《案例》—— OpenCV 实现2B铅笔填涂的答题卡答案识别

文章目录

一、案例介绍
二、代码解析

一、案例介绍

下面是一张使用2B铅笔填涂选项后的答题卡
使用OpenCV 中的各种方法进行真确答案识别，最终将正确填涂的答案用绿色圈出，错误的答案不圈出，用红色圈出错误题目的正确答案
最终统计正确的题目数量，并在答题卡的左上角写出分数
最终的结果图如下：

二、代码解析

先直接上完整代码：

import numpy as np
import cv2

""" 定义显示图片的函数 """


def cv_show(name, img):
    cv2.imshow(name, img)
    cv2.waitKey(0)


""" 寻找透视变换时的四个近似轮廓的顶点 """


def order_points(pts):
    # 一共4个坐标
    rect = np.zeros((4, 2), dtype="float32")

    s = pts.sum(axis=1)
    rect[0] = pts[np.argmin(s)]
    rect[2] = pts[np.argmax(s)]

    diff = np.diff(pts, axis=1)
    rect[1] = pts[np.argmin(diff)]
    rect[3] = pts[np.argmax(diff)]

    return rect


""" 图像透视变换函数 """


def four_point_transform(image, pts):
    # 获取输入坐标点
    rect = order_points(pts)
    (tl, tr, br, bl) = rect
    # 计算输入的w和h值
    widthA = np.sqrt(((br[0] - bl[0]) ** 2) + ((br[1] - bl[1]) ** 2))
    widthB = np.sqrt(((tr[0] - tl[0]) ** 2) + ((tr[1] - tl[1]) ** 2))
    maxWidth = max(int(widthA), int(widthB))
    heightA = np.sqrt(((tr[0] - br[0]) ** 2) + ((tr[1] - br[1]) ** 2))
    heightB = np.sqrt(((tl[0] - bl[0]) ** 2) + ((tl[1] - bl[1]) ** 2))
    maxHeight = max(int(heightA), int(heightB))

    # 变换后对应坐标位置
    dst = np.array([[0, 0], [maxWidth - 1, 0], [maxWidth - 1, maxHeight - 1], [0, maxHeight - 1]], dtype="float32")

    M = cv2.getPerspectiveTransform(rect, dst)
    warped = cv2.warpPerspective(image, M, (maxWidth, maxHeight))

    return warped


""" 轮廓排序函数 """


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-top':
        i = 1
    boundingBoxes = [cv2.boundingRect(c) for c in cnts]
    (cnts, boundingBoxes) = zip(*sorted(zip(cnts, boundingBoxes),
                                        key=lambda b: b[1][i], reverse=reverse))
    # zip(*...)使用星号操作符解包排序后的元组列表，并将其重新组合成两个列表:一个包含所有轮廓，另一个包含所有边界框。
    return cnts, boundingBoxes


ANSWER_KEY = {0: 1, 1: 4, 2: 0, 3: 3, 4: 1}  # 正确答案

""" 图片预处理 """
image = cv2.imread('images/test_01.png')  # 读取答题卡图片
contours_img = image.copy()  # 复制一个原图为了后续的步骤在其上操作
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # 转换为灰度图
""" 高斯滤波 去除图片中的噪声点 """
blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
cv_show('blurred', blurred)  # 提前定义好的用于显示图片的函数 cv_show
""" 边缘检测 """
edged = cv2.Canny(blurred, 75, 200)
cv_show('edged', edged)
""" 轮廓检测 """
cnts = cv2.findContours(edged.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[1]
cv2.drawContours(contours_img, cnts, -1, (0, 0, 255), 3)
cv_show('contours_img', contours_img)

""" 图像透视变换 --> 将答题卡区域提取出来 """
docCnt = None
# 根据轮廓大小进行排序，准备透视变换
cnts = sorted(cnts, key=cv2.contourArea, reverse=True)  # 将检测到的答题卡轮廓进行排序，其实只有一个轮廓，为了提高代码的可行性
for c in cnts:
    peri = cv2.arcLength(c, True)  # 计算答题卡区域轮廓的面积
    approx = cv2.approxPolyDP(c, 0.02 * peri, True)  # 轮廓近似

    if len(approx) == 4:
        docCnt = approx
        break

# 执行透视变换
warped_t = four_point_transform(image, docCnt.reshape(4, 2))  # 提前定义好的图像透视变换函数 four_point_transform
warped_new = warped_t.copy()
cv_show('warped', warped_t)
# 转换为灰度图
warped = cv2.cvtColor(warped_t, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 转换为二值图片，非黑即白
thresh = cv2.threshold(warped, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU)[1]
cv_show('thresh', thresh)
thresh_Contours = thresh.copy()

""" 对答题卡中的每一个答案选项区域进行处理 """

# 找到每一个圆圈轮廓
cnts = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[1]
warped_Contours = cv2.drawContours(warped_t, cnts, -1, (0, 255, 0), 1)
cv_show('warped_Contours', warped_Contours)

questionCnts = []  # 用于存储正确的答案选项的轮廓
for c in cnts:  # 遍历轮廓并计算比例和大小
    # 计算每个轮廓的外接矩阵的左上角坐标(x, y), 以及宽w高h的大小
    (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c)
    ar = w / float(h)
    # 根据实际情况制定标准
    if w >= 20 and h >= 20 and ar >= 0.9 and ar <= 1.1:
        questionCnts.append(c)

""" 将每个答案的轮廓按照答题卡上的顺序正确排序后，与正确答案进行比较 """
# 先按照从上到下排序
questionCnts = sort_contours(questionCnts, method="top-to-bottom")[0]  # 提前定义好的轮廓排序函数 sort_contours

correct = 0
# 对每题的五个选项进行循环处理，并与正确答案进行比较
for (q, i) in enumerate(np.arange(0, len(questionCnts), 5)):
    # 在按照从左到右排序
    cnts = sort_contours(questionCnts[i:i + 5])[0]
    bubbled = None
    # 遍历每一个选项
    for (j, c) in enumerate(cnts):
        # 使用mask掩膜来判断结果
        mask = np.zeros(thresh.shape, dtype="uint8")
        cv2.drawContours(mask, [c], -1, 255, -1)
        cv_show('mask', mask)
        # 通过计算非零点数量来算是否选择这个答案
        # 利用掩膜(mask)进行”与“操作，只保留mask位置中的内容
        thresh_mask_and = cv2.bitwise_and(thresh, thresh, mask=mask)
        cv_show('thresh_mask_and', thresh_mask_and)
        total = cv2.countNonZero(thresh_mask_and)  # 统计像素值不为0的像素数
        if bubbled is None or total > bubbled[0]:  # 通过阈值判断，保存灰度值最大的序号
            bubbled = (total, j)
    # 对比正确答案
    color = (0, 0, 255)
    k = ANSWER_KEY[q]

    if k == bubbled[1]:  # 判断正确
        color = (0, 255, 0)
        correct += 1  # 统计正确的题目
    # 画出正确答案的轮廓
    cv2.drawContours(warped_new, [cnts[k]], -1, color, 3)
    cv_show('warped_new', warped_new)


""" 统计得分，并在答题卡的左上角写上分数 """
score = (correct / 5.0) * 100
print("[INFO] score: {}分".format(score))
cv2.putText(warped_new, "{}".format(score), (10, 30),
            cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 0, 255), 2)
cv2.imshow("Original", image)
cv2.imshow("Exam", warped_new)
cv2.waitKey(0)

步骤解析：

首先将每一题的正确答案的索引号与每一题的索引号对应上，以一个字典的形式保存在一个变量中
```
ANSWER_KEY = {0: 1, 1: 4, 2: 0, 3: 3, 4: 1}
```

1.图片预处理

图像边缘检测的介绍：https://blog.csdn.net/weixin_73504499/article/details/141832066?spm=1001.2014.3001.5501
图像轮廓检测的介绍：https://blog.csdn.net/weixin_73504499/article/details/141873522?spm=1001.2014.3001.5501

image = cv2.imread('images/test_01.png')    # 读取答题卡图片
contours_img = image.copy()     # 复制一个原图为了后续的步骤在其上操作
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # 转换为灰度图
""" 高斯滤波 去除图片中的噪声点 """
blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
cv_show('blurred', blurred)  # 提前定义好的用于显示图片的函数 cv_show
""" 边缘检测 """
edged = cv2.Canny(blurred, 75, 200)
cv_show('edged', edged)
""" 轮廓检测 """
cnts = cv2.findContours(edged.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[1]
cv2.drawContours(contours_img, cnts, -1, (0, 0, 255), 3)
cv_show('contours_img', contours_img)

效果如下：

2.将答题卡区域提取出来（图像透视变换），并进行处理

透视变换的两个关键函数的解析：https://blog.csdn.net/weixin_73504499/article/details/142864082?spm=1001.2014.3001.5501

""" 图像透视变换 --> 将答题卡区域提取出来 """
docCnt = None
# 根据轮廓大小进行排序，准备透视变换
cnts = sorted(cnts, key=cv2.contourArea, reverse=True)  # 将检测到的答题卡轮廓进行排序，其实只有一个轮廓，为了提高代码的可行性
for c in cnts:
    peri = cv2.arcLength(c, True)  # 计算答题卡区域轮廓的面积
    approx = cv2.approxPolyDP(c, 0.02 * peri, True)  # 轮廓近似

    if len(approx) == 4:
        docCnt = approx
        break

# 执行透视变换
warped_t = four_point_transform(image, docCnt.reshape(4, 2))  # 提前定义好的图像透视变换函数 four_point_transform
warped_new = warped_t.copy()
cv_show('warped', warped_t)
# 转换为灰度图
warped = cv2.cvtColor(warped_t, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 转换为二值图片，非黑即白
thresh = cv2.threshold(warped, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU)[1]
cv_show('thresh', thresh)
thresh_Contours = thresh.copy()

结果如下：

3.对答题卡中的每一个答案选项区域进行处理

# 找到每一个圆圈轮廓
cnts = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[1]
warped_Contours = cv2.drawContours(warped_t, cnts, -1, (0, 255, 0), 1)
cv_show('warped_Contours', warped_Contours)

questionCnts = []  # 用于存储正确的答案选项的轮廓
for c in cnts:  # 遍历轮廓并计算比例和大小
    # 计算每个轮廓的外接矩阵的左上角坐标(x, y), 以及宽w高h的大小
    (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c)
    ar = w / float(h)
    # 根据实际情况制定标准
    if w >= 20 and h >= 20 and ar >= 0.9 and ar <= 1.1:
        questionCnts.append(c)

结果如下：

4.将每个答案的轮廓按照答题卡上的顺序正确排序后，与正确答案进行比较

# 先按照从上到下排序
questionCnts = sort_contours(questionCnts, method="top-to-bottom")[0]  # 提前定义好的轮廓排序函数 sort_contours

correct = 0
# 对每题的五个选项进行循环处理，并与正确答案进行比较
for (q, i) in enumerate(np.arange(0, len(questionCnts), 5)):
    # 在按照从左到右排序
    cnts = sort_contours(questionCnts[i:i + 5])[0]
    bubbled = None
    # 遍历每一个选项
    for (j, c) in enumerate(cnts):
        # 使用mask掩膜来判断结果
        mask = np.zeros(thresh.shape, dtype="uint8")
        cv2.drawContours(mask, [c], -1, 255, -1)
        cv_show('mask', mask)
        # 通过计算非零点数量来算是否选择这个答案
        # 利用掩膜(mask)进行”与“操作，只保留mask位置中的内容
        thresh_mask_and = cv2.bitwise_and(thresh, thresh, mask=mask)
        cv_show('thresh_mask_and', thresh_mask_and)
        total = cv2.countNonZero(thresh_mask_and)  # 统计像素值不为0的像素数
        if bubbled is None or total > bubbled[0]:  # 通过阈值判断，保存灰度值最大的序号
            bubbled = (total, j)
    # 对比正确答案
    color = (0, 0, 255)
    k = ANSWER_KEY[q]

    if k == bubbled[1]:  # 判断正确
        color = (0, 255, 0)
        correct += 1  # 统计正确的题目
    # 画出正确答案的轮廓
    cv2.drawContours(warped_new, [cnts[k]], -1, color, 3)
    cv_show('warped_new', warped_new)

其中部分展示效果如下：
结果如下：

5.统计得分，并在答题卡的左上角写上分数

""" 统计得分，并在答题卡的左上角写上分数 """
score = (correct / 5.0) * 100
print("[INFO] score: {}分".format(score))
cv2.putText(warped_new, "{}".format(score), (10, 30),
            cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 0, 255), 2)
cv2.imshow("Original", image)
cv2.imshow("Exam", warped_new)
cv2.waitKey(0)