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【米尔MYD-JX8MMA7开发板-ARM+FPGA架构试用体验】 六、OpenCV答题卡识别

【MYD-JX8MMA7】 六、OpenCV答题卡识别

一、MYD-JX8MMA7SDK发布说明

根据该文件可以知道myir-image-full系统支持的功能,其支持OpenCV,也就不用在格外安装相关驱动包等,省了很多事情。
图片21.png

二、MYD-JX8MMA7软件评估指南

本文介绍了Python的基本操作,在文档中10.1开发语言支持。
图片22.png图片23.png

三、例程路径

/usr/share/OpenCV/samples/

/usr/share/opencv4/samples/python/
图片24.png图片25.png

文件目录中有一些python程序。

四、图像识别开发

1.使用参考图片
图片26.png

上面的图片是模拟的答题卡,与实际答题卡理论相同,具体细节可能需要变动。正常的答题卡采集的数据较多。

2.源代码

1)源代码截图
图片27.png

2)源代码粘贴

#!/usr/bin/env python3

"""

Created on Thu Sep 30 07:53:41 2021

"""

Python 2/3 compatibility

from future import print_function

import numpy as np

import cv2

img = cv2.imread('b.jpg')

cv2.imshow("orginal",img)

gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

cv2.imshow("gray",gray)

gaussian = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)

cv2.imshow("gaussian",gaussian)

edged=cv2.Canny(gaussian,50,200)

cv2.imshow("edged",edged)

cts, hierarchy = cv2.findContours(edged.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,

cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

cv2.drawContours(img, cts, -1, (0,0,255), 3)

cv2.imshow("img",img)

cv2.waitKey()

cv2.destroyAllWindows()

3.代码图片上传
图片28.png图片29.png

4.实际运行效果
图片30.png图片31.png
图片32.png

图片33.png

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