计算机视觉实战(十四）答题卡识别 (附完整代码)

项目介绍：

需要识别出下面这个答题卡哪个选项被选择了：

# 预处理
image = cv2.imread(args["image"])
contours_img = image.copy()
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
cv_show('blurred',blurred)
edged = cv2.Canny(blurred, 75, 200)
cv_show('edged',edged)

读入图像，复制一下，进行灰度处理：

之后再进行边缘检测：

之后进行轮廓检测，检测完之后有三个值，我们只需要最外面的那个轮廓值就可以了。

cnts = cv2.findContours(edged.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[1]
cv2.drawContours(contours_img,cnts,-1,(0,0,255),3)
cv_show('contours_img',contours_img)
docCnt = None

之后依据轮廓面积进行排序

# 确保检测到了
if len(cnts) > 0:# 根据轮廓大小进行排序cnts = sorted(cnts, key=cv2.contourArea, reverse=True)# 遍历每一个轮廓for c in cnts:# 近似peri = cv2.arcLength(c, True)approx = cv2.approxPolyDP(c, 0.02 * peri, True)# 准备做透视变换，如果多边形的顶点有四个if len(approx) == 4:docCnt = approxbreak

之后我们执行透视变换：

def four_point_transform(image, pts):# 获取输入坐标点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] - 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))# 变换后对应坐标位置dst = np.array([[0, 0],[maxWidth - 1, 0],[maxWidth - 1, maxHeight - 1],[0, maxHeight - 1]], dtype = "float32")# 计算变换矩阵M = cv2.getPerspectiveTransform(rect, dst)warped = cv2.warpPerspective(image, M, (maxWidth, maxHeight))# 返回变换后结果return warped

采用自适应的阈值对其进行处理：

# Otsu's 阈值处理
thresh = cv2.threshold(warped, 0, 255,cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU)[1]
cv_show('thresh',thresh)

之后再轮廓检测，检测圆：

# 找到每一个圆圈轮廓
cnts = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[1]
cv2.drawContours(thresh_Contours,cnts,-1,(0,0,255),3)
cv_show('thresh_Contours',thresh_Contours)

依据实际情况，划定固定区域，然后进行圆检测，计算比例，将不符合的去除掉：

questionCnts = []# 遍历
for c in cnts:# 计算比例和大小(x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c)ar = w / float(h)# 根据实际情况指定标准if w >= 20 and h >= 20 and ar >= 0.9 and ar <= 1.1:questionCnts.append(c)# 按照从上到下进行排序
questionCnts = sort_contours(questionCnts,method="top-to-bottom")[0]

按y轴坐标对其进行排序

def sort_contours(cnts, method="left-to-right"):reverse = Falsei = 0if method == "right-to-left" or method == "bottom-to-top":reverse = Trueif method == "top-to-bottom" or method == "bottom-to-top":i = 1boundingBoxes = [cv2.boundingRect(c) for c in cnts](cnts, boundingBoxes) = zip(*sorted(zip(cnts, boundingBoxes),key=lambda b: b[1][i], reverse=reverse))

按照每排，也就是每道题目来对其进行选择：

# 每排有5个选项
for (q, i) in enumerate(np.arange(0, len(questionCnts), 5)):# 排序cnts = sort_contours(questionCnts[i:i + 5])[0]bubbled = None# 遍历每一个结果for (j, c) in enumerate(cnts):# 使用mask来判断结果mask = np.zeros(thresh.shape, dtype="uint8")cv2.drawContours(mask, [c], -1, 255, -1) #-1表示填充cv_show('mask',mask)# 通过计算非零点数量来算是否选择这个答案mask = cv2.bitwise_and(thresh, thresh, mask=mask)total = cv2.countNonZero(mask)# 通过阈值判断if bubbled is None or total > bubbled[0]:bubbled = (total, j)# 对比正确答案color = (0, 0, 255)k = ANSWER_KEY[q]# 判断正确if k == bubbled[1]:color = (0, 255, 0)correct += 1# 绘图cv2.drawContours(warped, [cnts[k]], -1, color, 3)

最终结果显示：

完整代码：https://github.com/ZhiqiangHo/Opencv-Computer-Vision-Practice-Python-

我的微信公众号名称：深度学习与先进智能决策
微信公众号ID：MultiAgent1024
公众号介绍：主要研究分享深度学习、机器博弈、强化学习等相关内容！期待您的关注，欢迎一起学习交流进步！

计算机视觉实战(十四）答题卡识别 (附完整代码)相关推荐

OpenCV C++案例实战五《答题卡识别》
OpenCV C++案例实战五<答题卡识别> 前言一.图像矫正 1.源码二.获取选项区域 1.扣出每题选项 2.源码三.获取答案 1.思路 2.辅助函数 3.源码 4.效果总结前 ...
答题卡识别任务--opencv python（附代码）
答题卡识别项目理论和源码来自唐宇迪opencv项目实战记一篇python-opencv 完成答题卡识别项目的学习笔记输入一张特定格式的答题卡图片(答题卡中题目数量和选项个数是固定的),能够输出 ...
opencv图像处理—项目实战：答题卡识别判卷
哔站唐宇迪opencv课程--项目实战:答题卡识别判卷 [计算机视觉-OpenCV]唐宇迪博士教会了我大学四年没学会的OpenCV OpenCV计算机视觉实战全套课程(附带课程课件资料+课件笔记+源码 ...
基于 SpringMvc + OpenCV 实现的答题卡识别系统（附源码）
点击关注公众号,实用技术文章及时了解 java_opencv 项目介绍 OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,它提供了一系列图像处理和计算机视觉方面很多通用算法.是研究图像 ...
基于 SpringMvc＋OpenCV 实现的答题卡识别系统（附源码）
java_opencv 项目介绍 OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,它提供了一系列图像处理和计算机视觉方面很多通用算法.是研究图像处理技术的一个很不错的工具.最初开始接 ...
OpenCV实战(二)——答题卡识别判卷
代码见 https://github.com/skyerhxx/Answer-card-recognition-and-judgment 答题卡识别判卷识别出考生选择的答案并能自动判分 Python ...
python CV 趣味项目答题卡识别
英文原文来自 Bubble sheet multiple choice scanner and test grader using OMR, Python and OpenCV 说到答题卡,满满的都是 ...
python 答题卡识别_opencv+python机读卡识别（初级版）
最近在进一步学习Python,在网上发现有使用opencv进行机读卡识别的, 就根据大神的文章,跟着学习,自己写了一个机读卡识别, 文章一:opencv+python机读卡识别整合版文章二:pyth ...
自动判卷、答题卡识别、六级答题卡客观题自动判卷系统1.0
自动判卷 .答题卡识别.六级答题卡客观题自动判卷系统1.0 一.前言二.代码三.处理原图片.以及效果图片四.总结一.引言: 1.本程序设计想法来源于一次四六级考试,因为六级没有好好准备,裸考上 ...
基于EmguCv圆形答题卡识别的优化
主要对答题卡通用性方面进行了优化(可不限于5*5的答题卡,对图片规格进行统一,可自动计算轮廓间距),并对一些容易出现的bug进行了修复.还需要手动控制统一后的图片大小规格及测量需要检测到的轮廓大小范围 ...

计算机视觉实战(十四）答题卡识别 (附完整代码)

计算机视觉实战(十四）答题卡识别 (附完整代码)相关推荐

最新文章

热门文章