一、引言
在信息技术飞速发展的今天，计算机视觉与深度学习已成为许多领域不可或缺的技术。特别是在教育领域，答题卡识别技术的应用极大地提高了阅卷效率和准确性。本文将详细介绍如何利用Python作为工具，结合计算机视觉和深度学习的技术，基于Hough变换实现答题卡识别的实战过程。
二、Hough变换原理
Hough变换是一种在图像处理中广泛应用的算法，主要用于检测图像中的直线、圆等形状。其基本原理是将图像空间中的点映射到参数空间中的曲线，通过统计参数空间中的交点数量来确定图像空间中的形状。在答题卡识别中，我们主要使用Hough变换来检测答题卡中的直线和圆圈，从而定位选项的位置。
三、答题卡识别流程
1.图像预处理
首先，我们需要对答题卡图像进行预处理，包括灰度化、二值化、去噪等操作，以便后续处理。在Python中，我们可以使用OpenCV库来实现这些操作。
python
import cv2
# 读取图像
image = cv2.imread('answer_sheet.jpg')
# 灰度化
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 二值化
_, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 去噪（可选）
kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
binary = cv2.morphologyEx(binary, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
2.边缘检测
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