手写选择题识别-边学边记录

本文介绍了手写选择题的识别过程,涉及图像处理技术如边缘检测和轮廓提取。在识别过程中,遇到的挑战包括构建英文分类器、手写字母与光学字符的差异、图片倾斜和光照问题,以及从C++到Python再到Android的跨平台应用。后续计划扩展到手写汉字识别,以实现更全面的文本识别解决方案。

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

手写选择题,为了更好的识别表格框架,一开始想的是自动生成一个这样的表格,然后再在上面显示ABCD。

这里写代码片

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通过opencv的图像处理技术(边缘检测,轮廓提取等)然后再抽取出来(这个是刚开始的直接使用的网上一套代码的结果,后面换了代码简单一点的)。

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