Genel Bakış
Optik işaret tanıma (OMR), insanların özel olarak tasarlanmış belge formlarında, testler veya anketler gibi, baloncuk veya kare girişler ile işaretlenmiş verilerin okunmasını ve yakalanmasını kolaylaştıran elektronik bir süreçtir. Java’da görsellerden veri çıkartma ile bu anket formlarının, anketlerin veya test kağıtlarının taranmış görüntülerini verimli bir şekilde işleyebiliriz, böylece kullanıcı girişlerini programlı olarak okuyabiliriz. Bu makale, Java kullanarak OMR uygulamayı ve görsellerden veri çıkartmayı nasıl gerçekleştireceğinizi gösterecektir.
Bu makalede aşağıdaki konular ele alınacaktır:
- Java OMR API ile Görselden Veri Çıkartma
- Java’da Görsellerden Veri Çıkartma
- OMR Uygula ve Birden Fazla Görselden Veri Çıkart
- Eşik ile OMR Verisi Çıkart
- Yeniden Hesaplama ile OMR Verisi Çıkart
Java OMR API ile Görselden Veri Çıkartma
OMR işlemlerini gerçekleştirmek ve Java’da görsellerden veri çıkartma yapmak için Aspose.OMR for Java API‘sini kullanacağız. Bu güçlü araç, cevap kağıtları, testler, çoktan seçmeli sınavlar, quizler, geri bildirim formları, anketler ve oy pusulalarının tasarlanmasını, oluşturulmasını ve tanınmasını sağlar.
API içindeki OmrEngine sınıfı, şablonları oluşturmak ve görüntüleri işlemekle sorumludur. getTemplateProcessor(String templatePath) metodu, şablonları ve görüntüleri işlemek için özel olarak tasarlanmış bir TemplateProcessor örneğini başlatır. Bir görüntüyü tanımak için recognizeImage(String imagePath) metodu kullanılabilir; bu metod, tüm OMR öğelerini bir RecognitionResult sınıf örneği olarak döndürür. getCsv() metodu ile tanıma sonuçlarını içeren bir CSV dizesi oluşturabilirsiniz. Ayrıca, recalculate(RecognitionResult result, int recognitionThreshold) metodu, tanıma sonuçlarını özelleştirilmiş parametrelerle geliştirir.
Lütfen API’nin JAR dosyasını indirin veya Maven tabanlı bir Java uygulamasında aşağıdaki pom.xml yapılandırmasını ekleyin.
<repository>
<id>AsposeJavaAPI</id>
<name>Aspose Java API</name>
<url>http://repository.aspose.com/repo/</url>
</repository>
<dependency>
<groupId>com.aspose</groupId>
<artifactId>aspose-omr</artifactId>
<version>19.12</version>
</dependency>
Java’da Görsellerden Veri Çıkartma
OMR işlemi gerçekleştirmek için, hazırlanmış OMR şablon dosyasına (.omr) ve kullanıcı tarafından doldurulmuş formların veya sayfaların görüntüsüne ihtiyaç duyarız. Java’da görsellerden veri çıkartma süreci, özellikle OMR işlemlerini kullanarak, aşağıdaki adımları içerir:
- İlk olarak, OmrEngine sınıfından bir örnek oluşturun.
- Ardından, getTemplateProcessor() metodunu çağırın ve OMR şablon dosyasının yolunu argüman olarak geçirerek bir TemplateProcessor sınıf nesnesi başlatın.
- Sonra, görüntü yolunu argüman olarak kullanarak recognizeImage() metodunu çağırarak RecognitionResult nesnesini alın.
- Daha sonra, getCsv() metodunu kullanarak tanıma sonuçlarını CSV dizeleri olarak alın.
- Son olarak, CSV sonucunu yerel diske bir CSV dosyası olarak kaydedin.
Aşağıdaki kod örneği, OMR verilerini CSV formatına dönüştürerek Java’da görsellerden veri çıkartma işlemini nasıl gerçekleştireceğinizi göstermektedir.
Java’da bir görselden veri çıkartma ve OMR uygulama.
Lütfen bu blog yazısında kullanılan OMR şablonunu indirin.
OMR Uygula ve Birden Fazla Görselden Veri Çıkart
Birden fazla görüntü üzerinde OMR işlemleri gerçekleştirebilir ve her biri için ayrı bir CSV dosyasında veri çıkartabilirsiniz; bu, daha önce belirtilen adımları takip ederek mümkündür. Java’da görsellerden veri çıkartma işlemini gerçekleştirmek için, tüm görüntüler için adım 3, 4 ve 5’i ayrı ayrı tekrar etmeniz gerekecektir.
Aşağıda, Java kullanarak birden fazla görüntüden OMR verisini çıkartmanın nasıl yapılacağını gösteren bir kod örneği bulunmaktadır.
. Liste verileri, ister madde işareti ister numaralı olsun, tamamen değişmeden kalmalıdır.
Eşik ile OMR Verisi Çıkartmada Java
Java’da Optik İşaret Tanıma (OMR) işlemleri gerçekleştirmek için, belirli gereksinimlere dayalı olarak 0 ile 100 arasında bir eşik değeri kullanırız. Bu eşik değeri, Java’da görsellerden veri çıkartma sürecinde, API’nin cevapları vurgulama konusundaki titizliğini belirler; daha yüksek bir değer, titizliği artırır. Seçilen eşik ile OMR işleme için daha önce belirtilen adımlara uymak gereklidir. Özellikle, adım #3 içinde recognizeImage(string, int32) metodunu çağırmalısınız. Bu aşırı yüklenmiş metod, görüntü dosyası yolunu ve istenen eşik değerini parametre olarak alır.
Aşağıdaki kod örneği, Java kullanarak eşik değeri ile OMR nasıl yapılacağını göstermektedir:
Yeniden Hesaplama ile OMR Verisi Çıkartmada Java
Özellikle OMR ile ilgili Java’da görsellerden veri çıkartma işlemlerinde, farklı eşik değerleri kullanarak sonuçları yeniden hesaplama ihtiyacı doğabilir. API’yi yapılandırarak, TemplateProcessor.recalculate() metodu aracılığıyla yeniden hesaplama otomatikleştirilebilir. Bu yaklaşım, istenen sonuca ulaşana kadar eşik değerini ayarlayarak birden fazla görüntü işleme döngüsü sağlar. Yeniden hesaplama ile OMR işlemini başarıyla gerçekleştirmek için aşağıdaki adımları izleyin:
- İlk olarak, OmrEngine sınıfından bir örnek oluşturun.
- Ardından, getTemplateProcessor() metodunu çağırın ve bir TemplateProcessor sınıf nesnesi başlatın. OMR şablon dosyası yolunu argüman olarak alır.
- Sonra, görüntü yolunu argüman olarak kullanarak recognizeImage() metodunu çağırarak RecognitionResult nesnesini alın.
- Daha sonra, tanıma sonuçlarını bir CSV dizesi olarak getCsv() metodunu kullanarak dışa aktarın.
- Ardından, CSV sonucunu yerel diske bir CSV dosyası olarak kaydedin.
- Sonra, recalculate() metodunu çağırın. Bu metod, RecognitionResult nesnesini ve eşik değerini argüman olarak alır.
- Sonra, tanıma sonuçlarını bir CSV dizesi olarak getCsv() metodunu kullanarak dışa aktarın.
- Son olarak, CSV sonucunu yerel diske bir CSV dosyası olarak kaydedin.
Aşağıdaki kod örneği, Java kullanarak yeniden hesaplama metodu ile OMR işlemini nasıl gerçekleştireceğinizi göstermektedir:
.
Ücretsiz Lisans Alın
Kütüphaneyi değerlendirme sınırlamaları olmadan denemek için ücretsiz geçici bir lisans almanız mümkündür. Bu, Java’da görsellerden veri çıkartma gibi özellikleri keşfetmek için harika bir yoldur ve yeteneklerini tam olarak değerlendirmenize olanak tanır. Aşağıdaki liste verileri, referansınız için değişmeden kalmaktadır:
- Kütüphane büyük veri hacimleriyle verimli bir şekilde çalışır.
- Mevcut sistemlerle entegrasyonu sorunsuzdur.
- Çıkarılan veriler son derece doğru ve güvenilirdir.
- Kurulum adımları basit ve iyi belgelenmiştir.
Sonuç
Bu makalede, nasıl:
- Görseller üzerinde OMR işlemi gerçekleştirilir;
- Programlı olarak CSV formatında veri çıkartılır;
- Görseller üzerinde OMR yaparken eşik ayarı uygulanır;
- Java kullanarak otomatik bir süreçte OMR sonuçları yeniden hesaplanır.
Ayrıca, Java’da görsellerden veri çıkartma işlemleriyle ilgileniyorsanız, belgelere göz atarak Aspose.OMR for Java API’si hakkında daha fazla bilgi edinebilirsiniz. Herhangi bir sorunla karşılaşırsanız, lütfen ücretsiz destek forumumuzda bizimle iletişime geçin.