书名：计算机视觉40例从入门到深度学习：OpenCV-Python
作者：李立宗
出版社：电子工业出版社
出版时间：2022-07-01
ISBN：9787121436857

• 答题卡处理3
  如何实现前景、背景的有效处理

第9章 答题卡识别

9.2 整张答题卡识别原理

9.2.2 答题卡处理

1、问题3：如何实现前景、背景的有效处理

• 为了取得更好的识别效果，将图像内色彩较暗的部分（如A、B、C、D选项，填涂的答案等）处理为白色（作为前景），将颜色较亮的部分（答题卡上没有任何文字标记的部分、普通背景等）处理为黑色（作为背景）。

• 采用反二值化阈值处理可以实现上述功能。
  反二值化阈值处理将图像中大于阈值的像素点处理为黑色，小于阈值的像素点处理为白色。
  将函数threshold的参数设置为“cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU”，可以获取图像的反二值化阈值处理结果。

2、【例9.5】对答题卡进行反二值化阈值处理。

import cv2
paper=cv2.imread("d:\OpenCVpic\paper.jpg"，0)
cv2.imshow("result",paper)
gray = cv2.cvtColor(paper,cv2.COLOR_BGR2GRAY) 

ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0,255,cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU)
cv2.imshow("thresh", thresh)
# cv2.imwrite("thresh.jpg",thresh)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()