# 导入工具包
import numpy as np
import argparse
import imutils
import cv2
# 设置参数
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-i", "--image", default="images/test_01.png",
help="path to the input image")
args = vars(ap.parse_args())
# 正确答案
ANSWER_KEY = {0: 1, 1: 4, 2: 0, 3: 3, 4: 1}
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
diff = np.diff(pts, axis=1)
rect[1] = pts[np.argmin(diff)]
rect[3] = pts[np.argmax(diff)]
return rect
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
def sort_contours(cnts, method="left-to-right"):
reverse = False
i = 0
if method == "right-to-left" or method == "bottom-to-top":
reverse = True
if method == "top-to-bottom" or method == "bottom-to-top":
i = 1
boundingBoxes = [cv2.boundingRect(c) for c in cnts]
(cnts, boundingBoxes) = zip(*sorted(zip(cnts, boundingBoxes),
key=lambda b: b[1][i], reverse=reverse))
return cnts, boundingBoxes
def cv_show(name, img):
cv2.imshow(name, img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
if __name__ == '__main__':
# 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)
# 轮廓检测
cnts,_= cv2.findContours(edged.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,
cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cv2.drawContours(contours_img, cnts, -1, (0, 0, 255), 3)
cv_show('contours_img', contours_img)
docCnt = None
# 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
if len(approx) == 4:
docCnt = approx
break
# 执行透视变换
warped = four_point_transform(gray, docCnt.reshape(4, 2))
cv_show('warped', warped)
# Otsu's 阈值处理
thresh = cv2.threshold(warped, 0, 255,
cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU)[1]
cv_show('thresh', thresh)
thresh_Contours = thresh.copy()
# 找到每一个圆圈轮廓
cnts,_ = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,
cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cv2.drawContours(thresh_Contours, cnts, -1, (0, 0, 255), 3)
cv_show('thresh_Contours', thresh_Contours)
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]
correct = 0
# 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)
score = (correct / 5.0) * 100
print("[INFO] score: {:.2f}%".format(score))
cv2.putText(warped, "{:.2f}%".format(score), (10, 30),
cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 0, 255), 2)
cv2.imshow("Original", image)
cv2.imshow("Exam", warped)
cv2.waitKey(0)
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基于Opencv实现答题卡识别系统中的各个功能
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2024-04-18
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实现答题卡识别系统中的各个功能。每个步骤都是自动化处理的关键部分,确保系统能够准确地读取和评分答题卡。自动化地完成了从读取图像到输出成绩的整个流程通过填涂密度判断学生选择,通过计算填涂区域的像素密度来判断学生的的选项。然后将这个选择与答案键中的正确选项进行比较,统计出正确的答案数量。
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小陈phd
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