### 基于Python和OpenCV实现答题卡识别 #### 项目概述 基于Python和OpenCV的答题卡识别是一种利用计算机视觉技术自动完成试卷评分的方法。这种方法通过图像处理技术和机器学习算法来解析答题卡上的学生答案并计算分数[^1]。 #### 关键步骤说明 #### 图像预处理 为了提高后续处理的效果，通常需要对原始图片进行一系列预处理操作。这些操作包括但不限于灰度化、高斯模糊以及边缘检测等。具体代码如下所示： ```python import cv2 import numpy as np def preprocess_image(image_path): img = cv2.imread(image_path) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转换为灰度图 blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0) # 高斯模糊减少噪声 edged = cv2.Canny(blurred, 75, 200) # 边缘检测找出边界线 return img, gray, blurred, edged ``` 此部分实现了从彩色图像到适合进一步分析的形式转换过程[^2]。 #### 轮廓发现与筛选 在获取到经过边缘增强后的图像之后，下一步就是找到代表答题区域的所有闭合曲线即轮廓，并从中挑选出最有可能对应整个答题纸的部分。 ```python def find_contours(edged_img): cnts = cv2.findContours(edged_img.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[0] docCnt = None if len(cnts) > 0: cnts = sorted(cnts, key=cv2.contourArea, reverse=True)[:5] for c in cnts: peri = cv2.arcLength(c, True) approx = cv2.approxPolyDP(c, 0.02 * peri, True) if len(approx) == 4: docCnt = approx break return docCnt ``` 这里采用了面积排序的方式选取最大的几个候选对象再逐一验证其几何特性是否满足矩形条件[^3]。 #### 答题区定位及变形矫正 一旦确定了文档的大致位置，则可以应用透视变换将其拉直以便更方便地读取其中的信息。 ```python def four_point_transform(original_img, pts): rect = order_points(pts.reshape(4, 2)) (tl, tr, br, bl) = rect widthA = np.sqrt(((br[0] - bl[0]) ** 2) + ((br[1] - bl[1]) ** 2)) widthB = np.sqrt(((tr[0] - tl[0]) ** 2) + ((tr[1] - tl[1]) ** 2)) maxWidth = max(int(widthA), int(widthB)) heightA = np.sqrt(((tr[0] - br[0]) ** 2) + ((tr[1] - br[1]) ** 2)) heightB = np.sqrt(((tl[0] - bl[0]) ** 2) + ((tl[1] - bl[1]) ** 2)) maxHeight = max(int(heightA), int(heightB)) dst = np.array([ [0, 0], [maxWidth - 1, 0], [maxWidth - 1, maxHeight - 1], [0, maxHeight - 1]], dtype="float32") M = cv2.getPerspectiveTransform(rect.astype('float32'), dst) warped = cv2.warpPerspective(original_img, M, (maxWidth, maxHeight)) return warped ``` 这段逻辑负责重新排列四个顶点顺序从而构建正确的映射矩阵用于执行实际的空间变换[^4]。 #### 结果评估 最后一步是对每一个选项框内的填充情况进行判断进而得出最终得分情况。 --- ###