【深度学习】基于Hough变化的答题卡识别（Matlab代码实现）

本文主要是介绍【深度学习】基于Hough变化的答题卡识别（Matlab代码实现），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

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⛳️座右铭：行百里者，半于九十。

📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码实现

💥1 概述

为了提高视频图像关键帧提取及修复效果，设计了一种基于计算机视觉的视频图像关键帧提取及修复方法。基于计算机视觉进行视频图像采集；采用阈值分割法建立灰度值模型，计算背景与目标的灰度差；利用视频图像中的主要特征窗口获取像素值，使用熵值法采集剩余的局部纹理图像，以完成视频图像关键帧提取。在此基础上，利用加权法还原原始矩阵，完成视频图像关键帧修复。实验结果表明，此方法提取的图像清晰度较高，能够提取到图像的颜色特征和纹理特征，提取多个视频图像关键帧的时间较少。此外，还要解决机器视觉系统对目标的识别和位置的检测计算量大、精度低的问题，本文基于提出了一种Hough变换的图像特征识别算法，利用Hough变换对边缘检测结果进行形状特征的识别，提高了目标识别的准确度，降低了计算量。客观题考试阅卷是一项烦琐重复的工作,现有的自动化阅卷设备成本较高，为降低教师的工作强度，节约成本，针对以上问题提出一种基于局部自适应阈值分割和Hough变换的答题卡识别方法。运用数字图像处理的手段，先对答题卡图像进行平滑滤波、图像灰度化、图像二值化等预处理，再依据Hough变换进行倾斜校正得到待检测识别图像，最后根据区域的分割定位进行识别判断。实验结果表明，该算法对于答题卡的识别准确率高、使用方便,具有一定的应用价值。

📚2 运行结果

部分代码：

主函数：

clc; clear all; close all;
warning off all;
I = imread('images\\1.jpg');
I1 = Image_Normalize(I, 1);
hsize = [3 3];
sigma = 0.5;
I2 = Image_Smooth(I1, hsize, sigma, 1);
I3 = Gray_Convert(I2, 1);
bw2 = Image_Binary(I3, 1);
figure; subplot(1, 2, 1); imshow(I, []); title('原图像');
subplot(1, 2, 2); imshow(bw2, []); title('二值化图像');
[~, ~, xy_long] = Hough_Process(bw2, I1, 1);
angle = Compute_Angle(xy_long);
[I4, bw3] = Image_Rotate(I1, bw2, angle*1.8, 1);
[bw4, Loc1] = Morph_Process(bw3, 1);
[Len, XYn, xy_long] = Hough_Process(bw4, I4, 1);
[bw5, bw6] = Region_Segmation(XYn, bw4, I4, 1);
[stats1, stats2, Line] = Location_Label(bw5, bw6, I4, XYn, Loc1, 1);
[Dom, Aom, Answer, Bn] = Analysis(stats1, stats2, Line, I4);