Přehled
Hledáte efektivní a funkčně bohatou Java OMR knihovnu? Přejete si identifikovat optické značky ve naskenovaných obrázcích? Prozkoumejte Aspose.OMR pro Java, knihovnu tříd Javy navrženou pro řešení SDK pro optické rozpoznávání značek v aplikacích založených na Javě. Zde je rychlý přehled funkcí této Java API, který ukazuje, jak lze použít pro rozpoznávání optických značek v různých formátech obrázků a získání dat označených lidmi z průzkumů, dotazníků nebo testů obsahujících MCQ.
Dynamické vytváření OMR šablony pomocí Java OMR knihovny
Aspose.OMR pro Javu nabízí komplexní sadu funkcí od vytváření OMR šablon po rozpoznávání optických značek pro zachycení dat. Toto SDK pro optické rozpoznávání značek podporuje generování OMR šablon nebo obrázků ze jednoduchých textových zápisů. Pro generování šablony můžete předat textový zápis API, což umožňuje automatické vytváření šablon. Níže je příklad textového zápisu pro OMR šablonu:
?text=Jméno__________________________________ Datum____________
?grid=ID
sections_count=8
#Jaká je hlavní funkce Aspose.OMR?
() OCR () Zachytit data označená lidmi
() Neexistuje žádná hlavní funkce () Zlepšit obrázky
#Může Aspose.OMR zpracovávat také fotografie?
() Ano, jistě! () Ne
#Aspose.OMR je k dispozici na jakékoli platformě, protože je:
() Kód pro více platforem () Cloudová služba
#Aspose.OMR pracuje s jakýmikoli OMR formuláři: testy, zkoušky, dotazníky, průzkumy atd.
() Ano, jistě! () Ne
#Skvělé výsledky rozpoznávání lze dosáhnout pouze pro vyplněné bubliny alespoň pro:
() 40% () 60% () 75% () 98%
#Musíte označit každou otázku na stránce?
(Yes) Ano, to hodně pomůže! (No) Ne
#Ohodnoťte svou preferenci od 0 do 9, přičemž "0" je preference pro výkon
a "9" je preference pro flexibilitu.
(0) (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9)
#Zjistil jsem, že aspose omr je užitečný nástroj. (5 - silně souhlasím, 1 - silně nesouhlasím)
(5) (4) (3) (2) (1)
?text=Sekce odpovědního listu
?answer_sheet=HlavníOtázky
elements_count=10
columns_count=5
?text=Podpis________________________________
Tento textový zápis můžete uložit do textového souboru s příponou .txt. Jakmile budete hotovi, následujte tyto kroky pro generování šablony:
- Vytvořte objekt OmrEngine.
- Zavolejte metodu OmrEngine.generateTemplate(), která přijímá cestu k textovému souboru s zápisem.
- Uložte šablonu pomocí metody GenerationResult.save.
Zde je, jak příklad kódu v Javě ukazuje generování šablony z textového zápisu.
Výstup
Optické rozpoznávání značek (OMR) v obrázcích pomocí Javy
Pro provedení optického rozpoznávání značek (OMR) na obrázcích potřebujete pouze dva komponenty: připravenou OMR šablonu (.omr) a formuláře nebo listy vyplněné uživateli, které chcete analyzovat. S podporou SDK pro optické rozpoznávání značek API usnadňuje OMR pro různé formáty obrázků, včetně:
Kroky k provedení OMR na obrázcích jsou následující:
- Vytvořte objekt OmrEngine.
- Vytvořte objekt TemplateProcessor a inicializujte ho cestou k OMR šabloně.
- Rozpoznejte obrázky pomocí metody TemplateProcessor.recognizeImage() a získejte výsledky ve formátu CSV nebo JSON.
Níže je uveden příklad kódu, který ukazuje, jak rozpoznávat optické značky v obrázcích pomocí Javy.
Použití vlastního prahu rozpoznávání pro OMR
Můžete také jemně doladit výsledky OMR definováním vlastního prahu mezi 0 a 100 při použití SDK pro optické rozpoznávání značek. Zvyšování prahu činí API přísnějším při rozpoznávání odpovědí. Hodnoty prahu lze nastavit v metodě TemplateProcessor.recognizeImage() jako druhý parametr, jak je ukázáno v následujícím příkladu kódu v Javě.
.
Přepočítání výsledků OMR pomocí SDK pro optické rozpoznávání značek
V některých případech můžete chtít přepočítat výsledky OMR pomocí různých hodnot prahu. Místo opakovaného volání TemplateProcessor.recognizeImage() můžete zvýšit efektivitu zpracování obrázků konfigurací API pro automatický přepočet pomocí metody TemplateProcessor.recalculate(), kterou poskytuje SDK pro optické rozpoznávání značek. Následující příklad kódu ukazuje, jak implementovat přepočet výsledků OMR.
Pokud máte jakékoli dotazy nebo potřebujete pomoc ohledně naší Java OMR knihovny, neváhejte se na nás obrátit na našem fóru.