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高考答题卡怎么被机器识别?基于OpenCV答题卡识别模拟-网上电子AG捕鱼王ARM+FPGA异构开发板

文章来源: 发布日期:2023.6.9 浏览次数:1289 次

本篇测评由电子发烧友的优秀测评者“筑梦者与梦同行”提供。


01.

前言MYD-JX8MMA7SDK发布说明


根据下图文件内容可以知道myir-image-full系统支持的功能,其支持OpenCV,也就不用在格外安装相关驱动包等,省了很多事情。


02.

MYD-JX8MMA7软件评估指南

本文介绍了Python的基本操作,在文档中10.1开发语言支持。




03.

历程路径

/usr/share/OpenCV/samples/
/usr/share/opencv4/samples/python/


文件目录中有一些python程序。

04.

图像识别开发

1.使用参考图片


上面的图片是模拟的答题卡,与实际答题卡理论相同,具体细节可能需要变动。正常的答题卡采集的数据较多。
2.源代码
1)源代码截图


2)源代码粘贴
#!/usr/bin/env python3
"""
Created on Thu Sep 30 07:53:41 2021
"""

Python 2/3 compatibility


from future import print_function
import numpy as np
import cv2
img = cv2.imread('b.jpg')
cv2.imshow("orginal",img)
gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow("gray",gray)
gaussian = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
cv2.imshow("gaussian",gaussian)
edged=cv2.Canny(gaussian,50,200)
cv2.imshow("edged",edged)
cts, hierarchy = cv2.findContours(edged.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,
cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cv2.drawContours(img, cts, -1, (0,0,255), 3)
cv2.imshow("img",img)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()


3.代码图片上传


4.实际运行效果