像,通过图像处理识别出答题卡上每个题的选项,与正确答案对比,得出分数并写在答题卡上。 代码实现过程 1、引入需要的库 import numpy as np import cv2 as cv 1. 2. 2、定义绘图函数 def cv_show(name,img):...
回到正题上,今天的猪脚是基于Opencv的答题卡识别与创建,主要算法流程如下: 1.预处理 2.轮廓检测 3.透视变换 4.循环遍历判断 整体代码的实现是基于Python编程语言,GUI界面是pyqt5,图像处理算法库为Opencv,demo具有,创建新答案功能,打开图片识别答题卡正确率的功能。
OpenCV答题卡识别:原理与实战解析 引言 答题卡识别是计算机视觉领域的一个重要应用,它通过图像处理技术自动读取并解析答题卡上的信息,广泛应用于教育考试、问卷调查等场景。本文将详细介绍使用OpenCV库进行答题卡识别的原理与实战步骤,帮助读者理解这一复杂但高效的技术。 一、答题卡识别原理 答题卡识别主要依赖于图像处理...
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。
/usr/share/opencv4/samples/python/ 文件目录中有一些python程序。04.图像识别开发 1.使用参考图片 上面的图片是模拟的答题卡，与实际答题卡理论相同，具体细节可能需要变动。正常的答题卡采集的数据较多。2.源代码 1）源代码截图 2）源代码粘贴 #!/usr/bin/env python3"""Created on Thu Sep 30 07:53:41 ...
OpenCV实例(三)答题卡识别 1.答题卡识别概述2.单道题目的识别2.1基本流程及原理2.2代码实例: 作者:Xiou 1.答题卡识别概述 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