개요
효율적이고 기능이 풍부한 자바 OMR 라이브러리를 찾고 계신가요? 스캔한 이미지에서 광학 마크를 식별하고 싶으신가요? **Aspose.OMR for Java**를 탐색해 보세요. 이는 자바 기반 애플리케이션을 위한 광학 마크 인식 SDK 솔루션을 위해 설계된 자바 클래스 라이브러리입니다. 다양한 이미지 형식에서 광학 마크를 인식하고 설문조사, 질문지 또는 MCQ가 포함된 시험에서 인간이 표시한 데이터를 얻는 방법을 보여주는 이 자바 API의 기능에 대한 간단한 개요입니다.
자바 OMR 라이브러리를 사용하여 OMR 템플릿 동적으로 생성하기
Aspose.OMR for Java는 OMR 템플릿 생성부터 데이터 수집을 위한 광학 마크 인식에 이르기까지 포괄적인 기능 세트를 제공합니다. 이 광학 마크 인식 SDK는 간단한 텍스트 마크업에서 OMR 템플릿 파일 또는 이미지를 생성하는 것을 지원합니다. 템플릿을 생성하려면 텍스트 마크업을 API에 전달하여 자동 템플릿 생성을 가능하게 합니다. 아래는 OMR 템플릿의 샘플 텍스트 마크업입니다:
?text=이름__________________________________ 날짜____________
?grid=ID
sections_count=8
#Aspose.OMR의 주요 기능은 무엇인가요?
() OCR () 인간이 표시한 데이터 캡처
() 주요 기능이 없습니다 () 이미지 향상
#Aspose.OMR은 사진도 처리할 수 있나요?
() 네, 물론입니다! () 아니오
#Aspose.OMR은 어떤 플랫폼에서도 사용할 수 있습니다. 그 이유는:
() 크로스 플랫폼 코드 () 클라우드 서비스
#Aspose.OMR은 시험, 설문조사, 질문지 등 모든 종류의 OMR 양식과 함께 작동합니다.
() 네, 물론입니다! () 아니오
#우수한 인식 결과는 최소한 다음의 채워진 버블에 대해서만 달성할 수 있습니다:
() 40% () 60% () 75% () 98%
#페이지의 모든 질문에 표기해야 하나요?
(예) 예, 많은 도움이 될 것입니다! (아니오) 아니오
#0에서 9까지의 선호도를 평가하세요. "0"은 성능에 대한 선호도를 나타내고 "9"는 유연성에 대한 선호도를 나타냅니다.
(0) (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9)
#Aspose OMR이 유용한 도구라고 생각합니다. (5 - 강력히 동의, 1 - 강력히 반대)
(5) (4) (3) (2) (1)
?text= 답안지 섹션
?answer_sheet=주요질문
elements_count=10
columns_count=5
?text=서명________________________________
이 텍스트 마크업을 .txt 확장자를 가진 텍스트 파일에 저장할 수 있습니다. 완료되면 템플릿 생성을 시작하는 단계는 다음과 같습니다:
- OmrEngine 객체를 생성합니다.
- 마크업 텍스트 파일의 경로를 인수로 받는 OmrEngine.generateTemplate() 메서드를 호출합니다.
- GenerationResult.save 메서드를 사용하여 템플릿을 저장합니다.
다음은 텍스트 마크업에서 템플릿 생성을 보여주는 자바 샘플 코드 스니펫입니다.
출력
자바를 사용한 이미지에서의 광학 마크 인식 (OMR)
이미지에서 광학 마크 인식 (OMR)을 수행하려면 두 가지 구성 요소만 필요합니다: 준비된 OMR 템플릿 (.omr)과 분석할 사용자 작성 양식 또는 시트입니다. 광학 마크 인식 SDK의 지원으로 API는 다음과 같은 다양한 이미지 형식에 대해 OMR을 용이하게 합니다:
이미지에서 OMR을 수행하는 단계는 다음과 같습니다:
- OmrEngine 객체를 생성합니다.
- TemplateProcessor 객체를 생성하고 OMR 템플릿의 경로로 초기화합니다.
- TemplateProcessor.recognizeImage() 메서드를 사용하여 이미지를 인식하고 CSV 또는 JSON 형식으로 결과를 가져옵니다.
다음은 자바를 사용하여 이미지에서 광학 마크를 인식하는 방법을 보여주는 코드 샘플입니다.
OMR을 위한 사용자 지정 인식 임계값 사용
광학 마크 인식 SDK를 사용할 때 0에서 100 사이의 사용자 지정 임계값을 정의하여 OMR 결과를 미세 조정할 수도 있습니다. 임계값을 증가시키면 API가 답변을 인식하는 데 더 엄격해집니다. 임계값 값은 다음 자바 코드 샘플과 같이 TemplateProcessor.recognizeImage() 메서드의 두 번째 매개변수로 설정할 수 있습니다.
.
광학 마크 인식 SDK를 사용하여 OMR 결과 재계산하기
일부 경우에는 서로 다른 임계값을 사용하여 OMR 결과를 재계산하고 싶을 수 있습니다. TemplateProcessor.recognizeImage()를 반복적으로 호출하는 대신 광학 마크 인식 SDK에서 제공하는 TemplateProcessor.recalculate() 메서드를 사용하여 API를 자동 재계산을 위해 구성하여 이미지 처리 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 다음 코드 샘플은 OMR 결과 재계산을 구현하는 방법을 보여줍니다.
자바 OMR 라이브러리에 대한 문의 사항이나 도움이 필요하시면 언제든지 포럼에 문의해 주십시오.