Огляд
Ви шукаєте ефективну та функціонально насичену бібліотеку Java OMR? Бажаєте виявити оптичні маркери на відсканованих зображеннях? Ознайомтеся з Aspose.OMR для Java, бібліотекою класів Java, розробленою для рішень SDK для оптичного розпізнавання маркерів в Java-додатках. Ось швидкий огляд функцій цього Java API, що демонструє, як його можна використовувати для розпізнавання оптичних маркерів у різних форматах зображень і отримання даних, позначених людьми з опитувальників, анкет або тестів з множинним вибором.
Динамічне створення шаблону OMR за допомогою бібліотеки Java OMR
Aspose.OMR для Java пропонує всебічний набір функцій від створення шаблонів OMR до розпізнавання оптичних маркерів для захоплення даних. Це SDK для оптичного розпізнавання маркерів підтримує генерацію файлів або зображень шаблонів OMR з простих текстових розміток. Щоб згенерувати шаблон, ви можете передати текстову розмітку API, що дозволяє автоматично створювати шаблони. Ось приклад текстової розмітки для шаблону OMR:
?text=Ім'я__________________________________ Дата____________
?grid=ID
sections_count=8
#Яка основна функція Aspose.OMR?
() OCR () Захоплення даних, позначених людьми
() Немає основної функції () Покращення зображень
#Чи може Aspose.OMR обробляти фотографії?
() Так, дійсно! () Ні
#Aspose.OMR доступний на будь-якій платформі, бо він:
() Крос-платформений код () Хмарний сервіс
#Aspose.OMR працює з будь-якими формами OMR: тести, екзамени, анкети, опитування тощо.
() Так, дійсно! () Ні
#Відмінні результати розпізнавання можна досягти тільки для заповнених кругів принаймні для:
() 40% () 60% () 75% () 98%
#Чи потрібно вам позначати кожне питання на сторінці?
(Так) Так, це дуже допоможе! (Ні) Ні
#Оцініть свою перевагу від 0 до 9, де "0" - це перевага до продуктивності,
і "9" - це перевага до гнучкості.
(0) (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9)
#Я вважаю, що Aspose OMR - це корисний інструмент. (5 - повністю згоден, 1 - повністю не згоден)
(5) (4) (3) (2) (1)
?text= Розділ відповіді
?answer_sheet=ОсновніПитання
elements_count=10
columns_count=5
?text=Підпис________________________________
Ви можете зберегти цю текстову розмітку в текстовому файлі з розширенням .txt. Після цього процес генерації шаблону проходить за такими кроками:
- Створіть об’єкт OmrEngine.
- Викликайте метод OmrEngine.generateTemplate(), який приймає шлях до текстового файлу розмітки.
- Збережіть шаблон за допомогою методу GenerationResult.save.
Ось як фрагмент коду на Java демонструє генерацію шаблону з текстової розмітки.
Вихідні дані
Оптичне розпізнавання маркерів (OMR) на зображеннях за допомогою Java
Щоб виконати оптичне розпізнавання маркерів (OMR) на зображеннях, вам потрібно лише два компоненти: підготовлений шаблон OMR (.omr) та заповнені форми або аркуші, які ви хочете проаналізувати. За підтримки SDK для оптичного розпізнавання маркерів API полегшує OMR для різних форматів зображень, включаючи:
Кроки для виконання OMR на зображеннях виглядають так:
- Створіть об’єкт OmrEngine.
- Створіть об’єкт TemplateProcessor і ініціалізуйте його шляхом до шаблону OMR.
- Розпізнайте зображення за допомогою методу TemplateProcessor.recognizeImage() і отримайте результати у форматах CSV або JSON.
Нижче наведено приклад коду, що демонструє, як розпізнавати оптичні маркери на зображеннях за допомогою Java.
Використання власного порогу розпізнавання для OMR
Ви також можете налаштувати результати OMR, визначивши власний поріг від 0 до 100 під час використання SDK для оптичного розпізнавання маркерів. Збільшення порогу робить API більш суворим у розпізнаванні відповідей. Значення порогу можна налаштувати в методі TemplateProcessor.recognizeImage() як другий параметр, як показано в наступному прикладі коду на Java.
.
Перерахунок результатів OMR за допомогою SDK для оптичного розпізнавання маркерів
В деяких випадках вам може знадобитися перерахувати результати OMR, використовуючи різні значення порогу. Замість того, щоб повторно викликати TemplateProcessor.recognizeImage(), ви можете підвищити ефективність обробки зображень, налаштувавши API для автоматичного перерахунку за допомогою методу TemplateProcessor.recalculate(), наданого SDK для оптичного розпізнавання маркерів. Наступний приклад коду демонструє, як реалізувати перерахунок результатів OMR.
Якщо у вас є будь-які запитання або необхідна допомога щодо нашої бібліотеки Java OMR, не соромтеся звертатися до нас на нашому форумі.