图像识别的答题卡计分

最新推荐文章于 2024-03-31 22:48:16 发布
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#手机 #APP #答题卡 #识别 #图像算法

本文介绍了一种通过手机拍照识别答题卡的方法，包括二值化处理、倾斜校正、位置标定等步骤，并实现了填涂答题卡的计算及评分功能。

手机拍照答题卡，
然后
二值化，
倾斜校正，
位置标定，
填涂答题卡计算，
统计分数，
还可以计算填涂答题卡的质量
这里写图片描述

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【答题卡识别】基于matlab Hough变换答题卡识别【含Matlab源码 250期】
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02-08 5755
Hough变换答题卡识别 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
OpenCV：答题卡识别
最新发布
2201_75607087的博客
09-16 665
一共有4个坐标点rect = np.zeros(shape=(4, 2), dtype="float32") # 用来存储排序之后的坐标位置# 按顺序找到对应坐标0123分别是 左上，右上，右下，左下s = pts.sum(axis=1) # 对pts矩阵的每一行进行求和操作，(x+y)diff = np.diff(pts, axis=1) # 对pts矩阵的每一行进行求差操作，(y-x)
基于数字图像处理技术的答题卡识别方法
m0_59833680的博客
08-18 1717
基于数字图像处理技术的答题卡识别方法摘 要背景：随着科技的发展，电子与计算机技术的进步，答题卡的出现大大减轻教学工作者们批改试卷的工作量。答题卡是光标阅读机输入信息的载体，是配套光标阅读机的各种信息录入表格的总称。 答题卡将用户需要的信息转化为可选择的选项，供用户涂写。OMR是用光学扫描的方法来识别按一定格式印刷或书写的标记，并将其转换为计算机能接受的电信号的设备，并根据信息点的涂与未涂和格式...
项目实战——答题卡识别判卷代码个人学习笔记
qq_57030255的博客
05-30 700
1. 导入库并设置参数和正确答案；2. 图像预处理：灰度=>滤波去噪=>Canny边缘算子处理；3. 找到并扶正目标区域（试卷）：检测并绘制所有轮廓=>筛选出试卷轮廓=>透视变换；4. 在透视变换后的图中寻找试卷中的选项轮廓：二值化=>寻找轮廓=>筛选轮廓=>轮廓排序；5. 答案匹配：在循环结构中，根据每个选项圆圈区域的像素占比判断所选的答案，并与正确答案进行比对，最后格式化输出。
机器学习进阶-案例实战-答题卡识别判 1.cv2.getPerspectiveTransform(获得投射变化后的H矩阵) 2.cv2.warpPerspective(H获得变化后的图像) 3.cv...
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02-26 1678
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...
答题卡识别
weixin_54589839的博客
06-26 1111
open cv -答题卡识别 © Fu Xianjun. All Rights Reserved. 如何使用open cv 对答题卡的识别？ 一、首先我们要进行的是图像的预处理、轮廓检测 分为五个步骤 1、读取图片 2、灰度处理 3、高斯滤波 4、边缘检测 5、轮廓检测与绘制 代码如下 import cv2 import numpy as np # 正确答案 ANSWER_KEY = {0: 1, 1: 4, 2: 0, 3: 3, 4: 1} def cv_show(name,img):
基于Python+OpenCV智能答题卡识别系统-深度学习和图像识别算法应用（源码+报告答辩PPT）
12-31
基于Python+OpenCV智能答题卡识别系统-深度学习和图像识别算法应用（源码+报告答辩PPT）基于Python+OpenCV智能答题卡识别系统-深度学习和图像识别算法应用（源码+报告答辩PPT）基于Python+OpenCV智能答题卡识别系统-...
matlab答题卡识别程序.zip_图像处理_答题卡识别
07-15
该程序专注于图像处理技术，尤其是答题卡的识别，这意味着它可能包含了图像预处理、特征提取、模式识别等核心算法。 【描述分析】 "答题卡的识别，亲测可用，大家可以下载使用" 这段描述表明这个程序已经经过实际...
基于Python+OpenCV智能答题卡识别系统-深度学习和图像识别算法应用(含Python全部工程源码)+训练与测试数据集
08-31
1.本项目以Python语言和OpenCV图像处理库为基础，在Windows平台下开发答题卡识别系统，建立精确的计算机视觉算法，实现对答题卡批量识别、信息导出至Excel表格等功能，使判卷轻量化、准确化、高效化。 2.项目运行...
MATLAB实现OCR自动阅卷，识别答题卡进行成绩统计【图像处理实战】
04-26
利用MATLAB进行答题卡识别编程设计，最主要的是实现了将答题卡中被填涂的答案提取出来，然后与标准的答案进行比对。通过相关的算法，算出考生填涂正确的题数，并统计计算后的得分。 项目代码可顺利编译运行~
Java实现答题卡图片识别源码.zip
05-09
java_opencv 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... 从安装开始，和大家一起学习记录OpenCV的相关知识，直至最终一个简单但完整DEMO的实现（答题卡识别）。
基于opencv的简单答题卡识别
12-03
基于opencv的简单答题卡识别 很简陋的答题卡选择题识别，没有区域判定，正在学习
基于Hough变化的答题卡识别
01-23
本案例研究答题卡识别软件的设计与开发，集成了图像分割、模式识别等功能模块，设计计算机图像处理等知识。通过图像处理技术，完成识别答题卡图像的答案选项，应用了图像校正、模式识别等算法
基于图像识别的答题卡信息读取
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基于hough变换的答题卡识别matlab程序，包括图像调整，答题卡旋转，hough变换和答案识别多个程序，包含详细的注释和配套图片，能够直接运行！matlab2012以上版本
OpenCV图像处理技术(Python)——答题卡识别
zhanghao139的博客
06-27 913
©FuXianjun 案例要求 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。 代码实现 import cv2 import numpy as np def cv_show(name,img): cv2.imshow(name,img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() def order_points(pts): # 一共4个坐标点 rect = np.zeros((4,2),dtype="fl
【答题卡识别】基于机器视觉实现答题卡识别附Matlab代码
matlab_dingdang的博客
03-31 1471
答题卡识别在教育、考试和调查等领域有着广泛的应用。传统的答题卡识别方法主要依赖于人工判卷，效率低、准确率低。随着机器视觉技术的飞速发展，基于机器视觉的答题卡识别技术应运而生，具有效率高、准确率高、成本低等优点，已成为答题卡识别领域的研究热点。机器视觉概述机器视觉是一种计算机视觉技术，它使计算机能够像人眼一样“看”和“理解”图像。机器视觉系统主要包括图像采集、图像处理、图像分析和决策四个部分。**图像采集：**使用摄像头或扫描仪将答题卡图像采集到计算机中。
MATLAB实现答题卡自动识别程序
这通常通过高分辨率的扫描仪或相机完成，确保获取高质量的答题卡图像。图像质量直接影响后续处理的准确性。 2. **图像预处理**：图像预处理的目的是改善图像质量，便于后续处理。常见的预处理步骤包括灰度转换、二...
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