如何在Python中提取OMR数据？ 我目前正在从事一个OMR数据提取项目，我必须检查学生OMR表。这是我的代码片段： 导入CV2 导入numpy作为NP ＃阅读图像 路径='./data/images/5.jpg' ...

Question

这是我目前卡在的地方 我有一个想法将它们转换为网格，并以某种方式将每个块定义为二进制。 0->白色，1->黑色。但是我不知道该怎么做，因为我目前正在学习所有这些东西。

[

后轮廓图]（

https：//i.sstatic.net/v82nadjo.png

）

） 我试图通过识别轮廓来解决它，但是在识别轮廓之后，我没有成功，我不知道如何提取圆形且在气泡内部完全具有黑色的轮廓。如果我设法以某种方式这样做，我认为我可以做其余部分。

获得Mark Locaitons：

首先预处理图像检测图像 以（x，y）获取轮廓及其中心位置

用坐标决定选择为a，b，c或d

我可以解释如何正确过滤图像以及如何获取轮廓。您首先需要采用开放操作

Answer 1

这是您的原始图像：

这是打开的图像：

最终是检测到的轮廓（绿色）及其中心（蓝色）：

这是完整的代码，我相信您可以使用theese坐标来确定每个标记的选定选项。

import cv2
import numpy

#Read the image and convert it to black-white the binary image 
test_image = cv2.imread('test_result.png')
h,w,c = test_image.shape
gray_image = cv2.cvtColor(test_image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
lvl, thresholded_image = cv2.threshold(gray_image,150,255,cv2.THRESH_BINARY)

#Make opening on the image to remove the samaller white blobs
opened = cv2.morphologyEx(thresholded_image,cv2.MORPH_OPEN,cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(11,11)))

#Make the contour detection on the image and get their coordinates
contours,hierarchy = cv2.findContours(opened,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

for cnt in contours:
    cv2.drawContours(test_image,[cnt],-1,(0,255,0),2)
    # compute the center of the contour
    M = cv2.moments(cnt)
    cx = int(M["m10"] / M["m00"])
    cy = int(M["m01"] / M["m00"])
    
    cv2.circle(test_image,(cx,cy),7,(255,0,0),-1)



#Show the results
cv2.imshow('Thresh',cv2.resize(thresholded_image,(int(w*720/h),720)))
cv2.imshow('Original',cv2.resize(test_image,(int(w*720/h),720)))
cv2.imshow('Opened',cv2.resize(opened,(int(w*720/h),720)))
cv2.waitKey()`