1. 引言

在人工智能和計算機視覺快速發展的今天，自動化圖像識別技術已經滲透到社會生活的各個角落。從工業質檢到醫學影像分析，從自動駕駛到教育評估，計算機視覺技術正在重塑我們與數字世界的交互方式。在這眾多應用中，答題卡識別技術作為教育信息化的重要組成部分，承載著提高教育效率、減少人工錯誤、實現大規模自動評估的重要使命。

答題卡識別看似簡單，實則包含了計算機視覺領域的多項核心技術挑戰。從圖像預處理到特征提取，從幾何校正到模式識別，每一個環節都需要精密的算法支撐。傳統的答題卡識別方法往往依賴于理想的拍攝條件和標準化的圖像質量，但在實際應用中，答題卡可能存在傾斜、光照不均、噪聲干擾等問題，這些因素都會顯著影響識別的準確性和可靠性。

霍夫變換(Hough Transform)作為計算機視覺領域的經典算法，為解決這些挑戰提供了強有力的工具。自1962年Paul Hough首次提出這一概念以來，霍夫變換已經發展成為檢測幾何形狀的標準方法，特別是在直線和圓形檢測方面表現出色。其獨特的參數空間投票機制使得算法對噪聲、遮擋和不完整邊緣具有良好的魯棒性，這正是答題卡識別應用所需要的特性。

本文將深入探討基于霍夫變換的答題卡識別技術，不僅從理論層面闡述算法的數學原理和實現細節，更將視野擴展到該技術在生物識別領域的潛在應用，特別是在蚊蟲檢測這一新興交叉學科中的可行性分析。通過理論與實踐的結合，本文旨在為計算機視覺研究者和應用開發者提供全面而深入的技術指導，同時探索傳統幾何檢測算法在現代生物信息學中的創新應用前景。

隨著深度學習技術的興起，傳統的計算機視覺算法似乎面臨著被替代的命運。然而，霍夫變換等經典算法憑借其明確的數學基礎、可解釋的處理過程和相對較低的計算復雜度，在許多特定場景下仍然具有不可替代的優勢。特別是