vlambda博客
学习文章列表

基于OpenCV的答题卡识别

哈喽~  你们的猿码君又来咯~

今天是2月29日，四年才会出现一天，那么今天猿码君要来跟大家聊一聊什么呢？

OpenCV是一款通用的图形处理方面的类库，对图片的处理提供了各种各样的操作。考试里面的选择题非常多，用人工去判卷显然非常不合算，所以考虑用OpenCV实现自动识别选项。

下面我们一起来简单的了解一下吧！

原始图片：

识别边框：

纠正位置：

高亮图片：

识别选项：

识别填涂答案：

红色标注识别的区域：

 主要步骤：

   · 读取图片

   · 图片转化为灰度图

   · 图片设定阈值

   · 开运算(先腐蚀，后膨胀)

   · 指定答题区域

   · 找到涂选框

   · 根据涂选框的坐标确定所涂选的选项及题号

识别原理：

把答题卡放在深色背景中，用查找轮廓定位好答题卡位置，用透视变换取出答题卡图像，根据位置判断是否被涂黑，识别出ABCD，对比标准答题计算出成绩。

如何用Python实现？

好啦，今天就先到这吧，祝大家下一个2月29日能成为理想中的自己！

答题卡识别

就可以收到我们的源码链接了哦~