(一)答题表格设计与识别

实际设计好的表格如下图

为了图像精确,表格和四角的标记都是由程序生成的,文字和数据是后期排版软件添加上去的.

图中四角的四个黑方块主要用来定位表格,然后就可以切割出每个单元格,最后去做字符识别.

具体步骤为:

1,灰度化并二值化;

2,查找轮廓,把找出四个定位标记;

3,透视变换,校正变形;

4,切割表格,分别识别每个表格;

实际操作中发现最关键的是表格一定要平整,变形对识别影响较大;

部分代码:

int table_recognition(IplImage* img,unsigned char * result)
{
    //大图二值化
    IplImage* bin_img = cvCloneImage(img);
    image_threshold(bin_img);
    //去噪
    IplImage* tmp_img = cvCloneImage(bin_img);
    cvErode(tmp_img, tmp_img, NULL, ); //腐蚀
    cvDilate(tmp_img, tmp_img, NULL, ); //膨胀
    //查找轮廓
    CvSeq* contours;
    CvMemStorage * storage = cvCreateMemStorage();

    cvSetImageROI(tmp_img, cvRect(, , bin_img->width, bin_img->height));
    cvFindContours(tmp_img, storage, &contours, , ));

    ];
    ];
    ];
    CvPoint points[][];
    ;
    // 检测每个轮廓
    for (; contours; contours = contours->h_next)
    {
        //用指定精度逼近多边形曲线
        CvSeq* result;
        result = cvApproxPoly(contours, );

        //不是四边形的不要
        )
            continue;
        //不是凸多边形不要
        if (!cvCheckContourConvexity(result))
            continue;
        //面积大小或小于指定值的排除
        ));
        )
            continue;

        //解码每个轮廓标志,正确的保存下来**********************************************
        CvPoint2D32f  srcQuad[];
        ; i < ; i++){
            CvPoint* pt = (CvPoint*)cvGetSeqElem(result, i);//取标记四边形的四个顶点
            points[n][i] = *pt;
            srcQuad[i].x = (float)pt->x;
            srcQuad[i].y = (float)pt->y;
        }
        //透视变换取出marker
        IplImage * mark_img = cvCreateImage(cvSize(,), , );
        perspective(bin_img, mark_img, srcQuad);

        //
        int rt = marker_decode(mark_img, &ids[n], &rotates[n], &vals[n]);
        )
            continue;

        //
        n++;
        )
            break;
    }
    )//发现四个标记
        ;
    //if (rotates[0] != rotates[1] || rotates[1] != rotates[2] || rotates[2] != rotates[3])//四个标记旋转一致
    //    return -1;
    //marker 0123
    ] !=  && ids[] !=  && ids[] !=  && ids[] != )
        ;
    ] !=  && ids[] !=  && ids[] !=  && ids[] != )
        ;
    ] !=  && ids[] !=  && ids[] !=  && ids[] != )
        ;
    ] !=  && ids[] !=  && ids[] !=  && ids[] != )
        ;

    //确定表格四个点
    CvPoint2D32f  pts[];
    ; i < ; i++)
    {
        int id = ids[i];
        int rotate = rotates[i];
        CvPoint pt;
        ){
            pt = points[i][( + rotate)%];
        }
        ){
            pt = points[i][( + rotate) % ];
        }
        ){
            pt = points[i][( + rotate) % ];
        }
        ){
            pt = points[i][( + rotate) % ];
        }
        pts[id].x = pt.x;
        pts[id].y = pt.y;
    }

    //CvPoint2D32f tmp_ptf = pts[1];
    //pts[1] = pts[3];
    //pts[3] = tmp_ptf;

    IplImage * table_img = cvCreateImage(cvSize(*, *+), , );
    perspective(img, table_img, pts);

    //表格分割
    ;
    IplImage* gird_img = cvCreateImage(cvSize(, ), , );
    ; j < ; j+=)
    {
        ; i < ; i++)
        {
            cvSetImageROI(table_img, cvRect(+*i, +*j, , ));
            cvCopy(table_img, gird_img);
#ifdef _WIN32
            save_gird(gird_img, nt);
#endif
            int rt = svm_recognition(gird_img);
            result[nt] = rt;
            nt++;
        }
    }

    //cvNamedWindow("Image", CV_WINDOW_NORMAL);
    //cvShowImage("Image", gird_img);
    //cvWaitKey(0);

    cvReleaseImage(&bin_img);
    cvClearMemStorage(storage);

    ;
}

opencv 手写选择题阅卷 (一)表格设计与识别的更多相关文章

  1. opencv 手写选择题阅卷 (二)字符识别

    opencv 手写选择题阅卷 (二)字符识别 选择题基本上只需要识别ABCD和空五个内容,理论上应该识别率比较高的,识别代码参考了网上搜索的代码,因为参考的网址比较多,现在也弄不清是参考何处的代码了, ...

  2. opencv 手写选择题阅卷 (四)Android端 手机应用开发

    opencv 手写选择题阅卷 (四)Android 手机应用开发 在PC端把代码调通以后开始开发Android 手机应用,因为主要功能代码为C++代码,所以需要通过NDK编译,JAVA通过JNI方式调 ...

  3. opencv 手写选择题阅卷 (三)训练分类器

    opencv 手写选择题阅卷 (三)训练分类器 1,分类器选择:SVM 本来一开始用的KNN分类器,但这个分类器目前没有实现保存训练数据的功能,所以选择了SVN分类器; 2,样本图像的预处理和特征提取 ...

  4. OpenCV手写数字字符识别(基于k近邻算法)

    摘要 本程序主要参照论文,<基于OpenCV的脱机手写字符识别技术>实现了,对于手写阿拉伯数字的识别工作.识别工作分为三大步骤:预处理,特征提取,分类识别.预处理过程主要找到图像的ROI部 ...

  5. TF:TF分类问题之MNIST手写50000数据集实现87.4%准确率识别:SGD法+softmax法+cross_entropy法—Jason niu

    import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # number 1 to 10 ...

  6. AI应用开发实战 - 手写识别应用入门

    AI应用开发实战 - 手写识别应用入门 手写体识别的应用已经非常流行了,如输入法,图片中的文字识别等.但对于大多数开发人员来说,如何实现这样的一个应用,还是会感觉无从下手.本文从简单的MNIST训练出 ...

  7. 背水一战 Windows 10 (62) - 控件(媒体类): InkCanvas 保存和加载, 手写识别

    [源码下载] 背水一战 Windows 10 (62) - 控件(媒体类): InkCanvas 保存和加载, 手写识别 作者:webabcd 介绍背水一战 Windows 10 之 控件(媒体类) ...

  8. 5 TensorFlow入门笔记之RNN实现手写数字识别

    ------------------------------------ 写在开头:此文参照莫烦python教程(墙裂推荐!!!) ---------------------------------- ...

  9. 用tensorflow搭建RNN(LSTM)进行MNIST 手写数字辨识

    用tensorflow搭建RNN(LSTM)进行MNIST 手写数字辨识 循环神经网络RNN相比传统的神经网络在处理序列化数据时更有优势,因为RNN能够将加入上(下)文信息进行考虑.一个简单的RNN如 ...

随机推荐

  1. C#二维数组(矩形数组,交错数组)

    C# 支持一维数组.多维数组(矩形数组)和数组的数组(交错的数组) 1.多维数组 声明:string[,] names; 初始化:int[,] numbers = new int[3, 2] { {1 ...

  2. 如何通过VIM把代码格式化后生成HTML网页代码

    本文转自http://wangxiaoyu.blog.51cto.com/922065/203471 需求及思路:演示需要,需要网站上嵌入一些代码,我的建议做法是根据代码文件,生成相应的HTML代码, ...

  3. Apache以及PHP的默认编码问题解决(详解)

    如果你在网上搜索 “apache配置”,搜到的页面大多都会建议你在httpd.conf中加上这么一句:AddDefaultCharset GB2312.对于新手而且是只用GB2312编码的开发人来说, ...

  4. Implementing the skip list data structure in java --reference

    reference:http://www.mathcs.emory.edu/~cheung/Courses/323/Syllabus/Map/skip-list-impl.html The link ...

  5. PHP.10-PHP实例(一)-简单的计算器

    PHP-简单的计算器 [PHP语法详解] PHP在web开发中的应用 PHP编写步骤 1.编写一个后缀名为.php文件2.上传到Web服务器的文档根目录下3.通过浏览器访问Web服务器管理下的PHP文 ...

  6. Starship Troopers

    Problem Description You, the leader of Starship Troopers, are sent to destroy a base of the bugs. Th ...

  7. jq层次选择器

    二. 层次选择器 1. parent > child(直系子元素) $(document).ready(function () { // 选取div下的第一代span元素,将字体颜色设为红色 $ ...

  8. android 编写动画

    1.在编写动画的时候需要新建一个xml 新建的步骤是选中res单击右键选择Android resource file 然后弹出一个框 ,然后再Resource Type 里面选择Animation 然 ...

  9. .NET自动识别HttpWebResponse的编码及是否压缩

    请求和响应头 POST的数据 最近项目使用HttpWebRequest请求网页,处理HttpWebResponse返回消息体,发现网页可能是有GZIP压缩等,所得数据乱码,所以相处了解决方案,大家共同 ...

  10. Flask与Ajax

    这篇短文使用jquery. Flask提供一个很简单的方法来处理Ajax请求——在视图函数中用request的属性is_xhr来判断,如果是true则是异步请求. Jquery的$.getJSON() ...