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Choi-Hong-Jun / OMR

omr scanning application
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make binary image / scale up #24

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ktiberius commented 5 months ago

SCORE: [94.9] 93/5

wrong answers

  1. omr_20240307175935.pdf page 4 김아인 number -> 실제 전화번호 marking 안한 omr
  2. omr_20240307175935.pdf page 5 송가을 answer 10 -> 1, 5번 둘다 marking (1에 가위표)
ktiberius commented 5 months ago

20240217135459.pdf

scaled_20240217135459_P1

20240217145214.pdf

scaled_20240217145214_P4 scaled_20240217145214_P3 scaled_20240217145214_P1 scaled_20240217145214_P2

ktiberius commented 5 months ago
  1. 20240217135459.pdf -> 6번 답안 좌표 확인 필요
    • 6번 답의 marking이 너무 연하게 됨
  2. 20240217145214.pdf -> threshold 고민 필요
ktiberius commented 5 months ago

SCORE: [75.72] 131/42

ktiberius commented 5 months ago

SCORE: [95.95] 166/7

ktiberius commented 5 months ago

SCORE: [91.48] 290/27

ktiberius commented 5 months ago

@Choi-Hong-Jun

threshold로 자른 이미지에선 marking을 찾기 위한 적절한 threshold 값 설정이 필요함 Histogram 등으로 고려해 볼 때 각 이미지에서 적절한 threshold 값을 찾아내는게 불가능 (기준이 없음) 반대로 이미지 기준이 되는 4 귀퉁이 위치를 찾을 때는 threshold로 자른 이미지가 필요 Gray 이미지만으론 4 귀퉁이 위치를 정확히 찾기 어려움

Choi-Hong-Jun commented 5 months ago

모퉁이를 찾을 때 사용하는 threshold는 검은색 색상의 기준점 아니면 모퉁이의 좌표?

ktiberius commented 5 months ago

모퉁이를 찾을 때 사용하는 threshold는 검은색 색상의 기준점 아니면 모퉁이의 좌표?

네 모퉁이의 검은색은 보통 그 이미지 내 가장 어두운 지점이라서 threshold 100 으로 처리해도 네 모퉁이는 잘 나왔어