OpenCV图像处理技术(Python)——答题卡识别

zln.

于 2021-06-27 16:30:01 发布

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文章标签： opencv

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zhanghao139/article/details/118275705

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该博客介绍如何利用OpenCV进行图像处理，详细阐述了在Python中识别答题卡上各个题目选项的方法，包括案例要求、代码实现及运行结果展示。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

©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="float32")
    
    # 按顺序找到对应坐标0123分别是 左上，右上，右下，左下
    # 计算左上，右下
    s = pts.sum(axis=1)
    rect[0] =pts[np.argmin(s)]
    rect[2] =pts[np.argmax(s)]
    
    # 计算右上和左下
    d=np.diff(pts,axis =1)
    rect[1] = pts[np.argmin(d)]
    rect[3] = pts[np.argmax(d)]
    return rect

# 获取输入坐标点
def four_point_transform(image,pts):
    rect = order_points(pts)
    (tl,tr,br,bl) = rect
    
    # 计算输入的w和h值
    widthA = np.sqrt((br[0]-bl[0])**2+(br[1]-bl[1])**2)
    widthB = np.sqrt((tr[0]