【毕业设计】机器视觉答题卡识别系统 - python 深度学习

1 简介

🔥 Hi，大家好，这里是丹成学长的毕设系列文章！

🔥 对毕设有任何疑问都可以问学长哦!

这两年开始，各个学校对毕设的要求越来越高，难度也越来越大… 毕业设计耗费时间，耗费精力，甚至有些题目即使是专业的老师或者硕士生也需要很长时间，所以一旦发现问题，一定要提前准备，避免到后面措手不及，草草了事。

为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的新项目是

🚩 基于机器视觉的答题卡识别

🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)

• 难度系数：4分
• 工作量：4分
• 创新点：3分

🧿 选题指导, 项目分享：

https://gitee.com/yaa-dc/BJH/blob/master/gg/cc/README.md

2 什么是机器视觉

答题卡识别使用的是机器视觉识别算法, 那什么是机器视觉算法呢?

机器视觉，并不是视觉，他不具有人类的视觉理解能力，说穿了他只是图像处理技术的工程应用，都是由工程师开发的算法来完成任务，并且是特定的算法完成特定的任务，互相之间没有通用性。

废话不多说, 学长到大家看看, 这项技术实现的效果如何.

3 实现步骤

答题卡识别步骤:

• Step #1: 检测到图片中的答题卡
• Step #2: 应用透视变换来提取图中的答题卡（以自上向下的鸟瞰视图）
• Step #3: 从透视变换后的答题卡中提取 the set of 气泡/圆点 (答案选项)
• Step #4: 将题目/气泡排序成行
• Step #5: 判断每行中被标记/涂的答案
• Step #6: 在我们的答案字典中查找正确的答案来判断答题是否正确
• Step #7: 为其它题目重复上述操作

首先，打开摄像头扫描答题卡

对摄像头获取到的答题卡图片进行二值化腐蚀膨胀边缘检测

轮廓计算，进行顶点对齐，得到下图

对图像进行倾斜变换和仿射变换，得到下图

开始对图像进行二值化，边缘检测等操作，最终得到结果

4 最后