從影像中提取資料的 Java

概覽

光學標記識別（OMR）是一個電子過程，促進了閱讀和捕捉人們在專門設計的文件表格（例如測試或調查）上標記的資料，這些表格包括用戶填寫的圓圈或方形輸入。通過使用在 Java 中從影像中提取資料，我們可以高效地處理這些調查表、問卷或測試表的掃描影像，使得程式能夠讀取用戶的輸入。本文將指導您如何在 Java 中執行 OMR 並從影像中提取資料。

本篇文章將涵蓋以下主題：

  1. Java OMR API 提取影像中的資料
  2. 在 Java 中從影像中提取資料
  3. 執行 OMR 並從多個影像中提取資料
  4. 使用閾值提取 OMR 資料
  5. 使用重新計算提取 OMR 資料

Java OMR API 提取影像中的資料

要執行 OMR 操作並在 Java 中從影像中提取資料，我們將使用Aspose.OMR for Java API。這個強大的工具可以設計、創建和識別答卷、測試、選擇題、測驗、反饋表、調查和選票。

API 中的OmrEngine類負責創建模板和處理影像。其getTemplateProcessor(String templatePath)方法初始化一個TemplateProcessor實例，專門用於處理模板和影像。要識別影像，可以使用recognizeImage(String imagePath)方法，該方法返回所有 OMR 元素作為RecognitionResult類實例。通過getCsv()方法，您可以生成一個包含識別結果的CSV字串。此外，recalculate(RecognitionResult result, int recognitionThreshold)方法可以根據自訂參數完善識別結果。

請下載該 API 的JAR或在基於 Maven 的 Java 應用中添加以下 pom.xml 配置。

<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>

在 Java 中從影像中提取資料

要執行 OMR 操作，我們需要準備好的 OMR 模板文件 (.omr) 和用戶填寫的表單或表格影像。使用 OMR 操作進行在 Java 中從影像中提取資料的過程涉及以下步驟：

  1. 首先，創建**OmrEngine**類的實例。
  2. 接下來，調用**getTemplateProcessor()方法並初始化一個TemplateProcessor**類對象，將 OMR 模板文件路徑作為參數傳遞。
  3. 然後，通過調用**recognizeImage()方法使用影像路徑作為參數來獲取RecognitionResult**對象。
  4. 之後，使用**getCsv()**方法獲得作為 CSV 字串的識別結果。
  5. 最後，將 CSV 結果作為 CSV 文件保存在本地磁碟上。

以下代碼範例演示了如何通過將 OMR 資料轉換為 CSV 格式來執行在 Java 中從影像中提取資料。

// This code example demonstrates how to perform OMR on an image and extract data
// OMR Template file path
String templatePath = "C:\\Files\\OMR\\Sheet.omr";
// Image file path
String imagePath = "C:\\Files\\OMR\\Sheet1.png";
// Initialize OMR Engine
OmrEngine engine = new OmrEngine();
// Get template processor
TemplateProcessor templateProcessor = engine.getTemplateProcessor(templatePath);
// Recognize image
RecognitionResult result = templateProcessor.recognizeImage(imagePath);
// Get results in CSV
String csvResult = result.getCsv();
// Save CSV file
PrintWriter wr = new PrintWriter(new FileOutputStream("C:\\Files\\OMR\\Sheet1.csv"), true);
wr.println(csvResult);
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Extract-Data-from-an-Image-in-Java

在 Java 中執行 OMR 並從影像中提取資料。

請下載本文中使用的 OMR 模板。

執行 OMR 並從多個影像中提取資料

我們可以對多個影像執行 OMR 操作，並為每個影像提取資料到單獨的 CSV 文件中，使用前面概述的步驟。要完成在 Java 中從影像中提取資料，需要對所有影像分別重複步驟 3、4 和 5。

以下是代碼範例，演示如何使用 Java 從多個影像中提取 OMR 資料。

// This code example demonstrates how to perform OMR on multiple images and extract data
// Working folder path
String folderPath = "C:\\Files\\OMR\\";
// OMR Template file path
String templatePath = folderPath + "Sheet.omr";
// Image file path
String[] UserImages = new String[] { "Sheet1.png", "Sheet2.png" };
// Initialize OMR Engine
OmrEngine engine = new OmrEngine();
// Get template processor
TemplateProcessor templateProcessor = engine.getTemplateProcessor(templatePath);
// Process images one by one in a loop
for (int i = 0; i < UserImages.length; i++)
{
String image = UserImages[i];
String imagePath = folderPath + image;
// Recognize image
RecognitionResult result = templateProcessor.recognizeImage(imagePath);
// Get results in CSV
String csvResult = result.getCsv();
// Save CSV file
PrintWriter wr = new PrintWriter(new FileOutputStream(folderPath + "Sheet_" + i + ".csv"), true);
wr.println(csvResult);
System.out.println(csvResult);
}
view raw Extract-Data-from-Images-Java_OMROnMultipleImages.java hosted with ❤ by GitHub
。列表數據（無論是項目符號還是編號）必須保持完全不變。

使用閾值提取 OMR 資料在 Java

在 Java 中執行光學標記識別（OMR）操作時，我們利用指定需求之間的 0 到 100 的閾值。此閾值在在 Java 中從影像中提取資料時會影響 API 在突出答案時的嚴格程度；較高的值會增加嚴格性。遵循先前提到的步驟對於使用所選閾值進行 OMR 處理至關重要。具體而言，在步驟 #3 中，必須調用**recognizeImage(string, int32)**方法。此重載方法需要影像文件路徑和所需的閾值作為其參數。

以下代碼範例演示了如何使用閾值值執行 OMR：

// This code example demonstrates how to perform OMR with therashold and extract data from an image
// OMR Template file path
String templatePath = "C:\\Files\\OMR\\Sheet.omr";
// Image file path
String imagePath = "C:\\Files\\OMR\\Sheet1.png";
// Threshold value
int CustomThreshold = 40;
// Initialize OMR Engine
OmrEngine engine = new OmrEngine();
// Get template processor
TemplateProcessor templateProcessor = engine.getTemplateProcessor(templatePath);
// Recognize image
RecognitionResult result = templateProcessor.recognizeImage(imagePath, CustomThreshold);
// Get results in CSV
String csvResult = result.getCsv();
// Save CSV file
PrintWriter wr = new PrintWriter(new FileOutputStream("C:\\Files\\OMR\\Sheet1_threshold.csv"), true);
wr.println(csvResult);
System.out.println(csvResult);
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使用重新計算提取 OMR 資料在 Java

處理精確的在 Java 中從影像中提取資料時，特別是與 OMR 相關時，可能需要使用不同的閾值重新計算結果。通過配置 API，重新計算可以通過**TemplateProcessor.recalculate()**方法自動化。此方法允許通過調整閾值來進行多次影像處理迭代，直到達到所需的結果。要成功執行帶有重新計算的 OMR 操作，請遵循以下步驟：

  1. 首先，創建**OmrEngine**類的實例。
  2. 接下來，調用**getTemplateProcessor()方法並初始化TemplateProcessor**類對象。它需要 OMR 模板文件路徑作為參數。
  3. 然後，通過調用**recognizeImage()方法使用影像路徑作為參數來獲得RecognitionResult**對象。
  4. 接下來，使用**getCsv()**方法將識別結果導出為 CSV 字串。
  5. 然後，將 CSV 結果作為 CSV 文件保存在本地磁碟上。
  6. 接下來，調用**recalculate()**方法。它需要 RecognitionResult 對象和閾值作為參數。
  7. 之後，使用**getCsv()**方法將識別結果導出為 CSV 字串。
  8. 最後，將 CSV 結果作為 CSV 文件保存在本地磁碟上。

以下代碼範例演示了如何使用重新計算方法執行 OMR：

// OMR Template file path
String templatePath = "C:\\Files\\OMR\\Sheet.omr";
// Image file path
String imagePath = "C:\\Files\\OMR\\Sheet1.png";
// Threshold value
int CustomThreshold = 40;
// Initialize OMR Engine
OmrEngine engine = new OmrEngine();
// Get template processor
TemplateProcessor templateProcessor = engine.getTemplateProcessor(templatePath);
// Recognize image
RecognitionResult result = templateProcessor.recognizeImage(imagePath, CustomThreshold);
// Get results in CSV
String csvResult = result.getCsv();
// Save CSV file
PrintWriter wr = new PrintWriter(new FileOutputStream("C:\\Files\\OMR\\Sheet1.csv"), true);
wr.println(csvResult);
// Recalculate
// You may apply new threshold value here
templateProcessor.recalculate(result, CustomThreshold);
// Get recalculated results in CSV
csvResult = result.getCsv();
// Save recalculated resultant CSV file
PrintWriter finalWr = new PrintWriter(new FileOutputStream("C:\\Files\\OMR\\Sheet1_recalculated.csv"), true);
finalWr.println(csvResult);
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。

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  2. 與現有系統的整合無縫。
  3. 提取的數據高度準確且可靠。
  4. 安裝步驟簡單且文檔完善。

結論

在本文中，我們學會了如何：

  • 在影像上執行 OMR 操作；
  • 以程式化方式提取 CSV 格式的資料；
  • 在對影像執行 OMR 時應用閾值設置；
  • 使用 Java 進行自動化過程重新計算 OMR 結果。

此外，在處理 Java 中的影像資料提取時，您可以通過查看Aspose.OMR for Java API 的文檔來進一步了解。如果您遇到任何問題，請隨時在我們的免費支持論壇上聯繫我們。

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