Optisk märkigenkänning SDK

Översikt

Söker du efter ett effektivt och funktionsrikt Java OMR-bibliotek? Vill du kunna identifiera optiska markeringar i skannade bilder? Utforska Aspose.OMR för Java, ett Java-klassbibliotek utformat för optisk märkigenkänning SDK-lösningar i Java-baserade applikationer. Här är en snabb översikt av funktionerna i detta Java API, som visar hur det kan användas för att känna igen optiska markeringar i olika bildformat och få mänskligt markerade data från undersökningar, enkäter eller tester med flervalsfrågor.

Dynamiskt skapa OMR-mall med Java OMR-bibliotek

Aspose.OMR för Java erbjuder en omfattande uppsättning funktioner från skapandet av OMR-mallar till att känna igen optiska markeringar för datainsamling. Denna optiska märkigenkänning SDK stöder generationen av OMR-mallfiler eller bilder från enkla textmarkeringar. För att generera mallen kan du skicka textmarkeringen till API:n, vilket möjliggör automatisk mallskapande. Nedan finns en exempeltextmarkering för en OMR-mall:

?text=Namn__________________________________ Datum____________

?grid=ID
sections_count=8
#Vad är Aspose.OMR:s huvudfunktion?
() OCR () Fånga mänskligt markerade data
() Det finns ingen huvudfunktion () Förbättra bilder
#Kan Aspose.OMR bearbeta foton också?
() Ja, faktiskt! () Nej
#Aspose.OMR är tillgängligt på alla plattformar, eftersom det är:
() Plattformoberoende kod () Molntjänst
#Aspose.OMR fungerar med alla typer av OMR-formulär: tester, prov, enkäter, undersökningar, etc.
() Ja, faktiskt! () Nej
#Utmärkta igenkänningsresultat kan endast uppnås för ifyllda bubblor minst för:
() 40% () 60% () 75% () 98%
#Måste du markera varje fråga på sidan?
(Ja) Ja, det kommer att hjälpa mycket! (Nej) Nej
#Betygsätt din preferens från 0 till 9 där "0" är preferens för prestanda
och "9" är preferens för flexibilitet.
(0) (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9)
#Jag fann aspose omr vara ett användbart verktyg. (5 - håller helt med, 1 - håller inte alls med)
(5) (4) (3) (2) (1)

?text= Svarsmallsektion
?answer_sheet=Huvudfrågor
elements_count=10
columns_count=5

?text=Signatur________________________________

Du kan spara denna textmarkering i en textfil med .txt-tillägg. När detta är gjort följer mallgenereringen dessa steg:

Här är hur ett exempel på kodsnutt i Java visar mallgenerering från textmarkering.

Utdata

Java OMR-bibliotek
**.

Optisk märkigenkänning (OMR) i bilder med Java

För att utföra optisk märkigenkänning (OMR) på bilder behöver du bara två komponenter: den förberedda OMR-mallen (.omr) och de användarfyllda formulären eller sidorna som du vill analysera. Med stöd av optisk märkigenkänning SDK underlättar API:n OMR för olika bildformat, inklusive:

Stegen för att utföra OMR på bilder är följande:

Nedan presenteras ett kodexempel som visar hur man känner igen optiska markeringar i bilder med Java.

Använda en anpassad igenkänningströskel för OMR

Du kan också finjustera OMR-resultaten genom att definiera en anpassad tröskel mellan 0 till 100 när du använder optisk märkigenkänning SDK. Att öka tröskeln gör API:n mer strikt när det gäller att känna igen svaren. Tröskelvärden kan ställas in i TemplateProcessor.recognizeImage()-metoden som den andra parametern, som visas i följande Java-kodexempel.

.

Beräkna om OMR-resultaten med hjälp av optisk märkigenkänning SDK

I vissa fall kan du vilja beräkna om OMR-resultaten med olika tröskelvärden. Istället för att upprepade gånger anropa TemplateProcessor.recognizeImage() kan du förbättra bildbehandlings effektiviteten genom att konfigurera API:n för automatisk omberäkning med TemplateProcessor.recalculate()-metoden som tillhandahålls av optisk märkigenkänning SDK. Följande kodexempel visar hur man implementerar omberäkningen av OMR-resultaten.

Om du har några frågor eller behöver hjälp angående vårt Java OMR-bibliotek, tveka inte att kontakta oss på vårt forum.

Se även