用Python+OpenCV+PyQt開發的答題卡識別軟體
軟體使用視頻
軟體使用說明
軟體設計思路
如何設定答案
界面風格
備注
這是一個可以識別定制答題卡的軟體，它可以根據用戶自定的答案來進行識別，校對正誤并統計分數，該軟體可以識別80道選擇題，支持單選和多選，用戶在識別前可以進行影像調整，去除噪點，以減少自然光帶來的識別誤差，
注：原始碼需付費下載，如不需要，可以就看下軟體的設計思路，希望能夠幫到你，
原始碼下載地址：
https://download.csdn.net/download/La_vie_est_belle/18371132
https://k.koudai.com/l1jMrXp5
軟體使用視頻
用Python+OpenCV+PyQt開發答題卡識別軟體
軟體使用說明
1. 下載原始碼后，首先安裝依賴庫，專案所用到的依賴庫已經放在了requirements.txt檔案中，大家可以使用以下命令進行安裝(注意要先進入專案路徑)：
pip3 install -r requirements.txt
2. 安裝完畢后，運行main.py即可打開軟體：
3. 接著點擊"請選擇答案檔案"按鈕選擇試卷的標準答案：
4. 然后點擊"影像調整"按鈕，調整影像識別引數，去除影像噪點：
- 點擊定位按鈕，定位試卷：
- 調整高斯模糊值以及Thresh閾值，去除噪點，可以看到學生填涂區域(準考證號和選擇題)的很多噪點已經被清除了，接著點擊確定引數按鈕即可，之后在答題卡識別時都將以該引數調整影像：
5. 最后點擊開始識別按鈕進行識別，識別出來的準考證號和選擇題填涂區域將顯示在螢屏上：
注：每張答題卡都將會驗證6次，驗證次數可以在settings/config.json檔案中修改，
在下方的表格中會顯示學生的準考證號以及填涂答案，如果文本為紅色，則說明學生的答案跟標準答案不匹配，如果單元格是空的話，說明學生未填涂或者光線導致的識別誤差(可以再調整識別引數)，
6. 全部識別完畢后，點擊"停止識別"按鈕，再點擊"匯出成績"按鈕即可獲得識別結果的Excel表格：
軟體設計思路
1. 首先設計好答題卡模板，在四個邊角加上定位標志，
2. 將答題卡模板各個區域涂黑，然后使用OpenCV獲取到準考證區域和選擇題區域所有的長方形輪廓，將所有目標填涂區域的輪廓坐標進行保存，因為圖片質量很高，所以我們可以用OpenCV很容易地獲取到描黑的填涂區域輪廓，此時程式所需的答題卡識別坐標檔案就制作好了，
3. 之后我們識別學生填涂的答題卡時，可以從檔案中直接讀取坐標，然后讓程式判斷相應區域的非零值(None Zero Value)，符合條件的話說明學生有填涂該區域，準考證區域的判斷稍有不同，我們應該判斷非零值最符合條件的一項，因為同一列只能填涂一個數字，描得最黑的那個區域上的數字即為目標數字，
4. 開始識別時打開了一個識別執行緒，該執行緒接收攝像頭傳過來的影像，在定位、優化、識別圖片之后，通過PyQt信號將準考證號和選項回傳給主視窗，
5. 識別出來后，將學生的準考證號和選項顯示到PyQt的QTableWidge控制元件上，如果學生選項跟答案的字串不一致，則標紅并且扣除相應分數，
6. 最后利用openpyxl模塊生成excel，
如何設定答案
請將標準答案放在txt檔案中：
每一行填寫一個答案，左側為題號，中間為標準答案，右側為該題分值，題號、標準答案和分值用-進行分隔，
如果某一題是多選的話，那只用把當中的選項修改下就行了：1-AB-1
界面風格
該軟體還提供了三種不同的界面風格：
flatwhite.css:
lightblue.css:
psblack.css:
可以在main.py中修改以下代碼來設定不同的風格：
qss = read_qss('./res/qss/flatwhite.css')
app.setStyleSheet(qss)
備注
1. 答題卡模板已經隨原始碼放在專案檔案夾中，可以自行列印出來填涂，
2. 答題卡四個邊角處有長方形黑塊，用于定位，所以在識別時一定要讓攝像頭看到這四個角，
3. 請在識別前調整影像，否則影像的噪點會很多，不利于識別，
4. 由于是在自然光下進行的識別(不是在機盒的暗室中)，所以自然光有一定小概率導致識別誤差，
5. 當因為光照無法定位或識別到答題卡時，用戶可以用手輕輕觸碰下答題卡，
6. settings/config.json中的verify_num為驗證次數，改大可以提高驗證準確率，但會影響識別速度，stu_number_length為準考證號長度，該值可以依據學生考試時所用的準考證號長度來定，最大值為6，
7. 程式所用的攝像頭是720p的，即解析度1280x720，
8. 外置攝像頭插上后可通過界面上的"更換視頻設備"按鈕來更換視頻源，
9. 在答題卡下墊上白紙可使識別效果拔群(像視頻中那樣)，
10. 如果其他疑問或建議請私信我，
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標籤：python