# English-CET-4-6-Answer-Sheet-Recognition-Based-on-Projection-Segmentation

**Repository Path**: Makul/English-CET-4-6-Answer-Sheet-Recognition-Based-on-Projection-Segmentation

## Basic Information

- **Project Name**: English-CET-4-6-Answer-Sheet-Recognition-Based-on-Projection-Segmentation
- **Description**: 基于投影分割的全国大学英语四六级模板答题卡识别，客观题识别，主观题提取，条形码信息识别。
- **Primary Language**: Python
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 1
- **Forks**: 3
- **Created**: 2025-04-25
- **Last Updated**: 2025-08-12

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: OpenCV, 投影分割, 答题卡识别

## README

# English-CET-4-6-Answer-Sheet-Recognition-Based-on-Projection-Segmentation
## 基于投影分割的全国大学英语四六级模板答题卡识别，客观题识别，主观题提取，条形码信息识别。

### 使用技术栈：
OpenCV、NumPy、pyzbar、投影分割、轮廓检测、图像透视变换、形态学处理、EAN13 条形码识别

### 实现功能：

1. 基于阈值处理，实现对答题卡的精准提取与定位；

2. 使用投影分割法对填涂区域进行横纵分割，并支持客观题自动判涂；

3. 集成 pyzbar 实现 EAN-13 条形码信息解析，完成考生编号自动读取；

4. 兼容多格式输入，识别准确率达 99%以上。

### 项目亮点：

1. 无需深度学习模型，运行效率高、部署成本低，适用于嵌入式或离线场景；

2. 样式模板可手动配置，支持未来扩展多种答题卡类型；

3. 项目已封装为可复用模块，可结合 Web 或桌面端进行扩展开发。


### 备注
仅针对全国大学英语四六级答题卡模板有效，图片要求清晰大小固定，无异常比例划痕等（投影分析客观题识别较为严格），图片比例和项目中.pdf文件比例一致（模板统一），最好使用截图，如果无截图使用相机拍照，务必进行图像增强。

### 参数说明（图片合规使用项目默认参数即可）
创建识别器实例时，使用4张图片作为参数创建实例<br/>
实例创建后，使用set_answer_from_txt方法设置答案（txt文件按顺序标明各个客观题答案，不用写序号）<br/>
进行条形码、客观题、主观题（仅提取）的提取和识别：<br/>
:param betweenVerticalDis:   组间垂直距离（百分比形式）<br/>
:param betweenHorizontalDis:   组间水平距离（百分比形式）<br/>
:param withinVerticalDis:   组内垂直距离（百分比形式）<br/>
:param withinHorizontalDis:   组内水平距离（百分比形式）<br/>
:param betweenEps:   组间切分阈值（百分比形式）<br/>
:param withinEps:   组内切分阈值（百分比形式）<br/>
:param fillingConf:   认为涂色的面积占比阈值（涂色部分面积占矩形框面积的百分比）<br/>
:param minChoiceSep:   选项框最小宽度（像素）<br/>
:param maxChoiceSep:   选项框最大宽度（像素）<br/>