如何确定确定每张答题卡的ROI区域

2024-08-23

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

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"> &

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

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

【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

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'

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

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

肺结节CT影像特征提取（五）——肺结节CT影像ROI区域灰度直方图及其图形化

在博客肺结节CT影像特征提取中,已经实现了肺结节的灰度.纹理和形态特征的提取.但是,对于进一步了解ROI区域像素值或者说CT值的分布来说,还存在一定的不足,不能够很好的显示ROI区域. 因此,本文将进一步对ROI区域进行处理,实现ROI区域的图形化显示.主要包含灰度直方图和ROI区域图形化. 1.1 ROI区域灰度直方图灰度直方图是描述像素值分布的一种图形,根据灰度级各个值的像素分布比例所画出的一种直方图.这里,为了更加直观看到每个灰度级像素的个数,横轴采用灰度级,纵轴为像素个数. 根据前几

学习 opencv---(3) ROI 区域图像叠加&初级图像混合

在这篇文章里,我们一起学习了在OpenCV中如何定义感兴趣区域ROI,如何使用addWeighted函数进行图像混合操作,以及将ROI和addWeighted函数结合起来使用,对指定区域进行图像混合操作. 一.设定感兴趣区域--ROI(region of interest) 在图像处理领域,我们常常要设置感兴趣区域(ROI,region of interest),来专注或者简化我们的工作过程,也就是从图像中选择的一个图像区域,这个区域是我们图像分析关注的重点.我们圈定这个区域,以便进行进一步处理

【opencv学习笔记】SetImageROI函数设置ROI区域的作用及用法

虽然先前知道ROI区域是感兴趣区域,但是真正看到调用了OpenCV的cvSetImageROI函数时,并不知道它的作用,所以还是单独写了一段代码对这个函数进行探究. OpenCVchm文档中对cvSetImageROI函数的介绍如下: void cvSetImageROI( IplImage* image, CvRect rect );image 图像. rect ROI 矩形. 函数 cvSetImageROI 基于给定的矩形设置图像的 ROI(感兴趣区域) . 如果ROI是NULL 并且

C++ 中利用 Opencv 得到不规则的ROI 区域(已知不规则区域)

因为需要,之前写了一个利用mask 得到不规则ROI 区域的程序. 现在需要修改,发现自己都看不懂是怎么做的了.. 所以把它整理下来. 首先利用鼠标可以得到你想要的不规则区域的顶点信息.具体这里不再描述. setMouseCallback("setROIParking_Image", on_MouseHandle, (void*)&SrcImage); 得到不规则区域的顶点之后之后,接下来生成mask. 具体程序如下 void Image::GetROImage() {

ROI区域图像叠加

ROI(region of interest),感兴趣区域.机器视觉.图像处理中,从被处理的图像以方框.圆.椭圆. 不规则多边形等方式勾勒出需要处理的区域,称为感兴趣区域,ROI.在Halcon.OpenCV.Matlab等机器视觉软件上常用到各种算子(Operator)和函数来求得感兴趣区域ROI,并进行图像的下一步处理. 实例1: #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/core/core.hpp> #include &

opencv——设置ROI区域

#include "stdafx.h" #include<opencv2\opencv.hpp> #include<opencv\cv.h> #include <iostream> #include<string> using namespace std; using namespace cv; int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) { IplImage *src=cvLoadImage();//读入图

【opencv学习笔记六】图像的ROI区域选择与复制

图像的数据量还是比较大的,对整张图片进行处理会影响我们的处理效率,因此常常只对图像中我们需要的部分进行处理,也就是感兴趣区域ROI.今天我们来看一下如何设置图像的感兴趣区域ROI.以及对ROI区域图像进行复制与替换. 在开始之前我们还是先来看一下Mat类型的数据存储方式以及对Mat类型变量赋值的方式.Mat类型的图像在内存中包含两部分的内容:矩阵头与图像数据矩阵的指针.矩阵头包含了图像的基本信息(如矩阵尺寸.存储方式.存储地址等),而数据指针则指向图像所有像素值的矩阵.通常复制Mat类型数据有两

opencv 3 core组件进阶(2 ROI区域图像叠加&图像混合；分离颜色通道、多通道图像混合；图像对比度，亮度值调整）

ROI区域图像叠加&图像混合 #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; //-----------------------------------[全局函数声明部分]--------------------------------------

图像的ROI区域选择与复制

[opencv学习笔记六]图像的ROI区域选择与复制孜然 7 人赞同了该文章图像的数据量还是比较大的,对整张图片进行处理会影响我们的处理效率,因此常常只对图像中我们需要的部分进行处理,也就是感兴趣区域ROI.今天我们来看一下如何设置图像的感兴趣区域ROI.以及对ROI区域图像进行复制与替换. 在开始之前我们还是先来看一下Mat类型的数据存储方式以及对Mat类型变量赋值的方式.Mat类型的图像在内存中包含两部分的内容:矩阵头与图像数据矩阵的指针.矩阵头包含了图像的基本信息(如矩阵尺寸.存储

opencv：截取 ROI 区域

Rect roi; roi.x = 100; roi.y = 100; roi.width = 250; roi.height = 200; // 截取 ROI 区域 // 这种方式改变 sub,原图也会改变 Mat sub = src(roi); // 如果想要不影响原图,可以使用 clone,或者copyTo Mat sub2 = src(roi).clone(); rectangle(src, roi, Scalar(0, 255, 255), 1, 8); imshow("roi&quo

Python 图像处理 OpenCV （3）：图像属性、图像感兴趣 ROI 区域及通道处理

前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」「Python 图像处理 OpenCV (2):像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」图像属性图像属性包括行数,列数和通道数,图像数据类型,像素数等. 1. 形状:shape 图像的形状可以通过 shape 关键字进行获取,使用 shape 关键的后,获取的信息包括行数.列数.通道数的元祖. 需要注意的是,如果是灰度图片,只会返回图像的行数和列数,而彩色图片才会图像的行数.列数和通道数. 示例如

OpenCV计算机视觉学习（1）——图像基本操作（图像视频读取，ROI区域截取，常用cv函数解释）

1,计算机眼中的图像我们打开经典的 Lena图片,看看计算机是如何看待图片的: 我们点击图中的一个小格子,发现计算机会将其分为R,G,B三种通道.每个通道分别由一堆0~256之间的数字组成,那OpenCV如何读取,处理图片呢,我们下面详细学习. 2,图像的加载,显示和保存我们看看在OpenCV中如何操作: import cv2 # 生成图片 img = cv2.imread("lena.jpg") # 生成灰色图片 imgGrey = cv2.imread("lena.j

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