【A329】基于Python+OpenCV答题卡识别和评测

文件编号：A329

文件大小：29M

开发环境：Python3.8、OpenCV4.5、PyCharm2020

猿创承诺：该项目亲测正常运行，需远程调试部署需另外收费，确保正常使用，不能正常使用全额退款。

简要概述：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。

按需写作：

演示视频：

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运行结果：

远程协助：

温馨提示：索炜达.猿创官方提供收费远程协助，确保您项目运行成功。

点击查看：远程协助相关事项

我们提供完整项目文件清单如下：

文件目录

 ├ 1.项目源码

 ├ 2.运行截图

 └ 3.演示视频