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.思路探索     在从图片到数字的转变过程中,既是一个“量化”的过程,也是一个“降维”的过程,需要特定的角度非常重要.这就像很多人站在一起拍集体照,选择不同的角度能够得到这群人不同的像,高明的摄像师能够很快地找到角度,将所有的人都拍摄其中:我们图像处理程序也是同样的道理,有经验的工程师能够善于模式思

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 : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include "cv.h" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui

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 requests landing in my inbox to build a bubble sheet/Scantron-like[简而言之答题卡] test reader using computer vision and image processing techniques. And while I'

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(已实现)=>使用定位点切割掉不要的部分(已实现)=>切割小题=>客观题自动阅卷&主观题切割后交由阅卷老师批改=>统计分数=>生成csv文档 先爆出源码: <?php error_reporting(0); $fn="./1.jpg";//要识别的答题

这个选项调查的特效以选项卡的形式,每答完一道题目自动切换到下一条,颇具特色.使用jQuery和CSS3,适合HTML5浏览器. 效果展示 http://hovertree.com/texiao/jquery/87/ 源码下载:http://hovertree.com/h/bjaf/sym1l16q.htm 效果图如下: 代码如下: <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> &

在开始做之前,首先百度了Word有没有简单的生成方法,果然有--页面布局->稿纸设置->方格式稿纸 效果如下图所示.很规范,但是不是答题卡所需要的,因为这样会把所有页面都设置为这样的稿纸. 搜索了很久,没有找到现成的方法,但是受到了一些启示,因此我做出来以下效果的作文表格: 和作文纸很像了,可以根据具体规格稍加调整即可用了.具体方法很简单,就是表格操作. 具体操作: 先插入1列多行的表格 再在一行中插入1行多列 调整外表格的表格属性,选中外表格不太好选中,我是点击右下角选中的 然后调整方格大小

在线答题demo,具体代码是一年多前完成的,比较简单,不再贴出,请参见Github. 主要功能: 单选:点击选项直接进入下一题.多选:选择多个选项,向右滑动进入下一题.答题卡:点击题号重新进入答题界面.使用技术: 主框架为ViewPager内嵌Fragment,包含试题Fragment(QuestionItemFragment )和答题卡Fragment(ScantronItemFragment ),并使用FragmentStatePagerAdapter 进行适配. 单选题和多选题使用List

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, transform_axes表示变换后四个角的位置 2.cv2.warpPerspective(gray, H, (width, height)) 根据H获得变化后的图像 参数说明: gray表示输入的灰度图像, H表示变化矩阵,(width, height)表示变换后的图像大小3. cv2.approx

      Si24R2E 是一颗工作在2.4GHz ISM 频段,专为低功耗有源RFID 应用场合设计,集成嵌入式发射基带的无线发射芯片.128 次可编程NVM 存储器以及自动发射模块.工作频率范围为2400MHz-2525MHz,共有126 个1MHz 带宽的信道.  Si24R2E 采用GFSK/FSK 数字调制与解调技术.数据传输速率与PA 输出功率都可以调节,支持2Mbps,1Mbps,250Kbps 三种数据速率.高的数据速率可以在更短的时间完成同样的数据收发,因此可以具有更低的功耗

内容包括:游离细胞的切割,有效细胞的信息提取,找出非正常细胞,细胞团的切割,找出非正常细胞团 代码较多,请移步到我的github

/// <summary> /// 批改操作 /// </summary> public AnswerCard DoCorrect(Stream AnserCardFile) { AnswerCard anserCard=new AnswerCard(); try { //RasterImage crrentImages; // Create the Auto Forms Engine AutoFormsEngine autoEngine; RasterCodecs formsCo

import cv2 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-t

# -*- 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.CO

我使用过FindContours,而且知道有能够直接寻找联通区域的函数.但是我使用的大多只是"最大轮廓"或者"轮廓数目"这些数据.其实轮廓还有另一个很重要的性质,那就是轮廓的相互包含特性. 比如典型的运用在二维码上面     对于它的3个定位点,认为构造了相互包含的轮廓区域,这种特性,在图上只有三处,而且在自然图片中是不容易重复的(当然二维码内部还有校验机制).那么基于此就能够很容易地获取准确定位.将二维码的这种机制进行扩展,能够得到对实际物体的定位方法.比如如果我

疲劳检测 pan.baidu.com/s/1Ng_-utB8BSrXlgVelc8ovw #导入工具包 from scipy.spatial import distance as dist from collections import OrderedDict import numpy as np import argparse import time import dlib import cv2 FACIAL_LANDMARKS_68_IDXS = OrderedDict([ ("mouth&

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 下面准备学习如何对文档扫描摆正及其OCR识别的案例,主要想法是对一张不规则的文档进行矫正,然后通过tesseract进行OCR文字识别,最后返回结果.下面进入正文: 现代生活中,手机像素比较高,所以大家拍这些照片都很随意,随便拍,比如下面的照片,如发票,文本等等: 对于这些图像矫正的问题,在图像处理领域

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 图像的几何变换是在不改变图像内容的前提下对图像像素进行空间几何变换,主要包括了图像的平移变换,缩放,旋转,翻转,镜像变换等. 1,几何变换的基本概念 1.1 坐标映射关系 图像的几何变换改变了像素的空间位置,建立一种原图像像素与变换后图像像素之间的映射关系,通过这种映射关系能够实现下面两种计算: 1,原

       本文区分"问题引出"."概念抽象"."算法实现"三个部分由表及里具体讲解OpenCV图像处理中"投影技术"的使用,并通过"答题卡识别""OCR字符分割""压板识别""轮廓展开分析"四个的例子具体讲解算法使用.使得读者能够对"投影技术"加速认识和理解,从而在解决具体问题的时候多一个有效方法. 内容将涉及如下: 1.

最近打算写一个android 平台opencv 的小程序,着手查找了一下资料.网络上的资料参差不齐,有一些都比较老旧,我参考了前面的方法找到了一个简单的搭建方法,分享给大家. 0,环境的搭建: java 虚拟机环境搭建,网络资料很多不再赘述. android 开发环境的搭建参见我的上一篇博客 基于adt-bundle-windows-x86的android开发环境搭建. 下面说明如果搭建 android opencv 环境: 下载NDK http://developer.android.com/

答题卡系统: 网站运行效果 代码区域: HTML 代码: <style type="text/css"> body { font-size: 30px; background: beige; font-family: "宋体"; } #container { margin: 1px auto; /*调整边缘*/ } #box { overflow: hidden; /*隐藏溢出;*/ } #box label { margin-top: 5px; /*上