本课题为基于MATLAB的不变矩答题卡识别。可识别学号，学科，答案，并进行分数统计，以及判断是否及格。后台可设置标准excel答案。经过灰度变换形成灰度图像、二值化处理、图像滤波、边缘检测、hough变换等预处理。带GUI交互式界面。

本课题为基于MATLAB的不变矩答题卡识别。可识别学号，学科，答案，并进行分数统计，以及判断是否及格。后台可设置标准excel答案。经过灰度变换形成灰度图像、二值化处理、图像滤波、边缘检测、hough变换等预处理。带GUI交互式界面。 识别原理***：计算出了单选选择答案后，需要与标准的答案进行对比。这时需要建立一个二维的数组来储存标准答案。在程序中建立了一个数组，只有一行却有多个列，来记录每一道单项选择题的标准答案。记录好考生填涂的答案和标准答案后，这时通过一个 FOR 循环一一对比，如果相同的就让计数器加一如果不同计数器就不加。循环结束后就可以统计出考生选对的答案，然后将统计好的数字乘上每道题的分数就可以计算出考生单选题的得分。

使用说明博客地址： https://pyqt5.blog.csdn.net/article/details/116396031 特点： 1. 下载内容为源码 2. 定制答题卡识别 3. 成绩统计并导出为excel 4. 支持识别单选和多选 5. 内含答题卡模板 ...

本项目是运用netcore 3.1 搭建，C#语言，不可多得的自研答题卡识别技术。目前已经实现答题卡的锚点扫描，匹配，图像校正，答题卡定位，投影波峰计算以及填涂区域的结果返回。 内含netcore项目搭建的一套流程，研究不易，5积分不过分。

第十五章：项目实战-答题卡识别判卷.zip第十五章：项目实战-答题卡识别判卷.zip

MATLAB答题卡识别,本课题探索了有效识别答题卡的方法，以matlab为工具，基于数字图像处理技术对答题卡填涂区域进行了识别，并对识别的结果进行了处理，得到了结果。本论文利用Hough变换的直线检测技术检测图像的倾斜度，判断图像是否倾斜，对存在倾斜的图像进行旋转校正。最终实现答题卡答案的定位和检测。论文使用像素统计方法进行识别，利用黑白颜色灰度值的巨大差异对二值图像的灰度值进行累加并进行阈值判定，识别错误效率极低，能够准确的识别答题卡的涂卡标记。

基于hough变换的答题卡识别matlab程序，包括图像调整，答题卡旋转，hough变换和答案识别多个程序，包含详细的注释和配套图片，能够直接运行！matlab2012以上版本

基于MATLAB的答题卡识别系统。带一个GUI可视化界面，通过输入答题卡旋转校正，边缘检测，霍夫曼变换检测答题卡填涂区域，分割，识别属于ABCD等，通过和实现设置好的标准答案excel对比，从而得出最终分数。

本设计以matlab为工具利用数字图像处理技术对答题卡进行了识别，并对识别结果进行了处理。注意到答题卡在采集图像的过程中由于各种原因可能会产生图像倾斜、水平或垂直错位，要进行正确识别首先必须对其进行校正，再依据像素检索技术进行识别。有标准答案，统计分数，判断及格与否。

基于opencv的简单答题卡识别 很简陋的答题卡选择题识别，没有区域判定，正在学习