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高考答题卡怎么被机器识别?基于OpenCV答题卡识别模拟-米尔ARM+FPGA异构开发板

米尔电子 2023-07-31 17:04 次阅读

本篇测评由电子发烧友的优秀测评者“筑梦者与梦同行”提供。

01.

前言MYD-JX8MMA7SDK发布说明


根据下图文件内容可以知道myir-image-full系统支持的功能,其支持OpenCV,也就不用在格外安装相关驱动包等,省了很多事情。
3ef4b09e-2f81-11ee-bbcf-dac502259ad0.png

02.

MYD-JX8MMA7软件评估指南
本文介绍了Python的基本操作,在文档中10.1开发语言支持。
3f3c8266-2f81-11ee-bbcf-dac502259ad0.png3f615208-2f81-11ee-bbcf-dac502259ad0.png

03.

历程路径
/usr/share/OpenCV/samples//usr/share/opencv4/samples/python/
3f85895c-2f81-11ee-bbcf-dac502259ad0.png3fa11154-2f81-11ee-bbcf-dac502259ad0.png文件目录中有一些python程序。

04.

图像识别开发
1.使用参考图片
3fcf31ce-2f81-11ee-bbcf-dac502259ad0.png 上面的图片是模拟的答题卡,与实际答题卡理论相同,具体细节可能需要变动。正常的答题卡采集的数据较多。2.源代码1)源代码截图
401df1d8-2f81-11ee-bbcf-dac502259ad0.png 2)源代码粘贴

#!/usr/bin/env python3"""Created on Thu Sep 30 0741 2021"""

Python 2/3 compatibility

from future import print_functionimport numpy as npimport cv2img = cv2.imread('b.jpg')cv2.imshow("orginal",img)gray

=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)cv2.imshow("gray",gray)gaussian

= cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)cv2.imshow("gaussian",gaussian)edged=

cv2.Canny(gaussian,50,200)cv2.imshow("edged",edged)cts, hierarchy

= cv2.findContours(edged.copy(),

cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)cv2.drawContours(img, cts, -1, (0,0,255), 3)

cv2.imshow("img",img)cv2.waitKey()cv2.destroyAllWindows()

3.代码图片上传
404ebd68-2f81-11ee-bbcf-dac502259ad0.png405e9ad0-2f81-11ee-bbcf-dac502259ad0.png4.实际运行效果
407d216c-2f81-11ee-bbcf-dac502259ad0.png413f48be-2f81-11ee-bbcf-dac502259ad0.png
4167282a-2f81-11ee-bbcf-dac502259ad0.png41fe5222-2f81-11ee-bbcf-dac502259ad0.png

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