开源选票数字化：支持排名投票和手写识别

把纸质选票数字化最头疼的就是非标准的手写标记，这个开源项目专门解决了这个问题，最核心的功能是支持 Ranked Choice（排名选择制）和 Scribble Detection（涂鸦/乱写识别）。

对于需要快速统计纸质票据但又不想花大钱买商业软件的场景非常实用，因为它能自动过滤掉那些无效的乱画，只提取真正的投票意向。

快速上手流程

一、环境准备
由于是开源项目，建议在 Linux 环境下部署，确保安装了基础的图像处理依赖。

二、配置扫描件
将纸质选票扫描为高分辨率图片，确保图像清晰度足以让 OCR 识别出标记位置。

三、运行识别
通过命令行加载选票模板，运行检测脚本对图像进行像素分析，识别用户勾选的选项或填写的排名数字。

# 假设项目安装完成后的基本运行逻辑
./ballot-processor --input ./scans/ballot_001.jpg --template ./templates/standard_ballot.json

核心能力分析

• 排名投票支持： 不同于简单的单选，它能处理“第一志愿、第二志愿”这种复杂的逻辑。
• 涂鸦过滤： 能够区分用户是故意勾选还是不小心划掉，降低人工复核的工作量。
• 完全开源： 没有商业软件的黑盒逻辑，投票统计过程透明可审计。

如果你在寻找一个不需要昂贵授权且能处理非结构化手写标记的统计工具，这个方案比自己写 Python 脚本去抠像素要高效得多。