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翻译|使用教程|编辑:李显亮|2021-08-09 10:13:53.073|阅读 345 次
概述:光学标记识别 (OMR) 经常用于检查调查、问卷和多项选择题试卷。它是一种快速而准确的处理表格的方式。在本文中,将学习如何使用 Java 创建 OMR 模板和检查填写的答卷。
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Aspose.OMR是一种光学标记识别API,用于识别各种类型的答题纸,包括测试,评估,调查,测验,MCQ论文,反馈表格-包括气泡作为输入的任何类型的文档。API支持创建和读取OMR表单,并以流行的图像格式处理照片和扫描,并提供各种格式的输出。
光学标记识别 (OMR) 经常用于检查调查、问卷和多项选择题试卷。它是一种快速而准确的处理表格的方式。在本文中,将学习如何使用 Java 创建 OMR 模板和检查填写的答卷。
在本节中,将学习如何使用简单的文本标记生成 OMR 模板文件和答卷图像。我们将文本标记存储在一个 TXT 文件中,并在 Java 代码中使用它来生成 OMR 模板。下面给出的是我们将在本示例中用于生成 OMR 模板的文本标记:
?text=Name__________________________________ Date____________ ?grid=ID sections_count=8 #What is Aspose.OMR main function? () OCR () Capture human-marked data () There is no main function () Enhance images #Can Aspose.OMR process not only scans, but also photos? () Yes, indeed! () No #Aspose.OMR is available on any platform, because it is: () Cross-platform code () Cloud service #Aspose.OMR works with any kind of OMR forms: tests, exams, questionnaires, surveys, etc. () Yes, indeed! () No #Excellent recognition results can be achieved only for filled bubbles at least for: () 40% () 60% () 75% () 98% #Do you have to mark up every question on the page? (Yes) Yes, that will help a lot! (No) No #Rate your preference from 0 to 9 with "0" being preference towards performance and "9" being preference towards flexibility. (0) (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) #I found aspose omr to be a useful tool. (5 - strongly agree, 1 - strongly disagree) (5) (4) (3) (2) (1) ?text= Answer sheet section ?answer_sheet=MainQuestions elements_count=10 columns_count=5 ?text=Sign________________________________
现在我们已经准备好了文本标记,我们将按照下面给出的步骤来生成 OMR 模板。
以下示例代码展示了如何使用 Java 文本标记生成 OMR 模板。
// Source and output directory paths
String sourceDirectory = "SourceDirectory\\OMR\\Generation\\";
String outputDirectory = "OutputDirectory\\";
// Create an instance of the OmrEngine class
OmrEngine engine = new OmrEngine();
// Generate template using the text markup
GenerationResult res = engine.generateTemplate(sourceDirectory + "Grid.txt");
// Check in case of errors
if (res.getErrorCode() != 0)
{
System.out.println("ERROR CODE: " + res.getErrorCode());
}
// Save the generation result: image and .omr template
res.save(outputDirectory, "Grid");
上面的代码会生成一个 OMR 模板文件和一张答卷的图片。以下是生成的答卷图片。
在生成的答卷上收集到答案后,您可以捕获它们的图像,然后对其执行 OMR 操作。在这个例子中,我们将对两个图像执行 OMR 操作;第一个如下所示。
以下是对图像进行 OMR 操作的步骤。
以下示例代码展示了如何使用 Java 对图像执行 OMR 操作。
// Source and output directory paths
String sourceDirectory = "SourceDirectory\\OMR\\";
String outputDirectory = "OutputDirectory\\";
String TemplateName = "Sheet.omr";
String[] UserImages = new String[] { "Sheet1.jpg", "Sheet2.jpg" };
String[] UserImagesNoExt = new String[] { "Sheet1", "Sheet2" };
// Create an instance of the OmrEngine class
OmrEngine engine = new OmrEngine();
// Load the template file
TemplateProcessor templateProcessor = engine.getTemplateProcessor(sourceDirectory + "Sheet.omr");
System.out.println("Template loaded.");
// Loop through the images
for (int i = 0; i < UserImages.length; i++) { // Recognize image and receive result RecognitionResult result = templateProcessor.recognizeImage(sourceDirectory + UserImages[i]); // Export results as csv string String csvResult = result.getCsv(); // Save csv to the output folder PrintWriter wr = new PrintWriter(new FileOutputStream(outputDirectory + UserImagesNoExt[i] + ".csv"), true); wr.println(csvResult); }
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