Java、オンライン試験システムの解答カード認識モジュールを開発

Java はオンライン試験システムの解答用紙認識モジュールを開発します

インターネットの普及に伴い、オンライン試験システムはますます普及してきました。採点の効率と精度を向上させるために、多くのオンライン試験システムに解答用紙認識モジュールが導入され始めています。このモジュールは、候補者が記入した回答を自動的に識別し、その後の検討と分析のためにデジタル形式で保存できます。

答案用紙認識モジュールは、主に画像認識と答案抽出の 2 つのステップで構成されます。まず、受験者が記入した解答用紙を写真に撮るか、スキャンして画像に取り込む必要があります。そして、画像認識技術により、解答用紙の文字や画像などの内容を抽出します。次に、解答用紙のデザインルールに従って、受験者が記入した解答を抽出します。

Java 開発では、オープンソースの画像処理ライブラリと機械学習ライブラリを使用して、解答カード認識モジュールを実装できます。以下は、Java を使用して解答用紙認識を行う方法を示す簡単な例です。 。

まず、必要な依存ライブラリをいくつか導入する必要があります。この例では、JavaCV および Tess4J ライブラリを使用して、画像認識およびテキスト抽出機能を実装しました。プロジェクトの pom.xml ファイルに次の依存関係を追加できます。

<dependency>
    <groupId>org.bytedeco.javacpp-presets</groupId>
    <artifactId>opencv</artifactId>
    <version>3.4.1-1.4.1</version>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>net.sourceforge.tess4j</groupId>
    <artifactId>tess4j</artifactId>
    <version>4.5.4</version>
</dependency>

次に、AnswerSheetRecognition という名前の解答用紙認識クラスを作成します。このクラスでは、recognize という名前の静的メソッドを定義します。このメソッドは、解答用紙を認識して解答を抽出するために使用されます。

import org.bytedeco.javacpp.opencv_core.Mat;
import org.bytedeco.javacpp.opencv_core.Rect;
import org.bytedeco.javacpp.opencv_core.Size;
import org.bytedeco.javacpp.opencv_imgproc;
import org.bytedeco.javacv.Java2DFrameConverter;
import org.bytedeco.javacv.OpenCVFrameConverter;
import org.bytedeco.javacv.CanvasFrame;
import org.bytedeco.javacv.Frame;
import org.bytedeco.javacv.FrameGrabber;
import org.bytedeco.javacv.FrameRecorder;
import javax.imageio.ImageIO;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;

import net.sourceforge.tess4j.Tesseract;
import net.sourceforge.tess4j.TesseractException;

public class AnswerSheetRecognition {

    public static void recognize(String imagePath) throws IOException, TesseractException, FrameGrabber.Exception, FrameRecorder.Exception {
        // 加载答题卡图像
        File imageFile = new File(imagePath);
        BufferedImage image = ImageIO.read(imageFile);

        // 创建OpenCV的图像对象
        OpenCVFrameConverter.ToIplImage converter = new OpenCVFrameConverter.ToIplImage();
        Frame frame = converter.convert(image);

        // 将图像转换为灰度图
        opencv_imgproc.cvCvtColor(converter.convert(frame), frame, opencv_imgproc.CV_BGR2GRAY);

        // 图像增强
        opencv_imgproc.GaussianBlur(frame, frame, new Size(5, 5), 0);

        // 二值化处理
        opencv_imgproc.adaptiveThreshold(frame, frame, 255, opencv_imgproc.CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, opencv_imgproc.CV_THRESH_BINARY_INV, 7, 10);

        // 填充答题卡选项
        opencv_imgproc.floodFill(frame, new Rect(0, 0, 10, 10), 0.0);

        // 执行OCR识别
        Tesseract tess = new Tesseract();
        String recognizedText = tess.doOCR(converter.convert(frame));

        // 输出识别结果
        System.out.println(recognizedText);
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        String imagePath = "path_to_your_image";
        recognize(imagePath);
    }
}

このコードでは、最初に解答用紙の画像をロードし、次に OpenCV ライブラリを使用します。 ～ 画像は加工されます。解答用紙のテキストをより適切に抽出するために、グレースケール、画像強調、二値化などの方法を使用しました。次に、Tesseract ライブラリを使用して、解答用紙のテキストの OCR 認識を実行します。最後に、認識結果をコンソールに出力します。

もちろん、これは単なる例であり、実際には、解答用紙の設計ルールや要件に基づいて、より詳細な処理が必要になる場合があります。画像処理やテキスト認識に加えて、選択肢抽出や回答照合などのステップも必要になる場合があります。

つまり、Java で開発されたオンライン試験システムでは、解答カード認識モジュールが重要な役割を果たします。オープンソースライブラリと機械学習技術を活用することで、解答用紙の画像認識や解答抽出機能を簡単に実装でき、採点の効率化と精度の向上を実現します。この例が皆さんにインスピレーションを与えていただければ幸いです。また、開発が成功することを祈っています。

以上がJava、オンライン試験システムの解答カード認識モジュールを開発の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。