php答题卡识别思路

  • 2024-10-26

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

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

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

【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'

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"> &

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

python验证码识别接口及识别思路代码

1,验证码识别接口代码 import json import base64 import requests def shibie(): data = {} path = "./img/" file_name = "a.jpg" with open(path + file_name, "rb") as f: data0 = f.read() data['image_base64'] = str(base64.b64encode(data0),'ut

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

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

Python3 简单验证码识别思路及实例

1.介绍 在爬虫中经常会遇到验证码识别的问题,现在的验证码大多分计算验证码.滑块验证码.识图验证码.语音验证码等四种.本文就是识图验证码,识别的是简单的验证码,要想让识别率更高, 识别的更加准确就需要花很多的精力去训练自己的字体库. 识别验证码通常是这几个步骤: 1.灰度处理 2.二值化 3.去除边框(如果有的话) 4.降噪 5.切割字符或者倾斜度矫正 6.训练字体库 7.识别 这6个步骤中前三个步骤是基本的,4或者5可根据实际情况选择是否需要. 经常用的库有pytesseract(识别库).O

关于RFID电动车防盗、校园答题卡（超低功耗2.4G芯片SI24R2E）

      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

python爬虫点触验证码的识别思路（图片版）

BZOJ.2339.[HNOI2011]卡农(思路 DP 组合 容斥)

题目链接 \(Description\) 有\(n\)个数,用其中的某些数构成集合,求构造出\(m\)个互不相同且非空的集合(\(m\)个集合无序),并满足每个数总共出现的次数为偶数的方案数. \(Solution\) 为简化问题,将无序转为有序,只需在最后除以\(m!\)即可. 设\(f[i]\)表示构造前\(i\)个集合并满足条件的方案数. 每个数出现次数为偶数,所以如果前\(i-1\)个集合确定,第\(i\)个集合也可以确定.这样对于\(i\)有\(A_{2^n-1}^{i-1}\)种方案

基于opencv -python--银行卡识别

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

深入学习OpenCV文档扫描及OCR识别（文档扫描，图像矫正，透视变换，OCR识别）

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

利用Python开发智能阅卷系统

前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者: 机器学习与统计学 PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取 http://note.youdao.com/noteshare?id=3054cce4add8a909e784ad934f956cef 随着现代图像处理和人工智能技术的快速发展,不少学者尝试讲CV应用到教学领域,能够代替老师去阅卷,将老师从繁杂劳累的阅卷中解放出来,从而进一步

OpenCV计算机视觉实战(Python版)资源

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&

OpenCV计算机视觉学习（11）——图像空间几何变换（图像缩放，图像旋转，图像翻转，图像平移，仿射变换，镜像变换）

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

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