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NumPyはPythonのプログラミング言語の科学的と数学的なコンピューティングに関する拡張モジュールです。

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OpenCV(オープンソースコンピュータービジョン)は、1999年にインテルが開発・公開したオープンソースのコンピュータビジョン向けのクロスプラットフォームライブラリです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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Pythonでマークシートの読み込み採点システム

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投稿2018/11/15 02:12

編集2019/07/28 09:42

現在、卒業制作でマークシートの読み込み採点システムを制作しています。
言語はC#を予定していましたが、C#ではわからなかったのでまずPythonで制作してみようと思いました。Pythonは全くの初心者です。
Python3.7をインストールして、次のプログラムを打ち込んだのですが.pyで保存したファイルをダブルクリックで実行すると開いた瞬間に閉じてしまいます。
どうすれば実行できますでしょうか。また、次のプログラムに何か間違いはありますでしょうか。
よろしくおねがいします。

import numpy as np
import cv2

マーカーの設定

marker_dpi = 72 # 画面解像度(マーカーサイズ)
scan_dpi = 300 # スキャン画像の解像度

グレースケール (mode = 0)でファイルを読み込む

marker=cv2.imread('marker.jpg',0)

マーカーのサイズを取得

w, h = marker.shape[::-1]

マーカーのサイズを変更

marker = cv2.resize(marker, (int(hscan_dpi/marker_dpi), int(wscan_dpi/marker_dpi)))

スキャン画像を読み込む

img = cv2.imread('sample001.jpg',0)

res = cv2.matchTemplate(img, marker, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)

threshold = 0.7
loc = np.where( res >= threshold)

mark_area={}
mark_area['top_x']= min(loc[1])
mark_area['top_y']= min(loc[0])
mark_area['bottom_x']= max(loc[1])
mark_area['bottom_y']= max(loc[0])

img=img[mark_area['top_y']:mark_area['bottom_y'],mark_area['top_x']:mark_area['bottom_x']]

n_col = 7 # 1行あたりのマークの数

n_row = 7 # マークの行数
margin_top = 3 # 上余白行数
margin_bottom = 1 # 下余白行数

n_row = n_row + margin_top + margin_bottom # 行数 (マーク行 7行 + 上余白 3行 + 下余白 1行)

img = cv2.resize(img, (n_col100, n_row100))

ブラーをかける

img = cv2.GaussianBlur(img,(5,5),0)

50を閾値として2値化

res, img = cv2.threshold(img, 50, 255, cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)

白黒反転

img = 255 - img

結果を入れる配列を用意

result = []

行ごとの処理(余白行を除いて処理を行う)

for row in range(margin_top, n_row - margin_bottom):

### 処理する行だけ切り出す tmp_img = img [row*100:(row+1)*100,] area_sum = [] # 合計値を入れる配列 ### 各マークの処理 for col in range(n_col): ### NumPyで各マーク領域の画像の合計値を求める area_sum.append(np.sum(tmp_img[:,col*100:(col+1)*100])) ### 画像領域の合計値が,中央値の3倍以上かどうかで判断 result.append(area_sum > np.median(area_sum) * 3)

for x in range(len(result)):
res = np.where(result[x]==True)[0]+1
if len(res)>1:
print('Q%d: ' % (x+1) +str(res)+ ' ## 複数回答 ##')
elif len(res)==1:
print('Q%d: ' % (x+1) +str(res))
else:
print('Q%d: ** 未回答 **' % (x+1))

引用:https://qiita.com/sbtseiji/items/6438ec2bf970d63817b8

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ベストアンサー

ダブルクリックで実行する方法を参考にしてください

でも、下記の様にするのが普通です(test.pyを実行)

Bash

1python test.py 2もしくは 3python3 test.py 4などなど

投稿2018/11/15 05:26

yamato_user

総合スコア2321

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