这里是一些基础的形态学操作，首先我们将图像由RGB转为gray图像，灰度图像。然后我们对灰度图像进行一个高斯滤波操作，目的就是消除掉图片中的一些噪音点，方便后期处理。
高斯滤波之后，我们又做了一次边缘检测，以75和200像素值作为阈值。对滤波后的操作进行一个边缘检测。
然后我们对边缘检测后的图像进行轮廓检测，并且画出轮廓。文档的边缘是如何清晰定义的，检查的所有四个顶点都存在于图像中。获取文档的这个轮廓非常重要，因为我们将使用它作为标记，将透视转换应用于考试，从而获得文档的自上而下的鸟瞰图。
cnts = cv2.findContours(edged.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[0] cv2.drawContours(contours_img,cnts,-1,(0,0,255),3) cv_show('contours_img',contours_img)
这里要注意就是老版本的CV轮廓检测返回的是三个结果，而新的版本返回的是两个结果。所以我们只需要第一个结果，所以索引就是定位0，老版本就定为1.然后我们定义参数，只检测外轮廓，并且使用四个点检测轮廓的方法。完成之后我们生成的图像就是：
我们检测出来外面轮廓之后，接下来想把整个试卷拿出来，做一个透视变换操作。拿到轮廓的坐标。
docCnt = None if len(cnts) > 0: # 根据轮廓大小进行排序 cnts = sorted(cnts, key=cv2.contourArea, reverse=True) # 遍历每一个轮廓 for c in cnts: peri = cv2.arcLength(c, True) approx = cv2.approxPolyDP(c, 0.02 * peri, True) # 准备做透视变换 if len(approx) == 4: docCnt = approx break
#### ⭐️二、透视变换
这里我们把轮廓按照面积做了一个排序，然后遍历排序后的轮廓。`cv2.approxPolyDP`主要功能是把一个连续光滑曲线折线化。如果轮廓检测出来是四个点组成的，那么我们就把他给拿出来。
warped = four_point_transform(gray, docCnt.reshape(4, 2)) cv_show('warped',warped)
其中four\_point\_transform函数对应的转换操作是：
def four_point_transform(image, pts): 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")
# 计算变换矩阵
M = cv2.getPerspectiveTransform(rect, dst)
warped = cv2.warpPerspective(image, M, (maxWidth, maxHeight))
# 返回变换后结果
return warped
首先我们用`order_points`把四个点的坐标提取出来了。然后我们计算一下透视变换的w和h。选择出来透视变换之后的坐标结果。然后我们基于这两个结果求出一个中间矩阵M，然后使用一个当前矩阵\*中间矩阵M就得到了透视变换之后的结果。
其中`order_points`函数是：
def order_points(pts): rect = np.zeros((4, 2), dtype = "float32") # 按顺序找到对应坐标0123分别是 左上，右上，右下，左下 # 计算左上，右下 s = pts.sum(axis = 1) rect[0] = pts[np.argmin(s)] rect[2] = pts[np.argmax(s)] # 计算右上和左下 diff = np.diff(pts, axis = 1) rect[1] = pts[np.argmin(diff)] rect[3] = pts[np.argmax(diff)] return rect
对着四个点进行操作，如果相加那么肯定是左上的点是最小的，右下的点是最大的。那么我们把他提取出来。然后在做差，那么很明显就是右上是最大的，左下是最小的，这样我们就把四个点给提取出来了。然后返回回去。
#### ⭐️三、阈值处理
我们拿到了透视变换的结果之后，对透视结果进行操作，首先我们进行一次阈值处理。这里的阈值处理如下：
thresh = cv2.threshold(warped, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU)[1] cv_show('thresh',thresh)
\*\*这里不是选择阈值为0，再次强调！！！！\*\*而是让计算机随机的给我们提供一个阈值合适的数值。然后进行阈值处理。得到的结果是：
然后对结果做一次轮廓检测。
cnts = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[0] cv2.drawContours(thresh_Contours,cnts,-1,(0,0,255),3) cv_show('thresh_Contours',thresh_Contours)
还是同上面做轮廓检测的结果一致。得到的结果是这样：
#### ⭐️四、过滤干扰项
然后我们过滤掉一些干扰项。
questionCnts = [] for c in cnts: (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c) ar = w / float(h)#ar定义一个长宽比 if w >= 20 and h >= 20 and ar >= 0.9 and ar <= 1.1: questionCnts.append(c) questionCnts = sort_contours(questionCnts, method="top-to-bottom")[0] correct = 0
每排有5个选项
for (q, i) in enumerate(np.arange(0, len(questionCnts), 5)): cnts = sort_contours(questionCnts[i:i + 5])[0] bubbled = None # 遍历每一个结果 for (j, c) in enumerate(cnts): # 使用mask来判断结果 mask = np.zeros(thresh.shape, dtype="uint8") cv2.drawContours(mask, [c], -1, 255, -1) #-1表示填充 cv_show('mask',mask) # 通过计算非零点数量来算是否选择这个答案 mask = cv2.bitwise_and(thresh, thresh, mask=mask) total = cv2.countNonZero(mask) # 通过阈值判断 if bubbled is None or total > bubbled[0]: bubbled = (total, j) # 对比正确答案 color = (0, 0, 255) k = ANSWER_KEY[q]
# 判断正确
if k == bubbled[1]:
color = (0, 255, 0)
correct += 1
# 绘图
cv2.drawContours(warped, [cnts[k]], -1, color, 3)
首先我们定义一个长宽比，然后我们根据长宽比和wh对实际项目进行一个过滤轮廓操作。首先我们进行一次竖直方向的一个排序。分为一排一排的，然后我们在遍历每一排，对每一排进行一个排序。然后我们使用一个掩码和正确答案做一个与操作，然后通过判断其中非0点的个数来判断是都是正确答案。因为涂卡的地方我们处理之后的结果都是白色像素点较多。选择出来结果之后我们和正确答案进行一次对比。正确答案是我们提前定义好的：通过对比索引，我们就可以得到结果。
ANSWER_KEY = {0: 1, 1: 4, 2: 0, 3: 3, 4: 1}
其中`sort_contours`的函数具体是这样。
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)) return cnts, boundingBoxes
排序的结果也可以展示一下。
通过一次一次遍历来判断。
#### ⭐️五、展示操作
score = (correct / 5.0) * 100 print("[INFO] score: {:.2f}%".format(score)) cv2.putText(warped, "{:.2f}%".format(score), (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 0, 255), 2) cv2.imshow("Original", image) cv2.imshow("Exam", warped) cv2.waitKey(0)
在原图中画出来可以使用红色标记为错误选项！
这里我们就完成了判卷的过程。
#### ⭐️后续问题
1.如果用户在特定问题的答案中没有冒泡，会发生什么情况？
2.如果用户是恶意的，并在同一行中将多个气泡标记为“正确”，该怎么办？
**对于问题一：**
如果考试的人选择不在特定行的答案中冒泡，那么我们可以在代码中上放置一个最小阈值，`cv2.countNonZero`
\*\*如果这个值足够大，那么我们可以将选项标记为“已填充”。相反，如果太小，那么我们可以跳过那个特定的气泡。如果在行的末尾没有具有足够大阈值计数的气泡，我们可以将问题标记为应试者“跳过”。\*\*也就是没有答题。
**对于问题二：**
\*\*同样，我们需要做的就是应用阈值和计数步骤，这次如果有多个气泡的 a 超过某个预定义的值，则进行跟踪。如果是这样，我们可以使问题无效并将问题标记为不正确。\*\*也就是说是单选，而考试的人选择多个选项。
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