光学扫描式读票机（Optical Scan）

原理：通过光学传感器扫描选票上的标记（如铅笔填涂、墨水笔勾选），利用图像识别技术判断选民选择。

特点：

成本较低，兼容纸质选票，适合大规模选举。

需选票格式标准化（如固定位置的填涂框）。

应用场景：美国大选、印度议会选举等大规模纸质选票选举。

图像预处理：优化原始扫描数据

灰度化处理：将彩色图像转换为灰度图，突出标记与背景的亮度差异（如铅笔填涂区域灰度值较低）。

二值化转换：通过设定阈值（如灰度值低于 128 视为标记），将图像转化为黑白二值图，简化后续计算（例：填涂框内黑色像素占比≥30% 视为有效标记）。

噪声过滤：利用中值滤波、高斯滤波等算法，消除纸张污渍、折叠阴影等干扰（如去除面积小于 10 像素的孤立黑点）。

几何校正：通过检测选票边缘的定位标记（如 registration marks），校正因传送歪斜导致的图像旋转或缩放，确保标记位置与预设模板对齐。

标记区域定位：锁定选票上的有效选择区

模板匹配：读票机内置选票格式模板，通过检测预设的定位点（如角点、条形码）确定候选人选项框、政党符号等区域的坐标范围。

兴趣区域（ROI）划分：将选票图像分割为多个独立 ROI（如每个候选人对应一个矩形区域），减少全局分析的计算量。

示例：美国大选使用的 “蝶形选票”（Butterfly Ballot）中，读票机通过模板定位左右两列候选人姓名旁的填涂框，避免因选民误填相邻区域导致误判。

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）。