阅卷器的数字图像处理部分

最新推荐文章于 2025-08-05 19:25:04 发布
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分类专栏： opencv 文章标签： opencv 图像识别 边缘检测
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/kriz_9/article/details/107690009
本文介绍了如何使用OpenCV进行图像处理，以实现阅卷器的功能。内容包括图像边缘检测、轮廓识别、矩形区域筛选、透视变换和选项判断。通过二值化处理和矩阵操作，可以确定涂色区域并计算总分，最终实现自动阅卷。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

当我们使用opencv进行（部分）特征提取的时候，一般需要经过上图的三个步骤

（其中第3步应该按照具体的需求情况对图像的内容进行过滤和筛选）

 

 

以我们所想要实现的阅卷器的Demo为例子，

 

 

我们所需要提取的内容部分大致分为两大块：

1、涂色区域的内容提取以及识别

2、成绩框内部的提取以及对应（分数的显示）

 

如上图所示：

我们需要识别的内容中并不含有其他过多的干扰选项（比如图像噪声等因素）

且区域内部的识别在经过部分图像处理之后十分明晰

 

在经过简单的图像边缘检测提取之后针对明晰的图像轮廓，使用opencv自带的drawContours函数

画出在画面中的图像边缘

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