机械计数读票机（Mechanical）
原理：通过机械结构（如齿轮、杠杆）统计选票数量，常见于早期手动投票机。
特点：
无需电力，成本极低，但效率低、易出错，已逐渐被淘汰。
特征提取与判断：识别选民的选择意图
根据选票标记类型（填涂、勾选、手写符号等），算法采用不同的特征提取策略：
（1）填涂标记识别（常见场景）
面积占比法：计算填涂框内黑色像素占比，超过阈值（如 30%-50%）则判定为有效选择。
例：选民使用 2B 铅笔填涂候选人 A 的方框，扫描后该区域黑色像素占比达 45%，算法判定为有效投票。
边缘检测法：通过 Canny 或 Sobel 算子检测填涂区域的边缘轮廓，与标准填涂形状（如矩形、圆形）比对，排除不规则标记（如笔尖打滑形成的短线）。
浓度梯度分析：填涂越均匀的区域，灰度值分布越集中，算法可通过统计像素灰度方差来区分 “认真填涂” 与 “轻微触碰”。
（2）勾选或手写符号识别
形态学分析：通过膨胀、腐蚀等形态学运算，将勾选符号（√）或手写标记（如 “○”）转换为标准形状，再与预设模板匹配。
方向特征提取：对于斜线标记（如 “/”），计算像素分布的梯度方向，判断是否符合 “勾选” 的典型角度（如 45° 或 135°）。
（3）异常标记检测
多选判定：同一候选区域内检测到多个标记（如同时填涂两个候选人框），或单票标记数超过规定（如总统选举多选 1 人），则判定为无效票。
空白票识别：所有候选区域标记面积均低于阈值，判定为未投票。
4. 结果验证与输出：确保计数准确性
重复校验：对关键标记区域进行多次扫描（如两次独立图像采集），结果一致才确认有效。
人工复核接口：对算法判定存疑的选票（如填涂面积接近阈值、标记形状模糊），生成图像供选举工作人员人工审核（如美国部分州要求对 “争议票” 进行人工查验）。
数据输出：将识别结果转换为结构化数据（如候选人 ID、得票数），同步至中央数据库或打印纸质统计表。
选票预处理：通过红外光源扫描选票，生成灰度图像，同时检测选票边缘的定位孔（registration holes）以校准位置。
区域划分：根据选票模板，将图像划分为总统候选人区、参议员区、公投议题区等独立 ROI。
填涂分析：对每个候选人对应的椭圆填涂框，计算黑色像素占比，超过 35% 则判定为有效投票。
异常标记处理：若同一总统候选人区检测到 2 个及以上有效填涂，系统标记为 “多选票”（overvote），该区域投票无效。
数据同步：每台读票机实时将计数结果通过加密网络传输至选区服务器，同时保存原始图像供事后审计（如 2020 年佐治亚州重新计票时，人工核对了扫描图像与纸质选票）。
系统构成：
１、配接主机四核2G以上、笔记本或台式机操作系统 Windows xp、windos7、Windows 10等。
２、高速文档扫描仪１台
３、机读选票：可以是红、蓝、绿、黄等底色或普通打印机纸。
4、现场选票激光打印机。
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