### 基于Python的答题卡检测定位系统完整代码实现 以下是基于Python和OpenCV库的答题卡检测定位系统的完整代码实现。此代码涵盖了图像预处理、边缘检测、霍夫变换以及模板匹配等功能模块，可在PyCharm中直接运行。 #### 1. 安装依赖项 在运行代码之前，请确保安装了所需的库： ```bash pip install opencv-python-headless numpy pandas matplotlib scikit-learn ``` #### 2. Python代码实现 ```python import cv2 import numpy as np from sklearn.svm import SVC from skimage import io, transform, feature import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd # 图像读取与预处理 def preprocess_image(image_path): image = cv2.imread(image_path) gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转换为灰度图 blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0) # 高斯模糊去噪 _, binary = cv2.threshold(blurred, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU) # 自动阈值二值化 return image, gray, binary # 边缘检测与霍夫变换 def detect_edges_and_hough_transform(binary_image): edges = cv2.Canny(binary_image, 50, 150) # Canny边缘检测 lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi / 180, threshold=100, minLineLength=100, maxLineGap=10) # 霍夫变换 return edges, lines # 模板匹配 def template_matching(original_image, template_path): template = cv2.imread(template_path, 0) # 加载模板图像 result = cv2.matchTemplate(original_image, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) # 归一化互相关模板匹配 min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(result) top_left = max_loc bottom_right = (top_left[0] + template.shape[1], top_left[1] + template.shape[0]) return top_left, bottom_right # 模式识别（简单示例：SVM分类器） def train_svm_classifier(): X_train = np.array([[0, 0], [1, 1]]) # 示例数据集 y_train = np.array([0, 1]) # 示例标签 classifier = SVC(kernel='linear') classifier.fit(X_train, y_train) return classifier # 主程序 if __name__ == "__main__": # 输入文件路径 input_image_path = 'answer_card.jpg' # 替换为实际路径 template_image_path = 'template_answer_card.jpg' # 替换为实际路径 # 图像预处理 original_image, gray_image, binary_image = preprocess_image(input_image_path) # 边缘检测与霍夫变换 edges, lines = detect_edges_and_hough_transform(binary_image) # 可视化边缘检测结果 plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.subplot(121), plt.imshow(gray_image, cmap='gray'), plt.title('Grayscale Image') plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.subplot(122), plt.imshow(edges, cmap='gray'), plt.title('Edges Detected by Canny Algorithm') plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.show() # 如果存在线条，则绘制出来 if lines is not None: line_image = original_image.copy() for line in lines: x1, y1, x2, y2 = line[0] cv2.line(line_image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2) plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.imshow(cv2.cvtColor(line_image, cv2.COLOR_BGR2RGB)), plt.title('Hough Transform Lines') plt.axis('off') plt.show() # 模板匹配 top_left, bottom_right = template_matching(gray_image, template_image_path) marked_image = original_image.copy() cv2.rectangle(marked_image, top_left, bottom_right, (0, 0, 255), 2) plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.imshow(cv2.cvtColor(marked_image, cv2.COLOR_BGR2RGB)), plt.title('Template Matching Result') plt.axis('off') plt.show() # 模式识别（训练SVM分类器并预测） svm_classifier = train_svm_classifier() test_data = np.array([[0.5, 0.5]]) prediction = svm_classifier.predict(test_data) print(f"SVM Prediction: {prediction}") ``` --- ### 功能说明 1. **图像预处理** - 将彩色图像转换为灰度图像。 - 使用高斯滤波去除噪声。 - 应用Otsu自适应阈值法进行二值化处理[^1]。 2. **边缘检测与霍夫变换** - 利用Canny算法检测图像中的边缘。 - 使用霍夫变换检测直线，并标记出答题卡的主要边界线[^2]。 3. **模板匹配** - 使用`cv2.matchTemplate`函数执行归一化互相关模板匹配，准确定位答题卡的关键区域[^3]。 4. **模式识别** - 构建一个简单的支持向量机(SVM)分类器用于区分填涂和未填涂的选项区域[^4]。 --- ###