用Python+OpenCV+PyQt开发的答题卡识别软件
这是一个可以识别定制答题卡的软件，它可以根据用户自定的答案来进行识别 ，校对正误并统计分数 。该软件可以识别80道选择题 ，支持单选和多选 。用户在识别前可以进行图像调整，去除噪点，以减少自然光带来的识别误差。
注：源码需付费下载 ，如不需要 ，可以就看下软件的设计思路，希望能够帮到你。
源码下载地址：
https://download.csdn.net/download/La_vie_est_belle/18371132
软件使用视频
用Python+OpenCV+PyQt开发答题卡识别软件
软件使用说明
1. 下载源码后 ，首先安装依赖库 。项目所用到的依赖库已经放在了requirements.txt文件中 ，大家可以使用以下命令进行安装(注意要先进入项目路径)：
pip3 install -r requirements.txt
2. 安装完毕后，运行main.py即可打开软件：
3. 接着点击"请选择答案文件"按钮选择试卷的标准答案：
4. 然后点击"图像调整"按钮 ，调整图像识别参数 ，去除图像噪点：
- 点击定位按钮，定位试卷：
- 调整高斯模糊值以及Thresh阈值 ，去除噪点 。可以看到学生填涂区域(准考证号和选择题)的很多噪点已经被清除了。接着点击确定参数按钮即可 ，之后在答题卡识别时都将以该参数调整图像：
5. 最后点击开始识别按钮进行识别，识别出来的准考证号和选择题填涂区域将显示在屏幕上：
注：每张答题卡都将会验证6次 ，验证次数可以在settings/config.json文件中修改 。
在下方的表格中会显示学生的准考证号以及填涂答案 。如果文本为红色 ，则说明学生的答案跟标准答案不匹配。如果单元格是空的话，说明学生未填涂或者光线导致的识别误差(可以再调整识别参数) 。
6. 全部识别完毕后，点击"停止识别"按钮 ，再点击"导出成绩"按钮即可获得识别结果的Excel表格：
软件设计思路
1. 首先设计好答题卡模板 ，在四个边角加上定位标志 。
2. 将答题卡模板各个区域涂黑，然后使用OpenCV获取到准考证区域和选择题区域所有的长方形轮廓 ，将所有目标填涂区域的轮廓坐标进行保存。因为图片质量很高 ，所以我们可以用OpenCV很容易地获取到描黑的填涂区域轮廓 。此时程序所需的答题卡识别坐标文件就制作好了 。
3. 之后我们识别学生填涂的答题卡时，可以从文件中直接读取坐标 ，然后让程序判断相应区域的非零值(None Zero Value) ，符合条件的话说明学生有填涂该区域。准考证区域的判断稍有不同，我们应该判断非零值最符合条件的一项 ，因为同一列只能填涂一个数字 ，描得最黑的那个区域上的数字即为目标数字 。
4. 开始识别时打开了一个识别线程，该线程接收摄像头传过来的图像 。在定位 、优化 、识别图片之后 ，通过PyQt信号将准考证号和选项返回给主窗口。
5. 识别出来后 ，将学生的准考证号和选项显示到PyQt的QTableWidge控件上，如果学生选项跟答案的字符串不一致，则标红并且扣除相应分数。
6. 最后利用openpyxl模块生成excel 。
如何设置答案
请将标准答案放在txt文件中：
每一行填写一个答案 ，左侧为题号 ，中间为标准答案，右侧为该题分值 。题号、标准答案和分值用-进行分隔。
如果某一题是多选的话 ，那只用把当中的选项修改下就行了：1-AB-1
界面风格
该软件还提供了三种不同的界面风格：
flatwhite.css:
lightblue.css:
psblack.css:
可以在main.py中修改以下代码来设置不同的风格：
qss = read_qss('./res/qss/flatwhite.css')
app.setStyleSheet(qss)
备注
1. 答题卡模板已经随源码放在项目文件夹中 ，可以自行打印出来填涂 。
2. 答题卡四个边角处有长方形黑块，用于定位 。所以在识别时一定要让摄像头看到这四个角。
3. 请在识别前调整图像 ，否则图像的噪点会很多 ，不利于识别 。
4. 由于是在自然光下进行的识别(不是在机盒的暗室中)，所以自然光有一定小概率导致识别误差 。
5. 当因为光照无法识别到试卷时 ，用户可以用手轻轻移动碰触下试卷。
6. settings/config.json中的verify_num为验证次数 ，改大可以提高验证准确率，但会影响识别速度 。stu_number_length为准考证号长度 ，该值可以依据学生考试时所用的准考证号长度来定 ，最大值为6 。
7. 笔者采用的摄像头是720p的，即分辨率1280x720，请不要低于该分辨率。
8. 如果其他疑问或建议请私信我 。
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