Skip to content
New issue

Have a question about this project? Sign up for a free GitHub account to open an issue and contact its maintainers and the community.

By clicking “Sign up for GitHub”, you agree to our terms of service and privacy statement. We’ll occasionally send you account related emails.

Already on GitHub? Sign in to your account

关于选择题的处理 #6

Open
xinoer opened this issue Feb 22, 2024 · 5 comments
Open

关于选择题的处理 #6

xinoer opened this issue Feb 22, 2024 · 5 comments

Comments

@xinoer
Copy link

xinoer commented Feb 22, 2024

您好,我看到score.py中关于选择题模型的部分为pass,在项目中也看到了关于单字母识别的模型,请问选择题是准备根据涂卡来判断还是根据手写字母来判断?想了解一下您的思路

@vkgo
Copy link
Owner

vkgo commented Feb 22, 2024

xioner你好

  1. score.py里面可能是用pass来测试各部分代码,后面整合的时候没改回去。
  2. 用的是手写字母判断,流程:opencv切割小题->字符识别模型识别。

@xinoer
Copy link
Author

xinoer commented Feb 22, 2024

但是选择题答题卡是涂卡的形式呀,我看您的readme中的模型也把涂卡的黑色区域标记出来了,这个请问是怎么做到的?

@Efan2021
Copy link

但是选择题答题卡是涂卡的形式呀,我看您的readme中的模型也把涂卡的黑色区域标记出来了,这个请问是怎么做到的?
我感觉这个答题卡是已经经过学校批改后的,那个标出来的区域感觉不是算法标注的

@vkgo
Copy link
Owner

vkgo commented Feb 23, 2024

但是选择题答题卡是涂卡的形式呀,我看您的readme中的模型也把涂卡的黑色区域标记出来了,这个请问是怎么做到的?

README里面您所说的选择题“涂黑区域”是出现在4. 作答区域分割-大题分割部分,这张图片是在训练数据集里面抽取的样本。换句话说,因为这里主要是展示大题分割的效果,所以找的例子是从大题分割数据集里面找的。大题分割数据集都是一些传统的答题卡数据集,也就是选择题部分都是涂卡的那种。

我们后面用的选择题批改做的是手写体识别,而不是涂卡识别。涂卡识别我们前期试过,直接用opencv手工设点规则便可实现。

@xinoer
Copy link
Author

xinoer commented Feb 24, 2024

大佬,能不能看一下你做的选择题处理呀,我用opencv做的对应的识别,一张图要5s。

Sign up for free to join this conversation on GitHub. Already have an account? Sign in to comment
Labels
None yet
Projects
None yet
Development

No branches or pull requests

3 participants