在过去的几个月里，我已经收到大量的请求登陆我的收件箱，以使用计算机视觉和图像处理技术构建一个泡泡板/类似Scantron的测试阅读器。

虽然我在机器学习和深度学习这个系列中玩得很开心，但如果我说这个小小的项目并不是一个短暂的，欢迎的休息时间，我会  说谎。我最喜欢运行PyImageSearch博客的部分之一是演示如何使用计算机视觉构建  问题的实际解决方案。

事实上，这个项目  如此特别的原因在于我们将结合以前许多博客文章中的技术  ，包括构建文档扫描程序，轮廓排序和透视变换。利用从以前的帖子中获得的知识，我们将能够快速完成这个气泡板扫描仪和测试分级机。

你看，上周五下午我快速上了一个示例泡泡试卷，打印出几份副本，  然后开始编写实际实现的编码。

总的来说，我对这个实现非常满意，我认为你绝对可以使用这个bubble bubble grader / OMR系统作为你自己项目的起点。

要了解有关利用计算机视觉，图像处理和OpenCV自动评定气泡测试表的更多信息，  请继续阅读。

使用OMR，Python和OpenCV的气泡板扫描仪和测试分级机

在本博文的其余部分，我将讨论光学标记识别（OMR）究竟  是什么。然后，我将演示如何使用严格的计算机视觉和图像处理技术以及OpenCV库来实现气泡板测试扫描仪和分级机  。

一旦我们实施了OMR系统，我将在一些示例考试中提供我们的考试评分员的样本结果，包括那些充满邪恶意图的考试。

最后，我将讨论当前气泡板扫描仪系统的一些缺点，以及我们如何在未来的迭代中对其进行改进。

什么是光学标记识别（OMR）？

光学标记识别（简称OMR）是  自动分析人工标记文档并解释其结果的过程。

可以说，OMR最着名，易于识别的形式是  泡泡纸多项选择测试，与你在小学，初中甚至高中时所采用的测试不同。

如果您不熟悉“气泡纸测试”或“Scantron测试”的商标/公司名称，它们只是您作为学生的多项选择测试。考试中的每个问题都是多项选择 - 您使用＃2铅笔标记对应于正确答案的“气泡”。

在填写大学录取申请之前，您经历过的最值得注意的泡泡板测试（至少在美国）是在高中期间参加SAT考试。

我  相信 SAT使用Scantron提供的软件来执行OMR和年级学生考试，但我很容易在那里出错。我只注意到这一点，因为Scantron在美国98％以上的学区使用。

简而言之，我想说的是，光学标记识别有一个  巨大的市场，并且能够对人类标记的形式和考试进行评级和解释。

使用OMR，Python和OpenCV实现气泡板扫描仪和分级器

现在我们已经了解了OMR的基础知识，让我们使用Python和OpenCV构建一个计算机视觉系统，可以  读取和  评估气泡板测试。

当然，我将提供大量的视觉示例图像，以便您可以  准确理解我正在应用的技术以及  我使用它们的原因。

下面我列出了一个填写泡泡板考试的例子，我已经为这个项目整理了一个：

图1：我们将在开发测试扫描仪软件时使用的填充气泡板的示例。

当我们完成构建测试分级器的步骤时，我们将使用它作为示例图像。在本课程的后面部分，您还可以找到其他样本考试。

我还将空白考试模板作为.PSD（Photoshop）文件包含在内，  以便您可以根据需要进行修改。您可以使用本文底部的  “下载”部分下载代码，示例图像和模板文件。

构建气泡板扫描仪和平地机的7个步骤

这篇博客文章的目标是使用Python和OpenCV构建一个气泡表扫描程序和测试分级程序。

为实现这一目标，我们的实施需要满足以下7个步骤：

• 步骤1：检测图像中的检查。
• 步骤＃2：应用透视变换以提取自上而下的鸟瞰视图。
• 步骤＃3：从透视变换检查中提取气泡集（即可能的答案选项）。
• 步骤＃4：将问题/气泡排序成行。
• 步骤＃5：确定每行的标记（即“冒泡”）答案。
• 步骤＃6：在我们的答案键中查找正确的答案，以确定用户的选择是否正确。
• 第7步：重复考试中的所有问题。

本教程的下一部分将介绍我们算法的实际  实现。

使用Python和OpenCV实现泡泡板扫描程序

要开始，请打开一个新文件，将其命名为 test_grader 。py  ，让我们开始工作：

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