סקירה
מחפשים ספריית Java OMR יעילה ומלאת תכונות? רוצים לזהות סימנים אופטיים בתמונות סרוקות? חקרו את Aspose.OMR עבור Java, ספריית Java שנועדה לפתרונות SDK לזיהוי סימנים אופטיים באפליקציות מבוססות Java. הנה סקירה מהירה על התכונות של ה-Java API, המדגימה כיצד ניתן להשתמש בו כדי לזהות סימנים אופטיים בפורמטים שונים של תמונות ולקבל נתונים שסומנו על ידי בני אדם מסקרים, שאלונים, או מבחנים הכוללים שאלות רב-ברירה.
יצירת תבנית OMR באופן דינמי באמצעות ספריית OMR של Java
Aspose.OMR עבור Java מציעה סל תכונות מקיף מהפקת תבניות OMR ועד זיהוי סימנים אופטיים לתפיסת נתונים. ה-SDK לזיהוי סימנים אופטיים תומך ביצירת קבצי או תמונות תבנית OMR מתוך סימוני טקסט פשוטים. כדי ליצור את התבנית, ניתן להעביר את סימון הטקסט ל-API, המאפשר יצירת תבנית אוטומטית. להלן דוגמה לסימון טקסט עבור תבנית OMR:
?text=שם__________________________________ תאריך____________
?grid=ID
sections_count=8
#מה הפונקציה העיקרית של Aspose.OMR?
() OCR () תפיסת נתונים שסומנו על ידי בני אדם
() אין פונקציה עיקרית () שיפור תמונות
#האם Aspose.OMR יכולה לעבד תמונות גם?
() כן, בהחלט! () לא
#Aspose.OMR זמינה בכל פלטפורמה, כי היא:
() קוד חוצה פלטפורמות () שירות ענן
#Aspose.OMR פועלת עם כל סוגי טפסי OMR: מבחנים, בחינות, שאלונים, סקרים וכו'.
() כן, בהחלט! () לא
#תוצאות זיהוי מצוינות יכולות להתקבל רק עבור בועות מלאות לפחות עבור:
() 40% () 60% () 75% () 98%
#האם אתה חייב לסמן כל שאלה בעמוד?
(כן) כן, זה יעזור מאוד! (לא) לא
#דרג את העדפתך מ-0 עד 9 כאשר "0" זה העדפה לביצועים
ו-"9" זה העדפה לגמישות.
(0) (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9)
#מצאתי שה-Aspose OMR הוא כלי מועיל. (5 - מסכים מאוד, 1 - לא מסכים כלל)
(5) (4) (3) (2) (1)
?text= חלק דף תשובות
?answer_sheet=שאלותעיקריות
elements_count=10
columns_count=5
?text=חתימה________________________________
אתם יכולים לשמור את סימון הטקסט הזה בקובץ טקסט עם סיומת .txt. לאחר מכן, יצירת התבנית מתבצעת לפי הצעדים הבאים:
- יצירת אובייקט OmrEngine.
- קריאה למתודה OmrEngine.generateTemplate() שמקבלת את הנתיב לקובץ סימון הטקסט.
- שמירת התבנית באמצעות המתודה GenerationResult.save.
הנה איך דוגמת קוד ב-Java מציגה יצירת תבנית מסימון טקסט.
פלט
זיהוי סימנים אופטיים (OMR) בתמונות באמצעות Java
כדי לבצע זיהוי סימנים אופטיים (OMR) על תמונות, אתם זקוקים לשני מרכיבים: תבנית OMR מוכנה (.omr) והטפסים או הדפים הממולאים על ידי המשתמשים שברצונכם לנתח. בעזרת ה-SDK לזיהוי סימנים אופטיים, ה-API מקנה OMR עבור פורמטים שונים של תמונות, כולל:
הצעדים לביצוע OMR על תמונות הם:
- יצירת אובייקט OmrEngine.
- יצירת אובייקט TemplateProcessor והגדרתו עם הנתיב לתבנית OMR.
- זיהוי תמונות באמצעות המתודה TemplateProcessor.recognizeImage() וקבלת תוצאות בפורמט CSV או JSON.
מוצגת למטה דוגמת קוד המדגימה כיצד לזהות סימנים אופטיים בתמונות באמצעות Java.
שימוש בסף זיהוי מותאם אישית עבור OMR
אתם יכולים גם לכוונן את תוצאות ה-OMR על ידי הגדרת סף מותאם בין 0 ל-100 בעת השימוש ב-SDK לזיהוי סימנים אופטיים. הגדלת הסף הופכת את ה-API ליותר מחמיר בזיהוי התשובות. ערכי הסף יכולים להיות מוגדרים במתודה TemplateProcessor.recognizeImage() כפרמטר השני, כפי שמוצג בדוגמת קוד Java הבאה.
.
חישוב מחדש של תוצאות ה-OMR באמצעות SDK לזיהוי סימנים אופטיים
במקרים מסוימים, יתכן שתרצו לחשב מחדש את תוצאות ה-OMR באמצעות ערכי סף שונים. במקום לקרוא שוב ושוב למתודה TemplateProcessor.recognizeImage(), אתם יכולים לשפר את יעילות עיבוד התמונה על ידי קונפיגורציה של ה-API לחישוב אוטומטי מחדש בעזרת המתודה TemplateProcessor.recalculate() המסופקת על ידי ה-SDK לזיהוי סימנים אופטיים. דוגמת קוד הבאה מדגימה כיצד ליישם את החישוב מחדש של תוצאות ה-OMR.
אם יש לכם שאלות או אם אתם זקוקים לעזרה בנוגע לספריית ה-OMR של Java שלנו, אתם מוזמנים לפנות אלינו בפורום שלנו forum.