图像练习-答题卡opencv(02)

原图
结果
代码
cpp 复制代码
	// Load source image
	cv::Mat src = cv::imread("answer_card.jpg", cv::IMREAD_COLOR);
	if (src.empty())
	{
		return;
	}

	cv::Mat gray;
	cv::cvtColor(src, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);

	cv::Mat binary;
	double value = cv::threshold(gray, binary, 0, 255, cv::THRESH_BINARY_INV + cv::THRESH_OTSU);

	std::vector<cv::Point2f> imgCorners{ cv::Point2f(0, 0), cv::Point2f(src.cols, 0),
									  cv::Point2f(src.cols, src.rows), cv::Point2f(0, src.rows) };

	cv::Mat dilate;
	cv::Mat kernel = cv::getStructuringElement(cv::MORPH_RECT, cv::Size(1, 7));
	cv::dilate(binary, dilate, kernel);

	std::vector<std::vector<cv::Point>> contours;
	cv::findContours(dilate, contours, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE);

	std::vector<cv::Point2f> corners;
	for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++)
	{
		cv::RotatedRect minRect = cv::minAreaRect(contours[i]);
		// rotated rectangle
		cv::Point2f sz[4];
		minRect.points(sz);
		if (cv::Rect(minRect.boundingRect()).width > src.cols / 2) // should be improved
		{
			for (int j = 0; j < 4; ++j) //找到与图像四点最近的对应四点
			{
				cv::Point2f pt = imgCorners[j];
				cv::Point2f nearest_pt = sz[0];
				float dist = cv::norm(pt - nearest_pt); //求两点的距离
				for (int k = 1; k < 4; ++k)
				{
					if (cv::norm(pt - sz[k]) < dist)
					{
						dist = cv::norm(pt - sz[k]); //更新两点距离
						nearest_pt = sz[k];
					}
				}
				corners.push_back(nearest_pt);
			}
		}
	}

	//提取涂抹的黑色小圆
	cv::Mat erode0;
	cv::erode(binary, erode0, cv::Mat(), cv::Point(-1, -1), 10); //should be improved

	cv::Mat dilat;
	cv::dilate(erode0, dilat, cv::Mat(), cv::Point(-1, -1), 5); //should be improved

	cv::Mat results(src.size(), CV_8UC3);
	cv::Mat transform = cv::getPerspectiveTransform(corners, imgCorners);
	cv::warpPerspective(src, results, transform, src.size()); // Create a Mat To Show results

	cv::Mat warp(src.size(), CV_8UC1); // should be improved
	cv::warpPerspective(dilat, warp, transform, src.size());

	//试卷答题卡选项数目
	cv::Size size(20, 5); // this variable should be changed according input
	cv::Mat resize;
	cv::resize(warp, resize, size);
	for (int i = 0; i < resize.cols; ++i)
	{
		std::string answer = "";
		answer += resize.at<uchar>(1, i) == 0 ? "" : "A";
		answer += resize.at<uchar>(2, i) == 0 ? "" : "B";
		answer += resize.at<uchar>(3, i) == 0 ? "" : "C";
		answer += resize.at<uchar>(4, i) == 0 ? "" : "D";

		if (answer.length() > 1) answer = "X"; // Double mark
		int y = 0;
		if (answer == "A") y = results.rows / size.height;
		if (answer == "B") y = results.rows / size.height * 2;
		if (answer == "C") y = results.rows / size.height * 3;
		if (answer == "D") y = results.rows / size.height * 4;
		if (answer == "") answer = "[-]";
		cv::putText(results, answer, cv::Point(50 * i + 15, 30 + y), cv::FONT_HERSHEY_PLAIN, 2, CV_RGB(0, 0, 255), 2);
	}

	imshow("results", results);
	cv::waitKey();
相关推荐
无心水33 分钟前
【分布式利器:腾讯TSF】10、TSF故障排查与架构评审实战:Java架构师从救火到防火的生产哲学
java·人工智能·分布式·架构·限流·分布式利器·腾讯tsf
小鸡吃米…7 小时前
机器学习 - K - 中心聚类
人工智能·机器学习·聚类
好奇龙猫8 小时前
【AI学习-comfyUI学习-第三十节-第三十一节-FLUX-SD放大工作流+FLUX图生图工作流-各个部分学习】
人工智能·学习
沈浩(种子思维作者)8 小时前
真的能精准医疗吗?癌症能提前发现吗?
人工智能·python·网络安全·健康医疗·量子计算
saoys8 小时前
Opencv 学习笔记:图像掩膜操作(精准提取指定区域像素)
笔记·opencv·学习
minhuan8 小时前
大模型应用:大模型越大越好?模型参数量与效果的边际效益分析.51
人工智能·大模型参数评估·边际效益分析·大模型参数选择
Cherry的跨界思维8 小时前
28、AI测试环境搭建与全栈工具实战:从本地到云平台的完整指南
java·人工智能·vue3·ai测试·ai全栈·测试全栈·ai测试全栈
MM_MS8 小时前
Halcon变量控制类型、数据类型转换、字符串格式化、元组操作
开发语言·人工智能·深度学习·算法·目标检测·计算机视觉·视觉检测
ASF1231415sd8 小时前
【基于YOLOv10n-CSP-PTB的大豆花朵检测与识别系统详解】
人工智能·yolo·目标跟踪
水如烟9 小时前
孤能子视角:“意识“的阶段性回顾,“感质“假说
人工智能