opencv+python+pyqt5实现答题卡的识别（可判断正确率）

## 功能说明 程序支持对一类固定模板的答题卡进行检测选项、校对答案的功能。用户只需拍摄一张角度偏差较小、亮度适中的答题卡照片，再提供标准答案文件，即可进行答题卡的扫描与答案评测。 **由于采用了比较简单的检测方法，所以对图片的要求较高，最好在答题卡下面放置一张空白A4纸进行拍照，拍的照片不要有过大角度倾斜，拍到的卡要完整，照片内不要有其他干扰物品。** ## 使用说明 到目录下运行excute.py，选择答题卡图片、标准答案文件后，可比对答案并给出对错和正确率评判。 环境变量中需有python3环境，需要cv2、pyqt5的依赖包。 python excute.py ## 文件说明 sheet.py -- 读取/扫描答题卡的功能函数 mainwindow.py -- 界面类 excute.py -- 启动程序 test/ -- 正常的测试的图片和答案文件 在运行过程中，当前目录下出现的jpg文件是过程中产生的临时文件 ## 相关技术 ### 寻找图形轮廓 寻找一个图形轮廓前，需要先对输入的图片的一个复制进行以下几个操作： 1. 转换成灰度图 2. 进行高斯模糊以消除噪声、模糊细节 3. 用Canny边缘检测获取图中的所有轮廓 4. 在轮廓图中获取所有轮廓并用极点表示 然后将所有轮廓按照大小进行降序排序，在应用中认为最大的一个矩形轮廓（有4个极点）就是答题区域的边缘矩形。找到的极点坐标在原图上也是在相同的位置。 ### 四点透视变换调整图片 手机拍摄的图片会有一些角度的偏转，可以找到四个矩形的极点后，基于这四个极点对整张图片进行四点透视变换，把图片调整正，以方便进一步的使用。 ### 找到涂黑的选项的坐标位置 对于二值化后的图找轮廓，然后对轮廓进行矩形拟合，如果找到了跟选项框大小相近的轮廓，就认为是涂黑的选项，然后对这个轮廓求矩值，由这个公式可求出轮廓的重心：cX=int(M["m10"]/M["m00"])，cY=int(M["m01"]/M["m00"])。 ### 划分各个涂卡区域 答题卡上有答题区域、学号区域、科目区域，这些区域都有固定的相对位置和相对大小，因此在寻找若干次矩形轮廓并排除掉最大的区域后（切图实现），可在剩余的图里找轮廓以确定区域。 ### 确定选项的值与对应题号 对答题卡进行透视变换后，每个位置对应的选项和题号都是固定的，通过人为的测量一些位置并记录，即可确定每个坐标对应的选项与题号。