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获得变化后的图像参数说明: gray表示输入的灰度图像，
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2024-08-08 17:05:29
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前言：大家好，我是一名高中物理教师，比较喜欢学习编程，由于平时批改作业比较忙，所以突然冒出个想法，做个摄像头答题卡识别就会减轻我平时批改作业的很多负担，特别是选择题，重复性的劳动，意义不大，如果用机器代替工作那该多好呀，网上一搜，有很多教程，但是都不太满意，所以我趁着躲避新冠在家隔离的这段时间，边学边做，终于做成了，还没开学，等开学了就去试试，把我的心得分享给大家！首先,我学习了三本书，pytho
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2023-11-20 16:51:31
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海南电脑培训,海南思源电脑培训中心课程介绍。海南思源电脑培训中心计算机一级考试试题汇总(精简版)A 第一部分：单选题(每小题1分 共30分)注意：打开你考试文件夹中的EXCEL工作簿文件“单选题答题卡A.XLS”，将下列选择题的答案填入其中所指定的单元格内，最后存盘。1、计算机系统由( c)组成。A)主机和系统软件 B)硬件系统和应用软件C)硬件系统和软件系统 D)微处理器和软件系统2、冯·诺依曼
目录Step1 预处理 1.1高斯滤波 1.2边缘检测 1.3轮廓检测Step2透视变换 2.1 four_point_transform2.2 order_points Step3 二值处理 Step44.1寻找圆圈轮廓 4.2寻找选项轮廓 4.3选项轮廓从上到下排序&nb
答题卡识别答题卡自动阅卷系统通过获取答题卡图像作为系统输入，并通过计算机处理、自动识别填图标记，存入数据库完成阅卷。 但是答题卡在运输和使用过程中，容易受到设备、环境等因素的影响，使得图像质量在一定程度上有所下降，影响了自动阅卷的准确率，甚至导致无法正常阅卷，因此要对答题卡图像进行一系列的预处理，滤去干扰、噪声，做几何校正（有的答题卡可能是倒着的），彩色校正等，并进行二值化处理。图像二值化图像的
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2024-02-23 10:09:39
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0 前言? 优质竞赛项目系列，今天要分享的是? 答题卡识别系统 - opencv python 图像识别该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！?学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：3分什么是机器视觉答题卡识别使用的是机器视觉识别算法, 那什么是机器视觉算法呢?机器视觉，并不是视觉，他不具有人类的视觉理解能力，说穿了他只是图像处理技术的工程应用，
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2024-07-30 10:27:42
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项目要点图片读取 : img = cv2.imread('./images/test_01.png')灰度图: gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)高斯模糊: blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0) # 去噪点边缘检测: ed
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2024-08-08 16:44:23
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文章目录1、opencv获取图像2、图像像素颜色3、使用切片操作对图像进行处理4、图像灰度５、使用鼠标绘制矩形６、腐蚀膨胀开运算和闭运算７、联通区域分析８、寻找图像的轮廓 opencv技能树答题记录以及一些扩展学习记录，记录一些比较常用的，有些感觉也用不上就没写了。 自用，持续更新1、opencv获取图像 获取opencv版本import cv2
print(cv2.__version__
项目介绍OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库，它提供了一系列图像处理和计算机视觉方面很多通用算法。是研究图像处理技术的一个很不错的工具。最初开始接触是2016年因为公司项目需要，但是当时网上可供参考的demo实在太少了，而且基本上都是基于C、C++实现的。也就是从2017年开始，关于java+opencv的资料才渐渐多起来。处于这种情况，就想搭建一个有助于我们学习和了解
目录1 项目介绍2 代码分析2.1 导入库2.2 设置参数2.3 设置正确答案2.4 定义找到四个角点的函数2.5 定义变换函数2.6 定义 sort_contours()2.7 定义展示函数 cv_s
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2024-07-04 19:43:00
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python:Opencv4答题卡检测1实例练习利用python+opencv对答题卡进行检测，圈出正确的答案，并打印出得分。 原始图像： 最终结果：实现过程读入图像并转化为灰度图# 读入图像
img_org = cv2.imread(img_path)
cv_show('img_org', img_org)
img = cv2.cvtColor(img_org, cv2.COLOR_BGR2GR
在之前的轮廓检测之后，接下来我们需要开始进行对图像进行Transform变换，从而对图像进行校正。view plaincopy to clipboardprint?
# 对原始图像和灰度图都进行四点Transform变换
paper = four_point_transform(image, docCnt.reshape(4, 2))
warped = four_point_transfo
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2024-04-25 17:23:38
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十五、项目实战-答题卡识别判卷步骤： （1）对图像进行滤波操作； （2）边缘检测； （3）透视变换； （4）看一下选择的是哪个答案，进行二值处理； （5）判断选择的答案，通过计算圆圈里面非0点的个数，也就是黑白比例来看； #导入工具包
import numpy as np
import argparse
import imutils
import cv2//设置参数
ap = argpa
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2024-05-23 22:25:25
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写本文的目的是记录自己学习过或做过的一些东西，深化理解，理清思路，便于回忆。本人处于学习阶段，欢迎指出不对的地方。答题卡在各种考试中，作为一种更方便的答题判题的工具，得到了非常广泛的应用本次实验旨在实现答题卡选项和考生信息的准确识别Hough变换原理Hough变换主要是用来检测直线的。是答题卡判别要依靠的一个重要技术在平面空间坐标中，表示一条直线有很多种方法，最常见的就是直线的斜截表达式，即： 这
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2024-03-04 11:54:52
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1、执行python脚本的两种方式答：1>可以在python /home/xxxx.py 2>cd /home ./xxxx.py 因为py脚本里面指定了python解释器的位置 2、简述位、字节的关系答：1Byte(字节)=8bit(二进制位) 3、简述ascii、un
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2023-07-03 11:07:52
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# 使用OpenCV for Java实现答题卡识别
答题卡是一种广泛应用于考试和调查问卷中的填涂卡片，学生可以通过在特定区域内填涂答案来完成考试。通过计算机视觉技术，我们可以实现自动识别答题卡的功能。本文将介绍如何使用OpenCV for Java库来实现这一目标，包含必要的代码示例。
## 1. 环境准备
在开始之前，我们需要确保以下环境已配置完成：
- Java Developmen
目录答题卡识别图片读取四点透视变换 划出区域处理选择题区域处理准考证号区域处理科目区域得分导出结果封装成品 答题卡识别使用opencv技术，实现对答题卡的自动识别，并进行答题结果的统计技术目的：能够捕获答题卡中的每个填涂选项;将获取的填涂选项与正确选项做对比计算其答题正确率;技术流程：识别答题区域，对于答题结果进行统计，并且做出打分;识别准考证号，正确读取学生准考证号；识别科目代号，正确读取科目
说到答题卡，满满的都是学生时代的回忆。本文实现了利用Python的计算机视觉和图像处理技术实现圆点答题卡识别。代码简洁，原理清晰，富有趣味。感谢英文原作者，他的代码和测试图片我放在了文末。 光学划记符号辨识（OMR）
OMR结果
本文综合了一些博文的技术，包括building a document scanner，contour sorting以及perspective tr
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2024-09-23 17:41:35
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OpenCV项目4-图像处理之答题卡识别判卷1.图片显示函数2.图片读取3.图片灰度化、滤波器去噪、边缘检测4.轮廓检测、绘制、排序、遍历5.透视变换6.二值化7.轮廓检测、绘制、遍历、排序8.判断是否正确答案9.分数计算、显示 项目思路: (1) 图片读取(2) 图片预处理即灰度化、滤波器、边缘检测(3) 图片透视变换即把答题卡视角拉正(4) 每个圆圈轮廓检测、遍历、绘制、排序(5) 通过计算
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2024-06-08 18:16:16
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答题卡 题目大意 给定 \(n\) 个字符串，问有多少个二元组 \((i,j)\) 满足 字符串 \(i\) 的长度小于字符串 \(j\) 的长度，且字符串 \(j\) 能够通过下述两种操作变为字符串 \(i\) ： 删除第一个字母。 删除第二个字母。 分析 首先对于这道题有一个非常显然的性质，一个 ...
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2021-09-24 21:23:00
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