Java membangunkan modul pengecaman kad jawapan dalam sistem peperiksaan dalam talian

Java membangunkan modul pengecaman kertas jawapan dalam sistem peperiksaan dalam talian

Dengan populariti Internet, sistem peperiksaan dalam talian semakin menjadi dan sambutan yang lebih popular. Bagi meningkatkan kecekapan dan ketepatan pemarkahan, banyak sistem peperiksaan dalam talian telah mula memperkenalkan modul pengecaman kertas jawapan. Modul ini secara automatik boleh mengenal pasti jawapan yang diisi oleh calon dan menyimpannya dalam bentuk digital untuk semakan dan analisis seterusnya.

Modul pengecaman helaian jawapan terutamanya merangkumi dua langkah: pengecaman imej dan pengekstrakan jawapan. Pertama, kertas jawapan yang diisi oleh calon perlu diambil gambar atau diimbas ke dalam imej. Kemudian, melalui teknologi pengecaman imej, teks, imej dan kandungan lain dalam kertas jawapan diekstrak. Seterusnya, mengikut peraturan reka bentuk kertas jawapan, jawapan yang diisi oleh calon diekstrak.

Dalam pembangunan Java, kami boleh menggunakan perpustakaan pemprosesan imej sumber terbuka dan perpustakaan pembelajaran mesin untuk melaksanakan modul pengecaman kad jawapan. Di bawah ialah contoh mudah yang menunjukkan cara melakukan pengecaman helaian jawapan menggunakan Java. .

Pertama sekali, kami perlu memperkenalkan beberapa perpustakaan pergantungan yang diperlukan. Dalam contoh ini, kami menggunakan perpustakaan JavaCV dan Tess4J untuk melaksanakan fungsi pengecaman imej dan pengekstrakan teks. Anda boleh menambah kebergantungan berikut dalam fail pom.xml projek:

<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>

Seterusnya, kami mencipta kelas pengecaman helaian jawapan bernama AnswerSheetRecognition. Dalam kelas ini, kami mentakrifkan kaedah statik bernama recog, yang digunakan untuk mengecam helaian jawapan dan mengekstrak jawapan:

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);
    }
}

Dalam kod ini, kami mula-mula memuatkan imej helaian jawapan dan kemudian menggunakan OpenCV Library untuk pemprosesan imej. Kami menggunakan skala kelabu, peningkatan imej, perduaan dan kaedah lain untuk mengekstrak teks pada helaian jawapan dengan lebih baik. Seterusnya, kami menggunakan perpustakaan Tesseract untuk melaksanakan pengecaman OCR bagi teks dalam helaian jawapan. Akhir sekali, kami mengeluarkan hasil pengecaman ke konsol.

Sudah tentu, ini hanyalah contoh mudah Dalam amalan, anda mungkin perlu melakukan pemprosesan yang lebih terperinci berdasarkan peraturan reka bentuk dan keperluan kertas jawapan. Selain pemprosesan imej dan pengecaman teks, langkah seperti pengekstrakan pilihan dan padanan jawapan juga mungkin diperlukan.

Ringkasnya, modul pengecaman kad jawapan memainkan peranan penting dalam sistem peperiksaan dalam talian yang dibangunkan di Jawa. Dengan memanfaatkan perpustakaan sumber terbuka dan teknologi pembelajaran mesin, kami boleh dengan mudah melaksanakan fungsi pengecaman imej dan pengekstrakan jawapan helaian jawapan, dengan itu meningkatkan kecekapan dan ketepatan penandaan. Saya harap contoh ini telah memberi inspirasi kepada anda, dan saya berharap anda berjaya dalam pembangunan!

Atas ialah kandungan terperinci Java membangunkan modul pengecaman kad jawapan dalam sistem peperiksaan dalam talian. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!