Java API для выполнения OMR

Дом | Страница продукта | Док | Демо | Ссылка на API | Примеры | Блог | Поиск | Бесплатная поддержка | Временная лицензия

Aspose.OMR for Java - это библиотека классов Java, которая предоставляет API для распознавания оптических знаков из оцифрованных листовых изображений OMR. Его можно использовать для распознавания оптических знаков в различных форматах изображений, таких как BMP, JPG, TIF, TIFF, GIF. API позволяет собирать данные, отмеченные на людях из форм документов, таких как опросы, вопросники, документы с множественным выбором и другие тесты. С помощью этого решения можно распознать отсканированные изображения и даже фотографии с высокой точностью. Признание основано на разметке шаблона, которая содержит графическое отображение элементов, которые будут распознаны по сканируемым изображениям.

OMR API функции

• Признание отсканированных изображений и фотографий.

• Способность обрабатывать вращающиеся и перспективные (просмотренные стороной) изображения.

• Признайте данные из тестов, экзаменов, анкет, опросов и т. Д.

• Высокая скорость точности и способность экспортировать результаты в формате файла csv и json.

• Создайте шаблоны OMR из наценки текста.

Сохранить результаты OMR как

CSV, JSON

Читать изображения для OMR

JPEG, PNG, GIF, TIFF, BMP

поддерживаемые среды

• ** Microsoft Windows: ** Windows Desktop & Server (x86, x64)
• ** macOS: ** Mac OS X
• ** Linux: ** Ubuntu, OpenSuse, Centos и другие
• ** java версии: ** j2se 7.0 (1.7), j2se 8.0 (1.8) или выше

Начать

Aspose.omr Java API размещены на Применить репозиторий. Вы можете легко использовать Aspose.omr для Java API непосредственно в ваших проектах Maven с простыми конфигурациями. Для получения подробных инструкций, пожалуйста, посетите страницу документации Installing Aspose.OMR for Java from Maven Repository.

выполнить операцию OMR на изображениях с помощью 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);
}

Дом | Страница продукта | Док | Демо | Ссылка на API | Примеры | Блог | Поиск | Бесплатная поддержка | Временная лицензия