Đề tài nghiên cứ u, thiết kế hệ thống chấm bài thi trắc nghiệm tự động ứ ng dụng công nghệ xử lý ảnh

BỘ CÔNG THƯƠNG  TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHI ỆP HÀ NỘI KHOA CƠ KHÍ  ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Đề tài: Nghiên cứ u, thiết kế hệ thống chấm thi trắc nghiệm tự  động, ứ ng dụng công nghệ xử  lý ảnh Giáo viên hướ ng dẫn: T.S Phan Đ ình Hiếu Lớ p: DHCODT03 –  K14 Họ và tên sinh viên: Vũ Văn Phong 2019604791 Nguyễn Trung Hi ếu 2019605383 Đỗ Quang Tài 2019604259 Khoa : Cơ Khí   Hà Nội, 2022   CỘNG HỒ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM BỘ CÔNG THƯƠNG  TRƯỜNGĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆPHÀNỘI Độc lập - Tự  do - Hạnh phúc PHIẾU GIAO ĐỀ TÀI ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP  CHUYÊN NGÀNH CÔNG NGHỆ KỸ THUẬT CƠ ĐIỆN TỬ   Họ tên sinh viên:  Vũ Văn Phong  Mã SV: 2019604792  Lớp: Cơ điện tử   Khóa: 14 Đỗ Quang Tài  Mã SV: 2019604259 Lớp: Cơ điện tử   Khóa: 14 Nguyễn Trung Hiếu  Mã SV: 2019605383  Lớp: Cơ điện tử   Khóa: 14 Tên đề tài: Nghiên cứu, thiết kế chế tạo hệ thống chấm thi trắc nghiệm tự động ứng dụng công nghệ xử lý ảnh   Mục tiêu đề tài:  • • • •  Nghiên cứu, thiết kế chế tạo hệ thống chấm thi trắc nghiệm tự động ứng dụng công nghệ xử lý ảnh OpenCV   Xây dựng mơ hình tổng quan thiết bị chấm thi trắc nghiêm tự động, nghiên cứu thành phần thiết bị chấm thi tự động   Tính tốn lựa chọn thiết kế thành phần mơ hình hệ thống chấm  bài thi trắc nghiệm tự động   Chế tạo mơ hình vận hành xác hệ thống chấm thi trắc nghiệm tự động   Kết dự kiến • Quyển báo cáo nghiên cứu, thiết kế chế tạo thiết bị chấm thi trắc nghiệm tự động.  • Các vẽ chế tạo khí, vẽ sơ   đồ nguyên lý, sơ đồ dây hệ thống điều khiển.  • Bản vẽ lưu đồ thuật tốn chương trình điều khiển hệ thống chấm thi trắc nghiệm Module tieps giấy vào khay.  • Mơ hình thực thiết bị chấm thi trắc nghiệm tự động   Thời gian thực hiện: từ 24/10/2022 đến 25/12/2022   GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN  TRƯỞNG KHOA  (Ký ghi rõ họ tên)  TS Nguyễn Văn Thiện  NỘI DUNG THỰC HIỆN  Bố cục thuyết minh đề tài:   Nội dung nghiên cứu  SV thực hiện  Chương 1: Tổng quan hệ thống  1.1 Tổng quan chung hệ thống Vũ Văn Phong   1.2 Mục tiêu đề tài Đỗ Quang Tài  1.3 Phương pháp nghiên cứu    Nguyễn Trung Hiếu  1.4 Phạm vi giới hạn đề tài   Nguyễn Trung Hiếu  1.5 Ý nghĩa khoa học thực tiễn đề tài   Đỗ Quang Tài  Chương 2: Cơ sở lý thuyết  2.1 Nguyên lý hoạt động Vũ Văn Phong  2.2 Hệ thống điều khiển    Nguyễn Trung Hiếu  2.3 Mơ hình hóa động bước    Nguyễn Trung Hiếu  2.4 Xử lý ảnh khái niệm ảnh số  Đỗ Quang Tài  2.5 Các khối nguồn   Vũ Văn Phong  Chương 3: Thiết kế hệ thống  3.1 Thiết kế hệ thống mơ hình hệ thống khí   3.2 Thiết kế hệ thống chấm thi OpenCV   Vũ Văn Phong  3.3 Thiết kế hệ thống điều khiển    Nguyễn Trung Hiếu  Đỗ Quang Tài  Chương 4: Chế tạo hệ thống chấm thi trắc nghiệm tự động  4.1 Chế tạo hệ thống khí   Vũ Văn Phong  Đỗ Quang Tài   Nguyễn Trung Hiếu  4.2 Chế tạo hệ thống điện điều khiển   Vũ Văn Phong  Đỗ Quang Tài   Nguyễn Trung Hiếu  4.3 Lập trình hệ thống chấm thi   Vũ Văn Phong  Đỗ Quang Tài   Nguyễn Trung Hiếu  Chương 5: Kết đánh giá  5.1 Kết đạt   Đỗ Quang Tài  5.2 Đánh giá   Nguyễn Trung Hiếu  5.3 Hạn chế, phương pháp giải ý tưởng phát triển   Vũ Văn Phong  Bản vẽ:  TT Tên vẽ  Khổ giấy  Số lượng  SV thực hiện  Bản vẽ lắp hệ thống khí  A0 Vũ Văn Phong  Bản vẽ hệ thống điều khiển   A1  Nguyễn Trung Hiếu  Lưu đồ thuật toán điều khiển   A1 Đỗ Quang Tài  Mơ hình/ sản phẩm (nếu có)  Trình bày ngắn gọn thông số kỹ thuật mơ hình/ sản phẩm   Nội dung cơng việc  SV thực hiện  Chế tạo, lắp ráp hệ thống truyền động   Vũ Văn Phong  Đỗ Quang Tài   Nguyễn Trung Hiếu  Lắp ráp mạch điều khiển  Vũ Văn Phong  Đỗ Quang Tài   Nguyễn Trung Hiếu  Lắp ráp hệ thống camera  Vũ Văn Phong  Đỗ Quang Tài   Nguyễn Trung Hiếu  MỤC LỤC MỤC LỤC DANH MỤC HÌNH Ả NH DANH MỤC BẢ NG BIỂU LỜI NÓI ĐẦU CHƯƠNG I : TỔ NG QUAN VỀ HỆ THỐ NG 10 1.1 Tổng quan chung v ề hệ thống 10 1.1.1 Giớ i thiệu đề tài nghiên cứu 10 1.1.2 Mô tả nhiệm vụ công nghệ 10 1.1.3 Cấu trúc thi ết bị 11 1.2 Mục tiêu đề tài 11 1.3 Phương pháp nghiên cứu 12 1.4 Phạm vi gi ớ i hạn đề tài 12 1.5 Ý nghĩa khoa học thực tiễn đề tài 13 CHƯƠNG II: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 14 2.1 Nguyên lý ho ạt động 14 2.1.1 Sơ đồ khối hệ thống chấm thi tr ắc nghiệm tự động 14 2.1.2 Cơ chế làm việc 14 2.2 Hệ thống điều khiển 15 2.2.1 Vi điều khiển Arduino 15 2.2.2 Tổng quan về Module L298 21 2.3 Mơ hình hóa động bướ c 23 2.4 Xử lý ảnh nh ững khái niệm về ảnh số  25 2.4.1 Pixel 25 2.4.2 Độ xám 25 2.2.3 Cấu trúc ảnh 26 2.2.4 Nhiễu ảnh 28 2.2.5 Các k ỹ thuật xử lý ảnh 28 2.2.6 Nhận dạng kí tự quang học –  thư viện Tesseract –  OCR 33 2.5 Các khối nguồn 38 2.5.1 Nguồn cấ p cho board mạch Arduino 38 2.5.2 Nguồn cấ p cho LED 39 CHƯƠNG III: THIẾT K Ế HỆ THỐ NG 40 3.1 Thiết k ế mơ hình h ệ thống khí  40 3.1.1 Mục tiêu yêu c ầu thiết k ế  40 3.1.2 Thân máy đế máy 40 3.1.3 Các tr ục truyền chuyển động 41 3.1.4 Lựa chọn vật liệu chế tạo khung máy 42 3.1.5 Thiết k ế truyền chuyển động gá lắ p tr ục động vít -me chuyển động ngang 43 3.2 Thiết k ế hệ thống chấm thi b ằng OpenCV 46 3.2.1 Thuật toán nh ận dạng phiếu thi 46 3.2.2 Nhận dạng thông tin thi 50 3.2.3 Nhận dạng thơng tin thí sinh b ằng tesseract –  OCR 53 3.3 Thiết k ế hệ thống điều khiển 55 3.3.1 Yêu cầu về điện hệ thống chấm thi tr ắc nghiệm tự động 55 3.3.2 Thiết k ế lựa chọn động truyền động 55 3.3.3 Thiết k ế lựa chọn hệ thống điều khiển 59 3.3.4 Tính tốn độ chính xác truy ền chuyển động 61 3.3.5 Lựa chọn điều khiển hệ thống camera 61 CHƯƠNG IV: CHẾ TẠO HỆ THỐ NG CHẤM BÀI THI T Ự  ĐỘ NG 63 4.1 Chế tạo hệ thống khí 63 4.1.1 Căn chỉnh mặt phẳng để lắp đườ ng dẫn hướ ng (Liner guide way) 63 4.1.2 Lắ p tr ục vitsme trượ t 63 4.1.3 Lắ p ráp khoang chấm thi 65 4.1.4 Lắp đặt khay chưa giấy Module trượ t cấ p giấy 66 4.2 Chế tạo hệ thống điện điều khiển 67 4.2.1 Mạch điều khiên trung tâm 67 4.2.2 Tính tốn c ấp xung cho động bướ c di chuyển hành trình tr ục vistsme 68 4.3 Lậ p trình hệ thống chấm thi 69 4.3.1 K ỹ thuât chụ p ảnh lưu ảnh 70 4.3.2 K ỹ thuật nhận diện số báo danh tên thí sinh 71 4.3.3 K ỹ thuật Threshold .72 4.3.4 Tìm vùng ch ứa đáp án 73 4.3.5 K ỹ thuật tính điểm điểm hình 74 CHƯƠNG V: KẾT QUẢ VÀ ĐÁNH GIÁ 77 5.1 K ết quả đạt đượ c 77 5.2 Đánh giá 80 5.3 Hạn chế, phương pháp giải ý tưở ng phát triển 81 5.3.1 Hạn chế và phương pháp 81 5.3.2 Ý tưở ng phát triển đề tài 82 K ẾT LUẬ N 84 TÀI LIỆU THAM KHẢO 85 PHỤ LỤC 86 DANH MỤC HÌNH ẢNH Hình 2.1 Sơ đồ nguyên lý ho ạt động hệ thống chấm thi tr ắc nghiệm tự động 14 Hình 2.2 Cấu trúc booard mạch Arduino 16 Hình 2.3 Giao diện phần mềm Arduino IDE 19 Hình 2.4 Module L298 22 Hình 2.5 Mạch mơ hình động bướ c 23 Hình 2.6 Cấu trúc dữ liệu ảnh 27 Hình 2.7 K ết quả tìm biên Canny 31 Hình 2.8 Nguồn Adapter HUAWEI 12V 2A 38 Hình 3.1 Tr ục truyền chuyển động 41 Hình 3.2 Truy ền động tr ục Vít me M8 41 Hình 3.3 Lắ p ráp tr ục động Vitsme 43 Hình 3.4 Tr ục Vitsme + đai ố c T8 44 Hình 3.5 Khay chưa giấy 45 Hình 3.6 Module trượ t cấ p thi vào khay 46 Hình 3.7 Lưu đồ tiến trình nhận dạng phiếu thi 47 Hình 3.8 Hình ảnh thi sau đượ c Canny ảnh 49 Hình 3.9 Lưu đồ tiến trình nhận dạng thơng tin thi 50 Hình 3.10 In số điểm lên thi 52 Hình 3.11 Nhận dạng câu đúng/sai thi 53 Hình 3.12 Lưu đồ tiến trình nh ận dạng thơng tin thí sinh 54 Hình 3.13 Ảnh cắt phần thông tin sinh viên thi 55 Hình Hình Hình Hình Hình Hình Hình Hình Hình Hình Hình Hình Hình Hình Hình Hình 3.14 Động bướ c Stepmotor 42 x 48 58 3.15 Cấu trúc Board Arduino UNO R3 60 3.16 Cấu trúc mạch cầu H 60 3.17 Sơ đồ đi dây mô 61 4.1 Căn chỉnh kích thướ c lắp đặt tr ục động Vitsme  64 4.2 Lắp đặt trượ t song song v ớ i tr ục Vitsme 65 4.3 Lắp đặt khung, led Camera 66 4.4 Sản phẩm khí hồn thiện .67 4.5 Đấu nối bộ điều khiển động bướ c thực tế bằng arduino L298 68 4.6 Ảnh đượ c chụ p từ camera 71 4.7 Phần thông tin đượ c cắt để nhận diện 72 4.8 Tách vùng chứa đáp án khoanh đáp án sai  74 4.9 Tính tốn hình d ữ liệu 76 5.1 Ảnh đượ c chuyển từ file word sang JPG 78 5.2 Ảnh đượ c chụ p từ Smart Phone 79 5.3 Ảnh đượ c chụ p từ Wedcam 80 DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 1.1 Thành ph ần hệ thống 11 Bảng 2.1 Thông s ố k ỹ thuật mạch cầu H –  L298 21 Bảng 2.2 Thông s ố kĩ thuật nguồn chuyển đổi 38 Bảng 3.1 Thông s ố k ỹ thuật camera 62 LỜI NÓI ĐẦU Trong xu hướ ng phát triển không ngừng công ngh ệ hiện đại tiên tiến ngày phát tri ển nh ững thậ p k ỷ qua , cơng ngh ệ k ỹ thu ật xác ngày phát tri ển vượ t bậc theo Đồng nghĩa vớ i việc giáo dục ngày đượ c nâng cao Máy móc d ần thay thế sức lao động người, giúp ngườ i có thể làm việc chuẩn xác hết lĩnh vực: công nghiệ p, nông nghi ệ p, y tế, … Ban đầu, bộ đượ c chế tạo v ớ i nh ững chức chuyên dụng , linh kiện đa đờ i Tiếp theo nề n tảng AI, trí tu ệ nhân tạo đờ i, giúp có thể  phân tích đượ c m ọi tình hu ống điều khiển chuẩn xác công việc, hướng đến công nghệ 4.0 hi ện tương lai, đượ c ứng dụng r ất nhiều lĩnh vực Đờ i sống xã hội ngày thay đổi, bên cạnh tiến bộ thì vấn đề cũng nảy sinh nhi ều, đặc biệt quy mô ho ạt động tổ chức giáo dục ngày đượ c mở  r ộng Trong nhi ều trườ ng hợ  p , việc xác k ết quả học tậ p ngày đề cao, làm cho gi ảng viên nhiều thời gian để có đượ c độ tậ p trung ch ấm thi cách xác nh ất Do đó, hệ thống AI , trí tu ệ  nhân tạo có th ể giúp cho ngườ i dễ dàng việc xác trình đánh giá học sinh, sinh viên qua thi để   đảm b ảo tính cơng b ằng , xác thực, đặc biệt sự tiến bộ vượ t bậc giáo dục nướ c nhà Bằng m ột ý tưở ng có tính chất ứng d ụng cao th ực t ế c n ền giáo dục  Nướ c nhà, chúng em l ựa chọn đề  tài:”  NGHIÊN CỨ U, THIẾT K Ế  HỆ THỐ NG CHẤM BÀI THI TR ẮC NGHIỆM TỰ   ĐỘNG” trực tiế p giảng viên T.S Phan Đình Hiếu hướ ng dẫn Hệ thống có kh ả năng chấm thi tr ắc nghiệm tự động theo khuôn mẫu giấy thi tr ắc nghiệm đượ c bộ giáo dục đưa Dướ i sự điều khiển xử lý hệ thống giúp giáo viên, gi ảng viên có th ể ứng dụng chấm thi xác, q trình ch ấm thi tr ắc nghiệm sẽ đượ c diễn nhanh hơn, xác hơn, đảm bảo hiệu quả hơn.  CHƯƠNG I : TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG 1.1 Tổng quan chung v ề hệ thống 1.1.1 Giới thiệu đề tài nghiên cứu   Như biết, nh ững năm gần đây, bắt đầ u từ năm 2017, mơn Tốn, Tổ hợ  p Khoa h ọc tự nhiên (Vật lý, Hóa học, Sinh học), Tổ hợ  p Khoa h ọc xã hội ( Lịch sử, Địa lý, Giáo dục cơng dân), Ngo ại ngữ  thi theo hình th ức tr ắc nghiệm mẫu gi thi bộ Giáo Dục Đào Tạo Vi ệt Nam ban hành để ti ến hành xét tuyển lấy điểm thi vào trường Cao Đẳng , Đại Học… Nếu không đượ c sự hỗ tr ợ của máy móc s ẽ gây r ất nhiều khó khăn cho giáo viên, giảng viên trình ch ấm thi có thể m ất r ất nhiều th ờ i gian r ất d ễ gây nhầm lẫn k ết qu ả, ảnh hưở ng r ất l ớn đến lực điểm thi h ọc sinh, sinh viên Để khắc phục tình tr ạng người ta sử  dụng chấm thi quét b ằng tia hồng ngoại, nhiên bi ện pháp khơng đượ c tối ưu hóa.  Từ những u cầu thực tế đó, địi hỏi sự chính xác ngày cao sống, cộng vớ i sự hợ  p tác phát triển mạnh mẽ của trí tuệ nhân tạo AI nên chúng em chọn đề  tài :”  Nghiên c ứu, thiết k ế h ệ th ống chấm thi tự  động ứng d ụng công nghệ x ử lý ảnh” nhằm đáp ứng nhu cầu c n ền giáo dục nước nhà để có thể  chuẩn xác chấ m thi d ễ  dàng đối v ớ i giáo viên, gi ảng viên sử dụng, góp phần phát triển khoa học kĩ thuật, văn minh tiên tiến, hướ ng đến công nghệ hiện đại 4.0 1.1.2 Mô tả nhiệm vụ công nghệ  Hệ thống có kh ả năng:  • Module tiế p giấy mặt trượt nghiêng để đưa bài thi đượ c xế p vào khay • Đọc đượ c số báo danh thi •  Nhận dạng đượ c thi tr ắc nghiệm Python - OpenCV •  Nhận dạng câu sai để tính s ố điểm thang điể m 10 • Sau chấm xong thi có th ể tự động chuyển qua thi khác 10 KẾT LUẬN Trên đây, nhóm trình bày toàn  lu ận án tốt nghiệ p: “ Nghiên cứ u, thiế t k ế  hệ thố ng chấ m thi tr ắ c nghiệm t ự động, ứ ng d ụng công nghệ xử  lý ảnh”  Luận án đề c ậ p t ớ i s ố k ỹ thu ật x ử lý ảnh nâng cao nh ằn nâng cao ch ất lượ ng, xử lý nhận dạng đặc trưng ả nh, ứng dụng vi ệc chấm thi tr ắc nghiệm Thuật toán đề xu ất phần m ềm ch ấm điểm xác m ấu khác về  kích thướ c , góc nghiêng s ự  ảnh hưở ng b ớ i nhiễu ảnh Từ k ết qu ả th ực nghiệm có thể thấy r ằng hệ thống thống thực nghiệm sẽ đạt độ chính xác 100% điều kiện lấy mẫu tốt Tuy nhiên , điề u kiện thườ i gian r ất hạn chế và khối lượ ng công việc lớ n, nên hệ thống cịn nhi ều tính chưa phát triển đượ c Mẫu phiếu thi s ử dụng thu ật tốn đề xu ất mẫu phiếu thi nhóm tự  tạo lên m ẫu khác có đặc điểm tương tự nhưng mấu to nhiều câu hỏi  phần làm thi Tuy nhiên, vớ i mấu phiếu thi mẫu thi THPT qu ốc gia, TOELF, TOEIC,… Thì khơng thẻ nh ận d ạng b ằng thuật tốn đượ c, phải ứng dụng cơng ngh ệ CNN mớ i có thể phát triển Hiện số phần mềm OMR cho phép tạo mẫu chấm thi bất k ỳ bằng cách định nghĩa vùng thông tin phiế u thi trướ c( d ựa vào vị trí, diện tích), sau sẽ áp d ụng hàng lo ạt phiếu thi khác Tuy nhiên cách ch ỉ hoạt động với điều kiện tiêu chuẩn như: Độ chính xác in gần tuyệt đối, lấy mẫu phiếu thi ở  điều kiện tốt, phân giải cao, nhiễu… Vớ i điều kiện giá thành ở  khâu in ấn, hệ thống giấy kéo giấy tích hợ  p camera sẽ r ất cao Vì v ậy phương pháp tốt phát triển thuật toán dựa mẫu Một cách làm khác đơn giản tạ o mẫu thi tương tự có khung hình chữ nhật, vùng tơ kín có kích thướ c nhau, phân b ố đều vùng Vớ i cách chỉ việc thay đỏi khoảng cách tương quan dòng in phi ếu thi để nhận dạng Như sử dụng đượ c hệ thống chấm điểm tự động 84 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Abdul J.Jerri, “The Shannon Sampling Theorem - Its Various Extensions and Applications: A Tutorial review”, November 11, 1977   [2] Markus Kuhn, “Digital Signal processing”, University of Cambridge, September 09, 2009 [3] PGS.TS Nguy ễn Linh Giang, Giáo trình x ử lý ảnh, Đại học Bách Khoa Hà Nội, 2008 [4] Lê Thanh Hà, X ử lý ảnh, Nhà xu ất Đại học Quốc Gia Hà Nội, 2016 [5]https://viblo.asia/p/xay-dung-he-thong-tu-dong-cham-bai-thi-trac-nghiem-voiopencv-phan-1-07LKXY84ZV4 Truy cậ p lần cuối ngày 5/12/2022 [6] https://stackoverflow.com/questions/13639336/threshold-of-blurry-image-part2?lq=1 Truy cậ p lần cuối ngày 6/12/2022 [7] http://www.dientuvietnam.net/forums/ Truy cậ p lần cuối ngày 29/11/2022 [8] https://www.python.org/ Truy cậ p lần cuối 7/12/2022 [9] http://opencv.willowgarage.com/documentation/c/index.html Truy cậ p lần cuối 6/12/2022 [10]https://viblo.asia/p/android-su-dung-thu-vien-tesseract-ocr-cho-nhan-dang-chuviet-ByEZk7YyZQ0  Truy cậ p lần cuối 3/12/2022 85 PHỤ LỤC Phụ lục 1: Các vẽ lưu đồ thuật toán điều khiển, hệ thống điều khiển vẽ lắ p hệ thống khí  86                     Phụ lục 2: Code điều khiển hệ thống chấm thi tự động ứng dụng công nghệ xử lý ảnh Python Code điều khiển động Arduino IDE #include   const int stepsPerRevolution = 200; //Khai báo chân để điều khiển Step tạo đối tượng myStepper  Stepper myStepper(stepsPerRevolution, 8,9,10,11); int button = 6; void setup() {  // Tốc độ 1000rpm  myStepper.setSpeed(1000); 10 // initialize the serial port:  11 Serial.begin(9600); 12 pinMode(button, INPUT); 13.}  14.void loop() {  15 int buttonStatus = digitalRead(button);  //Đọc trạng thái button  16 if (buttonStatus == HIGH) { // Nếu mà button bị nhấn   17 // step one revolution in one direction:  18 Serial.println("Khay chua di vao"); 19 myStepper.step(-7500); 20 delay(20000); 21 22 // step one revolution in the other direction:  23 Serial.println("Khay chua di ra"); 24 myStepper.step(7500); 25 delay(5000); 26 }  27 else  28 {  29 Serial.println("Dung chuong trinh"); 30 myStepper.step(0); 31 }  32.}  Code Python –  OpenCV import cv2 import math import numpy as np import random import argparse import pytesseract import os   import matplotlib.pyplot as plt from utils import * cam = cv2.VideoCapture(0) cv2.namedWindow("test") img_counter = while True: ret, frame = cam.read() if not ret:  print("failed to grab frame")  break cv2.imshow("test", frame) k = cv2.waitKey(1) if k%256 == 27: # ESC pressed  print("Escape hit, closing ")  break elif k%256 == 32: # SPACE pressed img_name = "000.jpg".format(img_counter) cv2.imwrite(img_name, frame)  print("{} written!".format(img_name)) img_counter +=   cam.release() #phần nhận diện sbd img2 = cv2.imread('000.jpg')  print(img2.shape) # Print image shape # Cropping an image cropped_image2 = img2[0:150, 70:520] # Save the cropped image cv2.imwrite("anh cat2.jpg", cropped_image2) cv2.waitKey(0) image2 = cv2.resize(cropped_image2, (1125, 375)) cv2.imshow("thong tin", image2)  pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r"C:\Program Files\TesseractOCR\tesseract.exe" gray = cv2.cvtColor(image2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  blur = cv2.GaussianBlur(gray, (3,3), 0) thresh = cv2.threshold(blur, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)[1] kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3,3)) opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=1) invert = 255 - opening data = pytesseract.image_to_string(invert, lang='vie', config=' psm 6')  print("THONG TIN :")  print(data) #phần nhận điểm #0 cat anh de doc truoc nhan diem img = cv2.imread('000.jpg')  print(img.shape) # Print image shape #Cắt ảnh lấy phần chứa thi   cropped_image = img[0:640, 100:500] # lưu ảnh cắt cv2.imwrite("anh cat.jpg", cropped_image) cv2.waitKey(0) # Đọc ảnh chuyển ảnh xám image = cv2.imread("anh cat.jpg") image = cv2.resize(image, (1166, 1654)) gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0) # Threshold ảnh thresh = cv2.adaptiveThreshold(blurred,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C , cv2.THRESH_BINARY_INV,31,3) cv2.waitKey() # Tìm khung bên ngồi để tách văn khỏi contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) contours = sorted(contours, key=lambda x: cv2.contourArea(x),reverse=True) approx = cv2.approxPolyDP(contours[1], 0.01 * cv2.arcLength(contours[1], True), True) rect = cv2.minAreaRect(contours[1])  box = cv2.boxPoints(rect); # Thực transform để xoay văn corner = find_corner_by_rotated_rect(box,approx) image = four_point_transform(image,corner) wrap = four_point_transform(thresh,corner) cv2.waitKey()   # Tìm tích hình contours, _ = cv2.findContours(wrap, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) tickcontours = [] for c in contours: (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c) ar = w / float(h) if w >= 30 and h >= 30 and 0.8