河南经贸职业学院【南校区】2005—2006学年第二学期04微机大专《Java程序设计》课期末考试试卷(B卷)(注意：请将答案写到答题纸上，否则无效；答题纸与试卷分开上交)适用班级：04微机1、2、3、4、5班一、填空题(第题1分，共20分)1、使用Java语言可以编写两种类型的程序：(1)、(2)，前者必须嵌入网页中运行。2、在Java中定义一个字符串类型的变量str的语句是：(3) ，定义一个
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2024-03-11 10:01:26
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1.安装： 配置linux或windows环境
[Linux下配置OpenCV](http://note.youdao.com/noteshare?id=5de54af1ef6fef8352b8f3d3a9356845&sub=3D706CF274274B68B3BA2C9C42254747)
[Windows下配置OpenCV](http://note.youdao.com/no
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2023-11-15 22:15:13
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本发明涉及智能考试系统。背景技术：传统答题卡具有如下缺陷：1.答题卡定位需要右侧和底端的黑点来实现定位整张答题卡的行和列；2.需要专用答题卡识别机(专有硬件)来识别答案；3.需要用特种铅笔(比如2B铅笔)来涂写；4.污损或翻折都不行。技术实现要素：本发明所要解决的技术问题就是提供一种基于图像识别技术的答题卡及考试系统，方便识别以及阅卷。为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：一种基于图像识别技
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2023-11-14 22:38:48
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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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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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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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答题卡识别判卷#导入工具包
import numpy as np
import argparse
import imutils
import cv2
# 设置参数
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-i", "--image", required=True,
help="path to the input image")
args
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2023-12-10 12:16:27
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# 答题卡识别技术：使用Python实现
在现代教育中，答题卡被广泛应用于考试和测评中。为了提高效率，很多学校和机构开始采用自动化的答题卡识别系统。这种系统的核心便是使用图像处理技术来读取学生的答案。本文将介绍如何用Python实现一个简单的答题卡识别系统。
## 1. 答题卡的基本结构
答题卡通常由多个填涂选项组成，用户通过填涂相应的选项来回答问题。每道题有多个备选答案，如下表所示：
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在现代教育中，纸质答题卡的快速识别和处理越来越重要，尤其是在评估和从大量试卷中快速获取结果方面。使用 Python 对答题卡进行识别，不仅提高了处理效率，还减少了人为误差。本文将详细介绍如何使用 Python 进行答题卡的识别，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和性能优化。这些内容将帮助你快速上手并实现实用的解决方案。
### 环境准备
在开始之前，我们需要准备合适的环境来开
# Python答题卡识别实现流程
## 1. 简介
在本文中，我将向你介绍如何使用Python实现答题卡识别。答题卡识别是一个非常有用的功能，它可以帮助我们自动识别和批改答题卡上的答案。本文将分为以下几个步骤来实现答题卡识别：
1. 图像预处理：将答题卡图像进行预处理，以提高识别准确性。
2. 区域定位：确定答题区域的位置，以便将答案区域和其他区域分开。
3. 选择题答案识别：对选择题答案区
原创
2023-09-27 01:08:32
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本文编程采用Python语言，结合opencv库对图像进行处理，再利用TensorFlow框架下卷积神经网络 实现一个初步的简易试卷批改系统。 实现一个试卷批改系统，我将它主要分成俩个模块，第一个模块是图像识别，第二个模块是利用机器学习训练模型。 先说我们是如何训练模型的，对于一般的图像分类问题，利用卷积神经网络是一个不错的选择，卷积神经网络在图像分类的应用十分广泛，具体代码如下：import
答题卡素材图片:思路1.读入图片，做一些预处理工作。2.进行轮廓检测，然后找到该图片最大的轮廓，就是答题卡部分。3.进行透视变换，以去除除答题卡外的多余部分，并且可以对答题卡进行校正。4.再次检测轮廓，定位每个选项。5.对选项圆圈先按照竖坐标排序，再按照行坐标排序，这样就从左到右从上到下的获得了每个选项轮廓。6.对每个选项轮廓进行检查，如果某个选项轮廓中的白色点多，说明该选项被选中，否则就是没被选
原创
精选
2023-10-25 09:41:46
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答题卡识别前言github答题卡识别需求分析具体步骤图像基本预处理仿射变化答题卡圆形轮廓检测，并排序按行排序，对圆形区域的像素值，检测计算答案的正确率总结 前言纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。算法是要多读论文、多看代码、多复现代码的。后两步特别重要。githubhttps://github.com/yanjingke/opencv_answer_sheet答题卡识别需求分析在本次识别中识别答题卡
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2023-12-14 04:05:45
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# Java实现答题卡识别
> "答题卡识别是一种将纸质答题卡上的填涂信息转化为计算机可读的数字数据的技术。本文将介绍如何使用Java实现答题卡识别，并提供代码示例。"
## 1. 答题卡识别概述
答题卡识别是一种将纸质答题卡上的填涂信息转化为计算机可读的数字数据的技术。它广泛应用于考试、问卷调查等领域，在大规模答题数据处理中起到了重要的作用。答题卡通常由一系列选择题构成，学生或参与者通过填
原创
2023-11-05 09:57:22
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## Java实现答题卡识别
### 1. 简介
答题卡识别是一种将纸质答题卡上的填涂信息转换为电子数据的技术。在教育考试、调查问卷等领域，答题卡识别可以大大提高数据处理的效率和准确性。本文将介绍如何使用Java实现答题卡识别，以及相关的代码示例。
### 2. 流程图
下面是答题卡识别的基本流程图，使用mermaid语法进行绘制：
```mermaid
flowchart TD
原创
2023-09-30 01:08:07
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项目内容这个作业属于哪个课程人工智能实战2019这个作业的要求在哪里第八次作业我的GitHub账户zycMonster我在这个课程的目标是个人课程目标这个作业在哪个具体方面帮助我实现目标了解了Mnist数据集的扩展，认识到手写字符识别过程中会遇到的一些问题，并尝试寻找解决方法作业正文\其他参考文献\思考题 1：如何识别不合法（既非数字又非符号）的输入？对字符识别时，对识别结果计算分入各类别的后验概
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2024-07-27 17:22:33
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之前用Python+Opencv 写过答题卡识别的算法。这篇博客用的C++和Opencv来完成答题卡的识别，相关算法的思想是不变的。 （一）定位答题卡的四个边角锚点因为标准答题卡的四角都有黑色的圈圈，将这些圈圈的位置定位出来，就相当于定位出四个边角锚点。定位黑色圆圈，有两种方式：（1）霍夫圆检测，找到圆心的位置，这个方法我在之前的Python版本中已经用过。但是我用C++来做的时候，霍夫
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2023-10-26 20:31:54
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答题卡识别阅卷机 南昊光学标记阅读机厂家光标阅读机优点详解(1)、采用新ＤＳＰ和CPLD技术，比工控机数据处理能力更强，结构更稳定可靠。ＤＳＰ主控板与原生产机型采用的工控板和Ａ/Ｄ板相比较，不仅电路结构更简单，安装更牢靠，而且数据处理能力更强大，使读卡更快捷，功能更丰富，尤其是它不存在原工控板有时出现的ＣＭＯＳ丢失现象。(2)、读取信息卡的信息为数高可达64位(原38位)。(3)、兼有COM口和Ｕ
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2023-12-21 15:44:35
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之前跟同事聊过答题卡识别的原理,自己调研了一下,高考那种答题卡是通过一个专门的答题卡阅读器进行识别的,采用红外线扫描答题卡,被涂过2B碳的区域会被定位到,再加上一些矫正逻辑就能试下判卷的功能.这种方法的准确度很高.淘宝上查了下光标机的误码率是0.9999999(7个9).见下图.准确率高的离谱,机器长
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2023-06-28 16:41:20
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稍微整理了一下这个系列的一二三四章，可能看着更舒服吧……这个系列的解决方案不止一种，调参的方法也是各种各样，反正能够满足需求就极好了1.预处理这次的机读卡识别项目来源暑期培训，主要包括内容一张手机拍摄的机读卡位置定位，识别其中选择题模块及少量数字识别，给出样例图片：预处理目的：对于这个识别问题而言，把图像变成二值图应该是最简单粗暴的方法了。为了找准边界，才能良好切割。而对于边缘检测的函数也只能传入
