Olá! Este é um projeto implementado em Python como trabalho da disciplina de Processamento Digital de Imagens do curso de Engenharia de Computação.
O projeto consiste em um algoritmo de Optical Mark Recognition, método de reconhecimento de marcas em imagens, no caso deste projeto aplicado na correção automática de provas.
Abaixo temos os arquivos que este repositório contém.
Esta pasta contém 4 arquivos: codigo/preprocessamento.py que realiza o pré processamento da imagem (escala de cinza, Canny e Gaussian Blur). // codigo/processamento.py funções que realizam as manipulações e segmentações de imagem para aplicação do OMR. // codigo/calculos_notas.py processo que realiza o cálculo da nota com base na comparação com um gabarito. // codigo/main.py chamadas da funções principais. //
Modelo de folha de respostas utilizado.
Arquivo com as especificações do projeto requeridas pelo professor.
Artigo descrevendo todo o funcionamento do algoritmo e também um referencial teórico.
Apresentacao em PDF para a disciplina
Este projeto utiliza NumPy e OpenCV. Para instalar usando Pip rode os seguintes comandos.
pip install opencv2
pip install numpy
Preencha e digitalize uma folha respostas e coloca na pasta imagens/. Para rodar passe o nome da imagem para a variável sinalizada no arquivo main.py
Utilize o comando python main.py para executar.
A saída será algo como:
A nota foi: 100.0
Você errou 0 questões e acertou 50 questoes
As questões erradas foram: []
As questões corretas foram: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50]