<dependency>
<groupId>com.aspose</groupId>
<artifactId>aspose-omr</artifactId>
<version>19.12</version>
</dependency>
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                                                  compile(group: 'com.aspose', name: 'aspose-omr', version: '19.12')
                                                
                                              
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<dependency org="com.aspose" name="aspose-omr" rev="19.12">
 <artifact name="aspose-omr" ext="jar"/>
</dependency>
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libraryDependencies += "com.aspose" % "aspose-omr" % "19.12"
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Java API OMRを実行します

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Aspose.OMR for Javaは、OMRデジタル化されたシート画像から光学マークを認識するAPIを提供するJavaクラスライブラリです。 BMP、JPG、TIF、TIFF、GIFなどのさまざまな画像形式で光学マークを認識するために使用できます。 APIでは、調査、アンケート、複数選択試験論文、その他のテストなどのドキュメントフォームから人間マークデータをキャプチャできます。このソリューションを使用すると、スキャンされた画像や写真を高い精度で認識することができます。認識は、スキャンされた画像から認識される要素のグラフィカルマッピングを含むテンプレートマークアップに基づいています。

OMR API機能

  • スキャンされた画像と写真の認識。
  • 回転および視点(サイド表示)画像を処理する機能。
  • テスト、試験、アンケート、調査などからのデータを認識します。
  • 「CSV」および「JSON」ファイル形式で結果をエクスポートする高精度と機能。

-OMRテンプレートを作成しますテキストマークアップから。

OMRの結果を保存します

CSV、JSON

OMRの画像を読む

JPEG、PNG、GIF、TIFF、BMP

サポートされている環境

  • ** Microsoft Windows:** Windowsデスクトップ&サーバー(x86、x64)
  • ** macOS:** Mac OS X
  • ** linux:** ubuntu、opensuse、centosなど
  • ** Javaバージョン:** J2SE 7.0(1.7)J2SE 8.0(1.8)または

始めましょう

Aspose.omr Java APIはAspose Repositoryでホストされています。簡単な構成を使用して、MavenプロジェクトでJava APIにAspose.OMRを簡単に使用できます。詳細な手順については、Installing Aspose.OMR for Java from Maven Repositoryドキュメントページをご覧ください。

Javaを使用して画像でOMR操作を実行します

// 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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VersionRelease Date
19.122020年1月3日
2.3.02015年3月26日