Python识别复杂答题卡

2024-10-04

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

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

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 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'

【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.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

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, 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

jquery css3问卷答题卡翻页动画效果

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"> &

Python识别网站验证码

http://drops.wooyun.org/tips/6313 Python识别网站验证码 Manning · 2015/05/28 10:57 0x00 识别涉及技术验证码识别涉及很多方面的内容.入手难度大,但是入手后,可拓展性又非常广泛,可玩性极强,成就感也很足. 验证码图像处理验证码图像识别技术主要是操作图片内的像素点,通过对图片的像素点进行一系列的操作,最后输出验证码图像内的每个字符的文本矩阵. 读取图片图片降噪图片切割图像文本输出验证字符识别验证码内的字符识别主要以机

python识别验证码——PIL,pytesser,pytesseract的安装

1.使用Python识别验证码需要安装Python的图像处理模块(PIL.pytesser.pytesseract) (安装过程需要pip,在我的Python中已经安装pip了,pip的安装就不在赘述了) PIL的安装法1:直接在DOS下用命令:pip install PIL 法2:http://effbot.org/downloads/#Imaging 下载安装:(官方库) 法3:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pillow 如遇到6

答题卡作文模块的一种方法-VSTO

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

Android实现选择题答题（包括单选、多选和答题卡）

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

基于Python的信用评分卡模型分析（二）

上一篇文章基于Python的信用评分卡模型分析(一)已经介绍了信用评分卡模型的数据预处理.探索性数据分析.变量分箱和变量选择等.接下来我们将继续讨论信用评分卡的模型实现和分析,信用评分的方法和自动评分系统. 六.模型分析证据权重(Weight of Evidence,WOE)转换可以将Logistic回归模型转变为标准评分卡格式.引入WOE转换的目的并不是为了提高模型质量,只是一些变量不应该被纳入模型,这或者是因为它们不能增加模型值,或者是因为与其模型相关系数有关的误差较大,其实建立标准信用评

LeadTools答题卡识别方案

/// <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

python-图像目标监测（1）识别答题卡

# -*- 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

用Python识别网站使用的技术

在进行爬虫之前,一般我们都会对要爬取的网站进行识别,识别我们要爬取的网站所使用到的技术,这样才能更有利于我们爬虫工作的进行.所以在此介绍以下如何用Python去识别一个网站所使用到的技术. 环境:Python-3.3,builtwith模块例子:先看看天猫购物网站. #首先导入builtwith模块 >>> import builtwith #识别网站 >>>builtwith.parse("https://www.tmall.com") 在图上可

python识别html主要文本框

在抓取网页的时候只想抓取主要的文本框,例如 csdn 中的主要文本框为下图红色框: 抓取的思想是,利用bs4查找所有的div,用正则筛选出每个div里面的中文,找到中文字数最多的div就是属于正文的div了.定义一个抓取的头部抓取网页内容: import requests headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/47.

Python爬虫入门教程 60-100 python识别验证码，阿里、腾讯、百度、聚合数据等大公司都这么干

常见验证码之前的博客中已经解决了一些常见验证码的问题,但是验证码是层出不穷的,目前解决验证码除了通过常规手段解决以外,还可以通过人工智能领域的深度学习去解决深度学习?! 无疑对爬虫coder提高了N个量级的学习量.难道大公司识别验证码都需要自己去实现逻辑么? 带劲的验证码 12306验证码 12306绝对是验证码的一个顶级的存在,单独成为一类也不过分! 点触验证码手势验证码点选验证码翻转验证码还有各种其他风格,这些验证码深入的研究下去,都有解决办法,但是对一个Python爬虫工程师来

python验证卡普耶卡(D.R.Kaprekar)6174猜想

1955年,卡普耶卡(D.R.Kaprekar)对4位数字进行了研究,发现一个规律: 对任意各位数字不相同的4位数,使用各位数字能组成的最大数减去能组成的最小数,对得到的差重复这个操作,最终会得到6174这个数字,并且这个操作最多不会超过7次以下为python代码验证 a = input()a = int(a)i = 0l = []cha = 0 b = a%1000 #求出百十个位max4 = (a - b)/1000

python 识别图片文字

今天群里有兄弟问如何把图片的文字给识别出来对于python来说这不是小菜一碟吗,于是乎让pupilheart狠狠的吹了一波(哈哈,竟然没懂),下面将整个实现过程给大家实现下: 方法一:自己搞定ORC (网上好多开源文件,课直接下载) 缺点:质量良莠不齐,适合自己玩,提升技术首先,安装两个依赖包,cmd命令下执行 pip install Image pip install pytesseract from PIL import Image import pytesseract text=pyt

python 识别图片上的数字

https://blog.csdn.net/qq_31446377/article/details/81708006 ython 3.6 版本 Pytesseract 图像验证码识别环境: (1) win7 64位 (2) Idea (3) python 3.6 (4) pip install pillow <&nbsp>pip install pytesseract (5) 识别引擎tesseract-ocr 安装安装tesseract-ocr的识别引擎第一步:下载安装包根据

python识别图片中的代码。

在看并发编程网的时候,有些示例代码是以图片的形式出现的,要是此时自己想复制下来的话,只能对着图片敲了,很不爽,于是搜了一下识别图片的网站,有! 把图片上传上去解析,下来txt文本,打开一看,大部分能解析出来,少部分会乱码. 于是搜到下面俩篇博客: https://blog.csdn.net/FloatDreamed/article/details/79090741 https://www.cnblogs.com/jianqingwang/p/6978724.html 可以用Python现成的库来

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