2020-2021学年浙教版（2019）高中信息技术必修一3.3第13课时 解决实际问题- 课件（21张PPT）
文档属性
| 名称 | 2020-2021学年浙教版（2019）高中信息技术必修一3.3第13课时 解决实际问题- 课件（21张PPT） |  | |
| 格式 | pptx | ||
| 文件大小 | 2.5MB | ||
| 资源类型 | 教案 | ||
| 版本资源 | 浙教版（2019） | ||
| 科目 | 信息技术（信息科技） | ||
| 更新时间 | 2021-06-16 23:04:10 | ||
图片预览
文档简介
解决实际问题
算法程序实现综合应用
一天小明刚考完试，看见教务处在扫描答题卡，他心想怎么把答题卡中的考号信息读取出来呢，怀揣疑问，他来问信息老师，老师问小明，你见过答题卡的真实样子么？我们先来看看答题卡长什么样子
情境导入
第一幕
我刚考完你问我见没见过答题卡？
此照片，作者: 未知作者，许可证: CC BY-SA
我们用画图软件看完了答题卡的真实样子，那我们先从简单的问题入手，比如答题卡中的一个像素点怎么判断是黑色还是白色呢？
判断某像素的黑白颜色
扫描的图像可能是彩色图像（RGB图像）或者是灰度图像（只有黑白灰的图像），为了提高识别准确率，我们统一将图像转换为黑白图像
灰度值=0.299*红色颜色分量+0.587*绿色颜色分量+0.114*蓝色颜色分量
根据公式计算出像素的灰度值，如果灰度值小于132，判定为黑色，否则判定为白色
例如像素点颜色值为RGB(43,10,241)
0.299*43+0.587*10+0.114*241=46.2
可判断出颜色为黑色
请帮助小明编写出Python程序
判断像素点RGB（43，10，241）的颜色
老师让小明将程序改为自定义函数并调用，让其具有通用性
第二幕
小明完成了单个像素点的颜色判定，来询问信息老师接下来要做什么？老师告诉他，在前面我们已经解决了答题卡信息中某个像素是否为黑色的判断，但要完整判断某个信息点是否被填涂，还需要对该信息点区域中的所有像素进行判断。
判断某信息点是否被填涂
判断某信息点是否被填涂与该信息点区域中的黑色像素数量有关，当黑色像素数量达到一定比例（如黑色像素的数量不少于该信息点区域中所有像素数量的64%），则认定该信息点被填涂。因此，判断某信息点是否被填涂，首先需要对该信息点区域中的所有像素逐一进行判断，然后统计所有黑色像素的总数。
任务一：确定信息点的坐标范围（确定枚举范围）
任务二：获取像素点（x,y）的RGB颜色参数
from PIL import Image
im=Image.open(“xx.bmp”) #打开图像文件
pix=im.load() #读取图像信息到Pix
R,G,B=pix[x,y] #获取像素点[x,y]的RGB颜色参数
任务三：判断像一个素点（x,y）是否为黑色（筛选条件）
R,G,B=pix(x,y)
if pd(R,G,B)==“黑色”：
print(“黑色”)
else:
print(“白色”)
请帮助小明编写出Python程序
第三幕（终章）
小明已经实现了判断一个信息点填涂情况的程序编写，但在答题卡的填涂判断中，往往需要对一批信息点进行检测，才能确定所填涂的准考证号
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谢谢
算法程序实现综合应用
一天小明刚考完试，看见教务处在扫描答题卡，他心想怎么把答题卡中的考号信息读取出来呢，怀揣疑问，他来问信息老师，老师问小明，你见过答题卡的真实样子么？我们先来看看答题卡长什么样子
情境导入
第一幕
我刚考完你问我见没见过答题卡？
此照片，作者: 未知作者，许可证: CC BY-SA
我们用画图软件看完了答题卡的真实样子，那我们先从简单的问题入手，比如答题卡中的一个像素点怎么判断是黑色还是白色呢？
判断某像素的黑白颜色
扫描的图像可能是彩色图像（RGB图像）或者是灰度图像（只有黑白灰的图像），为了提高识别准确率，我们统一将图像转换为黑白图像
灰度值=0.299*红色颜色分量+0.587*绿色颜色分量+0.114*蓝色颜色分量
根据公式计算出像素的灰度值，如果灰度值小于132，判定为黑色，否则判定为白色
例如像素点颜色值为RGB(43,10,241)
0.299*43+0.587*10+0.114*241=46.2
可判断出颜色为黑色
请帮助小明编写出Python程序
判断像素点RGB（43，10，241）的颜色
老师让小明将程序改为自定义函数并调用，让其具有通用性
第二幕
小明完成了单个像素点的颜色判定，来询问信息老师接下来要做什么？老师告诉他，在前面我们已经解决了答题卡信息中某个像素是否为黑色的判断，但要完整判断某个信息点是否被填涂，还需要对该信息点区域中的所有像素进行判断。
判断某信息点是否被填涂
判断某信息点是否被填涂与该信息点区域中的黑色像素数量有关，当黑色像素数量达到一定比例（如黑色像素的数量不少于该信息点区域中所有像素数量的64%），则认定该信息点被填涂。因此，判断某信息点是否被填涂，首先需要对该信息点区域中的所有像素逐一进行判断，然后统计所有黑色像素的总数。
任务一：确定信息点的坐标范围（确定枚举范围）
任务二：获取像素点（x,y）的RGB颜色参数
from PIL import Image
im=Image.open(“xx.bmp”) #打开图像文件
pix=im.load() #读取图像信息到Pix
R,G,B=pix[x,y] #获取像素点[x,y]的RGB颜色参数
任务三：判断像一个素点（x,y）是否为黑色（筛选条件）
R,G,B=pix(x,y)
if pd(R,G,B)==“黑色”：
print(“黑色”)
else:
print(“白色”)
请帮助小明编写出Python程序
第三幕（终章）
小明已经实现了判断一个信息点填涂情况的程序编写，但在答题卡的填涂判断中，往往需要对一批信息点进行检测，才能确定所填涂的准考证号
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