OpenCV 识别空白答题卡客观题区域坐标

要识别空的答题卡中所有客观题坐标区域，可以按照以下步骤进行：

1. 使用图像处理技术将答题卡图像转换为灰度图像，并进行二值化处理，以便更好地提取轮廓。

2. 对二值化后的图像进行轮廓提取，使用 OpenCV 中的 findContours 函数可以得到所有轮廓的坐标。

3. 对于每个轮廓，可以使用 OpenCV 中的 boundingRect 函数得到一个包围它的矩形框，这个矩形框就是客观题坐标区域。

4. 对于所有矩形框，可以使用一些特征来进一步筛选出客观题坐标区域，例如面积、长宽比、位置等特征。

5. 最后，将所有符合条件的矩形框返回即可。

下面是一个示例代码，可以帮助你更好地理解这个过程：

import cv2

# 读取答题卡图像
img = cv2.imread('answer_sheet.png')

# 转换为灰度图像并进行二值化处理
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)[1]

# 提取轮廓并得到所有矩形框
contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
rects = [cv2.boundingRect(c) for c in contours]

# 筛选出符合条件的矩形框
valid_rects = []
for rect in rects:
    x, y, w, h = rect
    area = w * h
    aspect_ratio = w / h
    if area > 1000 and area < 5000 and aspect_ratio > 0.5 and aspect_ratio < 2.0 and y > 100:
        valid_rects.append(rect)

# 在原图上绘制所有符合条件的矩形框
for rect in valid_rects:
    x, y, w, h = rect
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

# 显示结果图像
cv2.imshow('Result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()