OpenCV答题卡识别模拟-测评米尔ARM+FPGA异构开发板

米尔基于ARM+FPGA异构开发板，根据下图文件内容可以知道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。

02. 米尔基于ARM+FPGA异构开发板软件评估指南

本文介绍了Python的基本操作，在文档中10.1开发语言支持。

03.米尔基于ARM+FPGA开发板历程路径

/usr/share/OpenCV/samples//usr/share/opencv4/samples/python/

文件目录中有一些python程序。

04.米尔基于ARM+FPGA开发板图像识别开发

1.使用参考图片

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

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

4.实际运行效果

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