在这篇博客中，我将分享如何使用Python结合OpenCV库开发一个答题卡自动判卷系统。这个系统能够自动从扫描的答题卡中提取信息、进行图像处理、识别答案并给出评分。项目综合运用了图像处理的基本技术，包括图像预处理、轮廓检测、透视变换、二值化处理、轮廓分析等，最终实现了答题卡的自动识别和判卷功能。🚀
整体流程如下：
一、图像预处理 🌄
首先，我们需要加载图像并对其进行预处理。预处理包括将图像转换为灰度图，应用高斯模糊来去噪，使用Canny算法进行边缘检测。
def preprocess_image(image):
"""
图像预处理：灰度化、高斯模糊、边缘检测。
:param image: 输入图像。
:return: 边缘检测结果。
"""
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 将图像转换为灰度图
blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0) # 对灰度图进行高斯模糊
edged = cv2.Canny(blurred, 75, 200) # 对模糊后的图像进行边缘检测
return edged # 返回边缘检测结果
二、查找答题卡轮廓 📏
在边缘图像中进行轮廓检测。通过查找轮廓，定位答题卡的四个角。确保了我们能准确地识别答题卡的位置。
-
轮廓查找：使用OpenCV的
findContours函数查找图像中的轮廓。 -
轮廓排序：根据轮廓的面积或位置对轮廓进行排序，便于后续处理。
-
多边形近似：使用
approxPolyDP函数对轮廓进行多边形近似，找到答题卡的4个顶点。
def find_document_contour(edged):
"""
查找答题卡的轮廓。
:param edged: 边缘检测结果。
:return: 答题卡的4个顶点坐标。
"""
cnts = cv2.findContours(edged.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 查找轮廓
cnts = imutils.grab_contours(cnts) # 兼容不同OpenCV版本的轮廓提取
if len(cnts) == 0: # 如果没有找到轮廓
raise ValueError("无法找到轮廓！") # 抛出异常
# 按轮廓大小排序
cnts = sorted(cnts, key=cv2.contourArea, reverse=True)
# 遍历轮廓，找到矩形轮廓
for c in cnts:
peri = cv2.arcLength(c, True) # 计算轮廓周长
approx = cv2.approxPolyDP(c, 0.02 * peri, True) # 对轮廓进行多边形近似
if len(approx) == 4: # 如果近似结果为4个点，则认为是答题卡轮廓