计算机源码设计项目-1480基于Python+OpenCV人工智能答题卡识别自动判卷设计

以下是本计算机源码设计介绍,若对此项目感兴趣，请联系QQ：2426671765 

开发软件：Pycharm2023   + Python3.11 + OpenCV

  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。我们之前在20年差不多都是人工去识别判卷，那个时候一个班级的试卷需要老师花费差不多1个小时才可以判完。效率就比较低，随着这个计算机硬件和信息大爆炸时代的到来，人工智能也开始飞跃的发展。对于这个试卷的问题，我们再用人工智能去做的时候，1个小时可以判几十万或者更多的试卷。所以人工智能对人类的发展是有一个质的飞跃的。那么我们就来了解一下他是一个怎么样的过程。

  项目目标：首先我们要在图片中，把试卷的区域利用透视变换给拿出来。也就是提取自己的ROI区域。然后答题卡填充的答案类似于实心的，没有填充的答案类似于是一个空心的。识别出来之后，我们要和输入的答案进行一个比较，如果对就记录下来，如果不对，那么就不记录，最后利用这个来判分。完成一个批分的功能。
1：检测图像中的检查。
2：应用透视转换以提取考试的自上而下的鸟瞰图。
3：从转换的考试的角度中提取气泡集（即可能的答案选择）。
4：将问题/气泡排序为行。
5：确定每行的标记（即“气泡”）答案。
6：在我们的答案键中查找正确答案，以确定用户的选择是否正确。
7：对考试中的所有问题重复上述步骤。

一、数据预处理:
  这里是一些基础的形态学操作，首先我们将图像由RGB转为gray图像，灰度图像。然后我们对灰度图像进行一个高斯滤波操作，目的就是消除掉图片中的一些噪音点，方便后期处理。高斯滤波之后，我们又做了一次边缘检测，以75和200像素值作为阈值。对滤波后的操作进行一个边缘检测。然后我们对边缘检测后的图像进行轮廓检测，并且画出轮廓。文档的边缘是如何清晰定义的，检查的所有四个顶点都存在于图像中。获取文档的这个轮廓非常重要，因为我们将使用它作为标记，将透视转换应用于考试，从而获得文档的自上而下的鸟瞰图。这里要注意就是老版本的CV轮廓检测返回的是三个结果，而新的版本返回的是两个结果。所以我们只需要第一个结果，所以索引就是定位0，老版本就定为1.然后我们定义参数，只检测外轮廓，并且使用四个点检测轮廓的方法。我们检测出来外面轮廓之后，接下来想把整个试卷拿出来，做一个透视变换操作。拿到轮廓的坐标。
二、透视变换：
  这里我们把轮廓按照面积做了一个排序，然后遍历排序后的轮廓。cv2.approxPolyDP主要功能是把一个连续光滑曲线折线化。如果轮廓检测出来是四个点组成的，那么我们就把他给拿出来。首先我们用order_points把四个点的坐标提取出来了。然后我们计算一下透视变换的w和h。选择出来透视变换之后的坐标结果。然后我们基于这两个结果求出一个中间矩阵M，然后使用一个当前矩阵*中间矩阵M就得到了透视变换之后的结果。对着四个点进行操作，如果相加那么肯定是左上的点是最小的，右下的点是最大的。那么我们把他提取出来。然后在做差，那么很明显就是右上是最大的，左下是最小的，这样我们就把四个点给提取出来了。然后返回回去。
三、阈值处理：
我们拿到了透视变换的结果之后，对透视结果进行操作，首先我们进行一次阈值处理。

以上是本计算机源码设计介绍,若对此项目感兴趣，请联系QQ：2426671765