API Java pour effectuer OMR

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Aspose.OMR for Java est une bibliothèque de classe Java qui fournit une API pour reconnaître les marques optiques des images de feuille numérisées OMR. Il peut être utilisé pour reconnaître les marques optiques dans une variété de formats d’image comme BMP, JPG, TIF, TIFF, GIF. L’API permet de capturer des données marquées par l’homme à partir de formulaires de documents tels que des enquêtes, des questionnaires, des documents d’examen à choix multiples et d’autres tests. Avec cette solution, il est possible de reconnaître les images numérisées et même les photos avec une grande précision. La reconnaissance est basée sur un balisage de modèle qui contient une cartographie graphique des éléments à reconnaître à partir des images numérisées.

fonctionnalités de l’API OMR

• Reconnaissance des images et des photos numérisées.

• Capacité à traiter les images tournées et en perspective (vue latérale).

• Reconnaître les données des tests, des examens, des questionnaires, des enquêtes, etc.

• Taux de précision élevée et capacité à exporter les résultats au format de fichier CSV et JSON.

• Créer des modèles OMR à partir du balisage du texte.

Enregistrer les résultats OMR comme

CSV, JSON

lire des images pour OMR

JPEG, PNG, GIF, TIFF, BMP

Environnements pris en charge

• ** Microsoft Windows: ** Windows Desktop & Server (x86, x64)
• ** macOS: ** mac os x
• ** Linux: ** Ubuntu, OpenSuse, Centos et autres
• ** Versions Java: ** J2SE 7.0 (1.7), `J2SE 8.0 (1.8) ou supérieur

Commencer

Les API Java Aspose.omr sont hébergées au Référentiel. Vous pouvez facilement utiliser Aspose.omr pour l’API Java directement dans vos projets Maven avec des configurations simples. Pour les instructions détaillées, veuillez visiter la page de documentation Installing Aspose.OMR for Java from Maven Repository.

Effectuez l’opération OMR sur les images en utilisant Java

// For complete examples and data files, please go to https://github.com/aspose-omr/Aspose.OMR-for-Java
String TemplateName = "Sheet.omr";
String[] UserImages = new String[] { "Sheet1.jpg", "Sheet2.jpg" };
String[] UserImagesNoExt = new String[] { "Sheet1", "Sheet2" };

String sourceDirectory = Utils.getSourceDirectory();
String outputDirectory = Utils.combine(Utils.getOutputDirectory(), "Result");
String templatePath = Utils.combine(Utils.getSourceDirectory(), TemplateName);

// initialize engine and get template processor providing path to the .omr file
OmrEngine engine = new OmrEngine();
TemplateProcessor templateProcessor = engine.getTemplateProcessor(templatePath);
System.out.println("Template loaded.");

// images loop
for (int i = 0; i < UserImages.length; i++) {
    // path to the image to be recognized
    String imagePath = Utils.combine(sourceDirectory, UserImages[i]);
    System.out.println("Processing image: " + imagePath);

    // recognize image and receive result
    RecognitionResult result = templateProcessor.recognizeImage(imagePath);

    // export results as csv string
    String csvResult = result.getCsv();

    String json = result.getJson();

    // save csv to the output folder
    PrintWriter wr = new PrintWriter(new FileOutputStream(Utils.combine(outputDirectory, UserImagesNoExt[i] + ".csv")), true);
    wr.println(csvResult);
}

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