Java développe un module de reconnaissance de cartes-réponses dans un système d'examen en ligne

Développement Java d'un module de reconnaissance de feuille de réponses dans le système d'examen en ligne

Avec la popularité d'Internet, les systèmes d'examen en ligne sont devenus de plus en plus populaires. Afin d'améliorer l'efficacité et la précision de la notation, de nombreux systèmes d'examen en ligne ont commencé à introduire des modules de reconnaissance des feuilles de réponses. Ce module peut identifier automatiquement les réponses renseignées par les candidats et les stocker sous forme numérique pour un examen et une analyse ultérieurs.

Le module de reconnaissance de feuille de réponses comprend principalement deux étapes : la reconnaissance d'images et l'extraction de réponses. Tout d’abord, la feuille de réponses remplie par le candidat doit être photographiée ou numérisée en image. Ensuite, grâce à la technologie de reconnaissance d’images, le texte, les images et autres contenus de la feuille de réponses sont extraits. Ensuite, selon les règles de conception de la feuille de réponses, les réponses renseignées par les candidats sont extraites.

Dans le développement Java, nous pouvons utiliser des bibliothèques de traitement d'images open source et des bibliothèques d'apprentissage automatique pour implémenter le module de reconnaissance de feuille de réponses. Vous trouverez ci-dessous un exemple simple montrant comment effectuer la reconnaissance d'une feuille de réponses à l'aide de Java. .

Tout d’abord, nous devons introduire quelques bibliothèques de dépendances nécessaires. Dans cet exemple, nous avons utilisé les bibliothèques JavaCV et Tess4J pour implémenter des fonctions de reconnaissance d'images et d'extraction de texte. Vous pouvez ajouter les dépendances suivantes dans le fichier pom.xml du projet :

<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>

Ensuite, nous créons une classe de reconnaissance de feuille de réponses nommée AnswerSheetRecognition. Dans cette classe, nous définissons une méthode statique nommée reconnaître, qui est utilisée pour reconnaître la feuille de réponses et extraire la réponse :

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);
    }
}

Dans ce code, nous chargeons d'abord l'image de la feuille de réponses, puis utilisons la bibliothèque OpenCV pour traiter l'image . Nous avons utilisé des méthodes de niveaux de gris, d'amélioration d'image, de binarisation et d'autres méthodes pour mieux extraire le texte sur la feuille de réponses. Ensuite, nous utilisons la bibliothèque Tesseract pour effectuer la reconnaissance OCR du texte de la feuille de réponses. Enfin, nous affichons les résultats de la reconnaissance sur la console.

Bien sûr, il ne s'agit que d'un exemple simple. En pratique, vous devrez peut-être effectuer un traitement plus détaillé en fonction des règles de conception et des exigences de la feuille de réponses. En plus du traitement d'image et de la reconnaissance de texte, des étapes telles que l'extraction d'options et la correspondance de réponses peuvent également être nécessaires.

En bref, le module de reconnaissance des cartes-réponses joue un rôle important dans le système d'examen en ligne développé en Java. En tirant parti des bibliothèques open source et de la technologie d'apprentissage automatique, nous pouvons facilement mettre en œuvre les fonctions de reconnaissance d'images et d'extraction de réponses des feuilles de réponses, améliorant ainsi l'efficacité et la précision de la notation. J'espère que cet exemple vous a inspiré et je vous souhaite un développement réussi !

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!