基于Tensorflow和OpenCV的手写体阅卷系统

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本文探讨了在Python语言环境下,使用Tensor Flow与Open CV对以全国高考英语为模板设计的试卷中手写体数字及英文字符的提取,平滑,整体降噪,锐化,以及细化居中最终识别的全过程。使用MNIST以及EMNIST数据集对卷积神经网络进行训练。识别手写体学号以及英文试卷答案,最终返回批改后试卷以及成绩统计,减轻教师教学负担。随着近些年计算机视觉以及神经网络算法的发展,手写体识别技术日渐完善,在日常生活中的应用也逐渐增加。
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