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基于Python、OpenCV和PyQt的答题卡识别软件源码

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简介：
这段简介可以描述为：“基于Python、OpenCV和PyQt开发的答题卡识别软件提供了一种高效准确地解析答题卡信息的方法。本项目开源了相关代码，供学习与研究使用。” 该博客介绍了一个使用PyQt5开发的软件项目。该项目的特点如下： 1. 提供源代码下载。 2. 支持定制答题卡识别功能。 3. 可以统计成绩并导出为Excel格式。 4. 能够识别单选和多选题型。 5. 包含了多种答题卡模板。 以上是该软件的主要特点。

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  • 基于Python、OpenCV和PyQt的答题卡识别软件源码
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    这段简介可以描述为：“基于Python、OpenCV和PyQt开发的答题卡识别软件提供了一种高效准确地解析答题卡信息的方法。本项目开源了相关代码，供学习与研究使用。” 该博客介绍了一个使用PyQt5开发的软件项目。该项目的特点如下： 1. 提供源代码下载。 2. 支持定制答题卡识别功能。 3. 可以统计成绩并导出为Excel格式。 4. 能够识别单选和多选题型。 5. 包含了多种答题卡模板。 以上是该软件的主要特点。
     
  • 基于OpenCV、Python和PyQt5的答题卡识别系统（含正确率判定）
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    本项目利用OpenCV进行图像处理，结合Python与PyQt5开发用户界面，实现自动读取并分析答题卡信息，并给出正确率评估。 ## 功能说明 程序支持对一类固定模板的答题卡进行检测选项、校对答案的功能。用户只需拍摄一张角度偏差较小、亮度适中的答题卡照片，并提供标准答案文件，即可进行答题卡的扫描与答案评测。由于采用了比较简单的检测方法，所以对图片的要求较高：最好在答题卡下面放置一张空白A4纸进行拍照；拍的照片不要有过大角度倾斜；确保拍到的卡完整无缺；照片内不应有其他干扰物品。 ## 使用说明 进入目录后运行excute.py文件。选择答题卡图片和标准答案文件，程序会比对答案并给出对错及正确率评判。环境变量中需安装Python3，并且需要cv2、pyqt5的依赖包。 python excute.py ## 文件说明 - sheet.py：读取/扫描答题卡的功能函数。 - mainwindow.py：界面类文件。 - excute.py：启动程序脚本。 - test/：包含正常的测试图片和答案文件。在运行过程中，当前目录下出现的jpg文件是生成的临时文件。 ## 相关技术 ### 寻找图形轮廓 寻找一个图形轮廓前，需要先对输入的图片的一个复制进行以下几个操作： 1. 转换成灰度图。 2. 进行高斯模糊以消除噪声、模糊细节。
     
  • 基于Hough变换的答题卡识别_答题卡
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    本研究采用Hough变换技术，旨在开发一种高效准确的答题卡识别系统，以实现自动化评分和数据分析。 基于Hough变换的答题卡识别方法能够有效地检测并提取答题卡上的关键特征，如选择题选项的位置和形状。通过将图像中的曲线或直线参数化为极坐标形式，该技术可以准确地定位矩形边界和其他几何结构，从而实现对复杂背景下的答题卡进行精确识别。这种方法在教育评估自动化以及大规模考试评分系统中具有广泛应用前景。
     
  • 基于Python、PyQt、OpenCV和SQLite的人脸识别课堂签到系统
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    本项目开发了一套基于Python、PyQt界面库、OpenCV计算机视觉库及SQLite数据库的人脸识别课堂签到系统，简化了学生考勤流程。 这个基于Python、PyQt、OpenCV和SQLite的人脸识别课堂签到系统可以实现学生在课堂上的自动签到。其工作流程如下： 1. 学生信息录入： 添加学生的姓名，并通过摄像头采集他们的照片。 2. 人脸数据处理： 利用OpenCV进行人脸检测及特征提取，将照片中的人脸转换成特征向量。 3. 签到功能： 在课堂上，系统会实时捕获学生的人脸图像并利用OpenCV提取其面部特征。然后与数据库中的信息对比以确认匹配情况。如果成功匹配，则表明该生已签到。 4. 签到记录管理： 每次签到的信息都会被详细地记录下来。 5. 界面设计： 使用PyQt来创建用户界面，包括学生信息录入、实时签到和结果展示等模块，使操作更加友好且直观。
     
  • 利用Python OpenCV进行答题卡识别与评分的源代码，自动计算答题卡得分
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    这段源代码使用Python和OpenCV库实现答题卡的自动化识别及评分功能，能够高效准确地读取答案信息并自动计算总分。 使用Python OpenCV实现的答题卡识别判卷系统能够自动识别答题卡并给出最终分数。
     
  • 【计算机课程设计】利用Python和OpenCV进行答题卡识别的源代码
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    本项目运用Python与OpenCV技术开发了一套高效的答题卡自动识别系统，旨在通过图像处理和机器学习算法精准读取各类答题卡信息。 Python+OpenCV计算机课程设计源代码包含两个案例，在配置好环境后即可使用。
     
  • 基于OpenCV和Yolov7的Python银行卡识别系统
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    本项目是一款运用Python语言开发的银行卡自动识别系统，结合了OpenCV图像处理技术和Yolov7目标检测算法，有效提高了银行卡信息识别的准确率与效率。 在本项目中，我们使用Python编程语言结合OpenCV和YOLOv7框架来构建一个高效的银行卡识别系统。该系统旨在自动检测并识别图像中的银行卡，为金融业务自动化提供便利。 OpenCV（开源计算机视觉库）是图像处理和计算机视觉领域的常用工具，它提供了丰富的函数和模块用于图像读取、处理、分析和识别。在这个项目中，OpenCV主要用于预处理输入的图像，例如调整大小、灰度化、直方图均衡化等操作，以便于后续模型进行处理。 YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测系统，其设计目标是快速而准确地识别图像中的物体。YOLOv7是该系列的最新版本，在保持速度优势的同时提高了检测精度。它采用了一种名为Weighted-Booster的训练策略，通过动态调整类别权重来优化训练过程，使其在多类目标检测上表现更优。在这个银行卡识别系统中，YOLOv7被用来训练和检测图像中的银行卡。 为了训练YOLOv7模型，我们需要一个标注好的数据集，其中包含不同角度和光照条件下的银行卡图像，并且每个图像都已标出银行卡的位置和类别。通常，这个过程会涉及图像采集、数据增强（如旋转、缩放、裁剪）以及使用专用工具进行边界框标注。 训练过程中，我们将编写Python脚本来配置模型参数，加载数据集，并利用Darknet框架进行模型训练。完成训练后，模型将保存为权重文件，在后续的银行卡检测阶段中使用。 在检测阶段，我们会用OpenCV读取图像或视频流并调用经过训练的YOLOv7模型进行预测。该模型会输出图像中银行卡的边界框及置信度信息。接着，我们可以利用OpenCV进一步提取卡上的关键区域如卡号和持卡人姓名等，并借助OCR（光学字符识别）技术来读取这些数据。 例如，Tesseract OCR可以将图像中的文本转换为可编辑和搜索的数据，在本项目中用于识别银行卡上数字与字母。为了提高准确性，可能还需要对特定的识别区域进行预处理如二值化、噪声消除等操作。 通过整合深度学习及计算机视觉技术，这个基于Python、OpenCV以及YOLOv7的系统展示了在实际应用中的强大能力，并为银行及其他金融机构提供了高效准确的自动化解决方案。
     
  • 基于Python的答题卡自动识别与评分系统源码.zip
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    本资源提供一个基于Python开发的答题卡自动识别与评分系统的完整源代码。该系统能够高效准确地读取并分析各种格式的答题卡，实现自动化评分和成绩统计功能。适合教育机构和个人开发者研究使用。 基于Python的答题卡智能识别判卷项目的源代码包含在名为“基于python的答题卡智能识别判卷项目源码.zip”的文件中。
     
  • 基于PyQt开发的人脸识别软件
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    本软件是一款基于PyQt框架开发的人脸识别应用，结合先进的人脸检测与识别技术，提供用户友好的界面和高效准确的服务体验。 我制作了一个人脸识别平台软件，并提供了两个下载选项：一个是Python源码版本，需要配置好相关环境才能运行；另一个是打包好的可执行文件，体积较大但可以直接运行。需要注意的是，该可执行文件是在Windows 10系统下进行的打包操作，在Windows 10和Windows 8上可以正常运行，但在Windows 7上无法使用。
     
  • 基于OpenCV的答题卡识别系统各功能实现
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    本项目开发了一套基于OpenCV的答题卡自动识别系统，涵盖图像预处理、题卡定位与切割、答案解析等功能模块，有效提升了阅卷效率和准确性。 实现答题卡识别系统中的各个功能是至关重要的步骤，确保整个流程从读取图像到输出成绩都能自动化处理并准确进行。该系统通过分析填涂密度来判断学生的选项：计算每个选择区域的像素密度以确定学生的选择，并将这些选择与答案键中正确的选项相比较，从而统计出正确答案的数量。