온라인 시험 시스템에서 시험 문제에 대한 답변의 스캐닝 및 인식을 실현하는 Java 프로그래밍

온라인 시험 시스템에서 시험 문제의 답안 스캔 및 인식을 구현하는 Java 프로그래밍

기술의 발전과 발전으로 전통적인 종이 시험지는 점차 전자 시험지로 대체되고 있습니다. 인터넷 시대에 들어서 시험은 더욱 편리해졌고 효율성과 정확성도 향상되었습니다. 이 기사에서는 Java 프로그래밍을 사용하여 온라인 시험 시스템에서 시험 문제에 대한 답변을 스캔하고 인식하는 방법을 소개하고 특정 코드 예제를 첨부합니다.

온라인 시험 시스템에서 시험 답안을 스캔하고 식별하는 것은 교사와 학생이 시험 결과를 빠르고 정확하게 얻는 데 도움이 되는 중요한 기능입니다. 아래에서는 이 기능을 구현하는 단계를 살펴보겠습니다.

1단계: 이미지 전처리
이미지 인식에 앞서 시험 문제 답안의 이미지를 전처리해야 합니다. 먼저 컬러 이미지를 Java의 OpenCV 라이브러리를 사용하여 얻을 수 있는 회색조 이미지로 변환합니다. 둘째, 이진화 알고리즘을 사용하여 회색조 이미지를 이진 이미지로 변환합니다. 이는 이미지의 대비를 향상시키고 후속 이미지 분석 및 처리를 용이하게 할 수 있습니다.

다음은 OpenCV 라이브러리를 사용한 이미지 전처리에 대한 코드 예제입니다.

import org.opencv.core.*;
import org.opencv.core.CvType;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.Scalar;
import org.opencv.core.Size;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;
import org.opencv.core.MatOfPoint;
import org.opencv.core.Rect;
import org.opencv.core.Point;
import org.opencv.core.MatOfByte;

public class ImagePreprocessing {
    public static void main(String[] args) {
        // Load image
        Mat image = Imgcodecs.imread("answer_sheet.jpg");

        // Convert to gray scale
        Mat grayImage = new Mat();
        Imgproc.cvtColor(image, grayImage, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);

        // Apply thresholding
        Mat binaryImage = new Mat();
        Imgproc.threshold(grayImage, binaryImage, 127, 255, Imgproc.THRESH_BINARY);

        // Save processed image
        Imgcodecs.imwrite("processed_image.jpg", binaryImage);
    }
}

2단계: 답안 상자 감지
이미지 전처리 후에는 바이너리 이미지를 식별하고 처리해야 합니다. 온라인 시험 시스템에서 시험 문제의 답은 일반적으로 특정 상자에 배치되므로 이러한 답안 상자의 위치를 ​​감지해야 합니다. 윤곽선 감지를 위해 Java의 OpenCV 라이브러리를 사용하고 적합한 윤곽선을 필터링하여 답안 상자의 위치를 ​​결정할 수 있습니다.

다음은 OpenCV 라이브러리를 이용한 답안 상자 검출을 위한 코드 예제입니다.

public class AnswerBoxDetection {
    public static void main(String[] args) {
        // Load processed image
        Mat binaryImage = Imgcodecs.imread("processed_image.jpg", Imgcodecs.CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);

        // Apply contour detection
        List<MatOfPoint> contours = new ArrayList<>();
        Mat hierarchy = new Mat();
        Imgproc.findContours(binaryImage, contours, hierarchy, Imgproc.RETR_EXTERNAL, Imgproc.CHAIN_APPROX_SIMPLE);

        // Filter out valid answer box contours
        List<Rect> answerBoxes = new ArrayList<>();
        for (MatOfPoint contour : contours) {
            double area = Imgproc.contourArea(contour);
            if (area > 1000) { // Adjust parameter to filter out small contours
                Rect boundingRect = Imgproc.boundingRect(contour);
                answerBoxes.add(boundingRect);
            }
        }

        // Save the coordinates of answer boxes
        for (int i = 0; i < answerBoxes.size(); i++) {
            Rect boundingRect = answerBoxes.get(i);
            System.out.println("Answer box " + (i + 1) + " coordinates: (" + boundingRect.x
                    + ", " + boundingRect.y + ", " + (boundingRect.x + boundingRect.width)
                    + ", " + (boundingRect.y + boundingRect.height) + ")");
        }
    }
}

3단계: 답안 식별
답변 상자의 위치를 ​​획득한 후 위치 정보를 기반으로 각 답안 상자의 이미지를 추출할 수 있습니다. 및 문자 인식이 가능합니다. 문자 인식 기능은 Java의 Tesseract OCR 라이브러리를 사용하여 구현할 수 있습니다.

다음은 Tesseract OCR 라이브러리를 사용한 문자 인식을 위한 코드 예제입니다.

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

public class AnswerRecognition {
    public static void main(String[] args) {
        // Load answer box image
        Mat answerBoxImage = Imgcodecs.imread("answer_box.jpg", Imgcodecs.CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);

        // Apply OCR
        Tesseract tesseract = new Tesseract();
        tesseract.setDatapath("tessdata"); // Set path to Tesseract training data
        try {
            String answer = tesseract.doOCR(answerBoxImage);
            System.out.println("Recognized answer: " + answer);
        } catch (TesseractException e) {
            System.err.println(e.getMessage());
        }
    }
}

위는 Java 프로그래밍을 사용하여 온라인 시험 시스템에서 시험 문제 답변의 스캔 및 인식을 구현하는 단계 및 코드 예제입니다. 시험 답안 이미지, 답안 상자 감지 및 문자 인식을 전처리하여 자동 시험 답안 인식 기능을 구현하여 시험지 수정의 효율성과 정확성을 크게 향상시킵니다.

위 내용은 온라인 시험 시스템에서 시험 문제에 대한 답변의 스캐닝 및 인식을 실현하는 Java 프로그래밍의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!