# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Dec 20 16:05:10 2018 @author: leizhen.liu
""" import cv2.cv2 as cv2
import numpy as np data = cv2.imread('anwser.jpg')
cv2.imshow('anwser',data) #灰度處理
gray = cv2.cvtColor(data,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow('gray',gray) kernel = np.ones((5,5),np.uint8) #膨脹操作
pengzhang = cv2.dilate(gray,kernel,iterations =1)
cv2.imshow('pengzhang',pengzhang) #腐蝕
fushi = cv2.erode(pengzhang,kernel,iterations =1)
cv2.imshow('fushi',fushi) #二值化
ret ,color2 = cv2.threshold(fushi,127,255,cv2.THRESH_BINARY_INV)
cv2.imshow('binary',color2) #轮廓
_,contours,hierarchy=cv2.findContours(color2,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
#newimg=np.zeros_like(color2)
cv2.drawContours(data, contours, -1, (0,0,255),1)
cv2.imshow('lunkuo',data) cv2.waitKey(0)

注意点:1、cv2.waitKey() 要写否则图片不能显示。

python-图像目标监测(1)识别答题卡的更多相关文章

  1. opencv 识别答题卡

    参考这个网站,然后自己 找了张图片试了一下 http://blog.csdn.net/cp562090732/article/details/47804003 // test.cpp : 定义控制台应 ...

  2. 机器学习进阶-案例实战-答题卡识别判 1.cv2.getPerspectiveTransform(获得投射变化后的H矩阵) 2.cv2.warpPerspective(H获得变化后的图像) 3.cv2.approxPolyDP(近似轮廓) 4.cv2.threshold(二值变化) 7.cv2.countNonezeros(非零像素点个数)6.cv2.bitwise_and(与判断)

    1.H = cv2.getPerspectiveTransform(rect, transform_axes) 获得投射变化后的H矩阵 参数说明:rect表示原始的位置左上,右上,右下,左下, tra ...

  3. 识别简单的答题卡(Bubble sheet multiple choice scanner and test grader using OMR, Python and OpenCV——jsxyhelu重新整编)

    该博客转自www.pyimagesearch.com,进行了相关修改补充. Over the past few months I've gotten quite the number of reque ...

  4. 浅谈PHP答题卡识别(一)

    最近期末考试考完了,我们也要放寒假了.于是突发奇想,想用PHP写一个答题卡识别程序.已经实现了一些,现分享给大家. 具体的步骤如下: 上传答题卡=>图片二值化(已实现)=>寻找定位点(已实 ...

  5. 【4opencv】识别复杂的答题卡1(主要算法)

    一.问题提出 由于GPY进行了纠偏,所以在采集的时候,就已经获得了质量较高的答题卡图片 下一步就是需要从这张图片中,识别出人眼识别出来的那些信息,并且将这个过程尽可能地鲁棒化,提高识别的准确率. 二. ...

  6. 机器视觉及图像处理系列之二(C++,VS2015)——图像级的人脸识别(1)

    接上一篇,一切顺利的话,你从github上clone下来的整个工程应该已经成功编译并生成dll和exe文件了:同时,ImageMagic程序亦能够打开并编辑图像了,如此,证明接下来的操练你不会有任何障 ...

  7. 第十九节、基于传统图像处理的目标检测与识别(词袋模型BOW+SVM附代码)

    在上一节.我们已经介绍了使用HOG和SVM实现目标检测和识别,这一节我们将介绍使用词袋模型BOW和SVM实现目标检测和识别. 一 词袋介绍 词袋模型(Bag-Of-Word)的概念最初不是针对计算机视 ...

  8. 第十八节、基于传统图像处理的目标检测与识别(HOG+SVM附代码)

    其实在深度学习中我们已经介绍了目标检测和目标识别的概念.为了照顾一些没有学过深度学习的童鞋,这里我重新说明一次:目标检测是用来确定图像上某个区域是否有我们要识别的对象,目标识别是用来判断图片上这个对象 ...

  9. OpenCV 学习笔记 07 目标检测与识别

    目标检测与识别是计算机视觉中最常见的挑战之一.属于高级主题. 本章节将扩展目标检测的概念,首先探讨人脸识别技术,然后将该技术应用到显示生活中的各种目标检测. 1 目标检测与识别技术 为了与OpenCV ...

随机推荐

  1. Java泛型 - 返回父类的子类

    一.栗子 public class GenericityInher { //error: Type mismatch: cannot convert from ArrayList<Child&g ...

  2. Django使用LDAP

    https://github.com/python-ldap/python-ldap Quick usage example: import ldap l = ldap.initialize(&quo ...

  3. lnmp环境快速搭建及原理解析

    刚开始学习php的时候是在wamp环境下开发的,后来才接触到 lnmp 环境当时安装lnmp是按照一大长篇文档一步步的编译安装,当时是真不知道是在做什么啊!脑袋一片空白~~,只知道按照那么长的一篇文档 ...

  4. iOS - xcode经常报的经典error解决办法大全

    1.错误信息: 2015-10-28 10:39:55.933 XFW[2696:55982] *** Assertion failure in -[UITableView _configureCel ...

  5. C# Attribute 名称和使用的问题

    如果定义Attribute时, 名字是以Attribute结尾的, 在使用的时候, 就可以省略Attribute, 直接写前面的名字, 但是这样真的好吗? 自以为帮程序员省了一个单词, 然而 真理不再 ...

  6. 2013.6.26 - OpenNER第六天

    今例会的时候看CRF,突然感觉到ANN模型可能没有问题了,问题出在评价函数,不能接过好就说好,或者说收敛方法有问题,并不是打得对就答得好.还有就是我们应该让他能够根据需要而自己产生问题,问我们,然后我 ...

  7. binlog2sql安装

    3.pip安装 3.1 首先安装setuptools软件包: (1)下载setuptools包 wget https://pypi.python.org/packages/source/s/setup ...

  8. Spring+WebSocket+SockJS实现实时聊天

    设计初衷是通过websocket实现网页实时通讯聊天. 工程环境:tomcat8+jdk1.7+maven+eclipse 设计思路:客户端登录网页建立socket连接,后台记录用户连接信息并做标识: ...

  9. nodejs模块化标准

    commonjs 导出一个 a.js function add(a, b){ return a+b; } module.exports = add; b.js const add = require( ...

  10. 小程序缓存Storage的基本用法

    wx.setStorageSync('key', 'hello world') 然后在小程序调试器里面的Storage里面就能看到设置的值.在小程序里面,如果用户不主动清除缓存,这个缓存是一直在的. ...