基于opencv答题卡识别判卷

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**《------往期经典推荐------》**

项目名称
1.【基于DDPG算法的股票量化交易】
2.【卫星图像道路检测DeepLabV3Plus模型】
3.【GAN模型实现二次元头像生成】
4.【CNN模型实现mnist手写数字识别】
5.【fasterRCNN模型实现飞机类目标检测】
6.【CNN-LSTM住宅用电量预测】
7.【VGG16模型实现新冠肺炎图片多分类】
8.【AlexNet模型实现鸟类识别】
9.【DIN模型实现推荐算法】
10.【FiBiNET模型实现推荐算法】
11.【钢板表面缺陷检测基于HRNET模型】
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1. 项目简介

本项目旨在开发一种自动化的试卷判分系统，通过图像处理技术对试卷中的多选题答案进行识别和评分。该项目采用了基于OpenCV的图像处理方法和深度学习模型，主要用于识别扫描图像中的试卷内容，提取考生的作答区域，并根据预设的正确答案进行自动评分。项目的核心技术包括边缘检测、轮廓识别、透视变换和Otsu阈值分割等。通过一系列图像处理操作，将输入的试卷图片转化为标准化的矩形结构，并根据候选区域的轮廓特征