天貓精靈Sound Pro體驗：智能音箱沒有音質？來聽聽我的
這幾年除了手機作為智能生活終端最主要的核心之外，第二個可以成為中心點的產品是什么？——是智能音箱。 手機在執行命令的時候有兩種操作方式，手和智能語音助手，而智能音箱只
1.讀入圖片，做一些預處理工作。
2.進行輪廓檢測，然后找到該圖片最大的輪廓，就是答題卡部分。
3.進行透視變換，以去除除答題卡外的多余部分，并且可以對答題卡進行校正。
4.再次檢測輪廓，定位每個選項。
5.對選項圓圈先按照豎坐標排序，再按照行坐標排序，這樣就從左到右從上到下的獲得了每個選項輪廓。
6.對每個選項輪廓進行檢查，如果某個選項輪廓中的白色點多，說明該選項被選中，否則就是沒被選上。細節部分看過程：
img = cv2.imread("1.png",1)#高斯去噪img_gs = cv2.GaussianBlur(img,[5,5],0)# 轉灰度img_gray = cv2.cvtColor(img_gs,cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 自適應二值化_,binary_img = cv2.threshold(img_gray,0,255,cv2.THRESH_OTSU|cv2.THRESH_BINARY)-----------------------------------?著作權歸作者所有：來自51CTO博客作者千鋒IT教育的原創作品，請聯系作者獲取轉載授權，否則將追究法律責任用Python實現答題卡識別！https://blog.51cto.com/u_15739596/8014621注：cv2.THRESH_OTSU|cv2.THRESH_BINARY，該參數指的是自適應閾值+反二值化，做自適應閾值的時候閾值要設置為0
# 找輪廓contours, hierarchy = cv2.findContours(binary_img,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)# 按照輪廓的面積從大到小排序cnts = sorted(contours,key = cv2.contourArea,reverse=True)# 畫輪廓draw_img = cv2.drawContours(img.copy(),cnts[0],-1,(0,255,255),2)-----------------------------------?著作權歸作者所有：來自51CTO博客作者千鋒IT教育的原創作品，請聯系作者獲取轉載授權，否則將追究法律責任用Python實現答題卡識別！https://blog.51cto.com/u_15739596/8014621注：findContours函數，傳入的圖像應該是二值圖像，cv2.RETR_EXTERNAL指的是只檢測外部輪廓，cv2.CHAIN_APPROX_NONE指的返回輪廓上的所有點。
這里做輪廓近似的目的是，之前檢測到的輪廓看似是一個多邊形，其實本質上是只是點集。
cv2.approxPolyDP(contour,epsilon,True)，多邊形逼近，第一個參數是點集，第二個參數是精度（原始輪廓的邊界點與擬合多邊形之間的最大距離），第三個參數指新產生的輪廓是否需要閉合，返回值approxCurve為多邊形的點集（按照逆時針排序）。與該函數類似的函數還有cv2.boundingRect（矩形包圍框）cv2.minAreaRect（最小包圍矩形框），cv2.minEnclosingCircle（最小包圍圓形）cv2.filtEllipse（最優擬合橢圓）cv2.filtLine（最優擬合直線），cv2.minEnclosingTriangle（最小外包三角形）
透視變換的計算步驟：
# 挑選合適的輪廓def check(contours): ans = [] for i in contours: area = float(cv2.contourArea(i)) length = float(cv2.arcLength(i,True)) if area<=0 or length<=0: continue if area/length >7.05 and area/length<10.5: ans.append(i) return ansans_contours = check(contours)dst_new = cv2.drawContours(res.copy(),ans_contours,-1,(0,255,255),3 )imshow(dst_new)-----------------------------------?著作權歸作者所有：來自51CTO博客作者千鋒IT教育的原創作品，請聯系作者獲取轉載授權，否則將追究法律責任用Python實現答題卡識別！https://blog.51cto.com/u_15739596/8014621每個選項按照圓心從左到右，從上到下的順序保存在了A中。
思路：對于A中的每個選項圓，計算它有所覆蓋的坐標，然后判斷這些坐標在二值圖像中對應的值，統計白色點的個數， 如果白色點所占的比例比較大的話，說明該選項被選中。
def dots_distance(dot1,dot2): #計算二維空間中兩個點的距離 return ((dot1[0]-dot2[0])**2+(dot1[1]-dot2[1])**2)**0.5def count_dots(center,radius): #輸入圓的中心點與半徑，返回圓內所有的坐標 dots = [] for i in range(-radius,radius+1): for j in range(-radius,radius+1): dot2 = (center[0]+i,center[1]+j) if dots_distance(center,dot2) <= radius: dots.append(dot2) return dots da = []for i in A: dots = count_dots(i[0],i[1]) all_dots = len(dots) whilt_dots = 0 for j in dots: if binary_res[j[1]][j[0]] == 255: whilt_dots = whilt_dots+1 if whilt_dots/all_dots>=0.4: da.append(1) else: da.append(0)da = np.array(da)da = np.reshape(da,(5,5))-----------------------------------?著作權歸作者所有：來自51CTO博客作者千鋒IT教育的原創作品，請聯系作者獲取轉載授權，否則將追究法律責任用Python實現答題卡識別！https://blog.51cto.com/u_15739596/8014621
這樣每個答題卡就轉換成了一個二維數組，接下來在做一些簡單的收尾工作就可以了。
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