Java entwickelt ein Antwortkarten-Erkennungsmodul für ein Online-Prüfungssystem

Java-Entwicklung des Moduls zur Erkennung von Antwortbögen im Online-Prüfungssystem

Mit der Popularität des Internets werden Online-Prüfungssysteme immer beliebter. Um die Effizienz und Genauigkeit der Bewertung zu verbessern, haben viele Online-Prüfungssysteme damit begonnen, Antwortbogenerkennungsmodule einzuführen. Dieses Modul kann die von den Kandidaten eingegebenen Antworten automatisch identifizieren und in digitaler Form zur späteren Überprüfung und Analyse speichern.

Das Antwortbogen-Erkennungsmodul umfasst hauptsächlich zwei Schritte: Bilderkennung und Antwortextraktion. Zunächst muss der vom Kandidaten ausgefüllte Antwortbogen fotografiert oder in ein Bild eingescannt werden. Anschließend werden mithilfe der Bilderkennungstechnologie der Text, die Bilder und andere Inhalte im Antwortbogen extrahiert. Anschließend werden gemäß den Gestaltungsregeln des Antwortbogens die von den Kandidaten ausgefüllten Antworten extrahiert.

In der Java-Entwicklung können wir Open-Source-Bildverarbeitungsbibliotheken und Bibliotheken für maschinelles Lernen verwenden, um das Antwortblatt-Erkennungsmodul zu implementieren. Unten finden Sie ein einfaches Beispiel, das zeigt, wie die Antwortbogenerkennung mit Java durchgeführt wird. .

Zuerst müssen wir einige notwendige Abhängigkeitsbibliotheken einführen. In diesem Beispiel haben wir JavaCV- und Tess4J-Bibliotheken verwendet, um Bilderkennungs- und Textextraktionsfunktionen zu implementieren. Sie können der pom.xml-Datei des Projekts die folgenden Abhängigkeiten hinzufügen:

<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>

Als nächstes erstellen wir eine Antwortblatt-Erkennungsklasse mit dem Namen AnswerSheetRecognition. In dieser Klasse definieren wir eine statische Methode namens „recognize“, mit der das Antwortblatt erkannt und die Antwort extrahiert wird:

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);
    }
}

In diesem Code laden wir zuerst das Bild des Antwortblatts und verwenden dann die OpenCV-Bibliothek, um das Bild zu verarbeiten . Wir haben Graustufen, Bildverbesserung, Binärisierung und andere Methoden verwendet, um den Text auf dem Antwortbogen besser zu extrahieren. Als Nächstes verwenden wir die Tesseract-Bibliothek, um eine OCR-Erkennung des Textes im Antwortbogen durchzuführen. Abschließend geben wir die Erkennungsergebnisse an die Konsole aus.

Natürlich ist dies nur ein einfaches Beispiel. In der Praxis müssen Sie möglicherweise eine detailliertere Verarbeitung basierend auf den Gestaltungsregeln und Anforderungen des Antwortbogens durchführen. Zusätzlich zur Bildverarbeitung und Texterkennung können auch Schritte wie Optionenextraktion und Antwortabgleich erforderlich sein.

Kurz gesagt, das Antwortkartenerkennungsmodul spielt eine wichtige Rolle in dem in Java entwickelten Online-Prüfungssystem. Durch die Nutzung von Open-Source-Bibliotheken und maschineller Lerntechnologie können wir die Bilderkennungs- und Antwortextraktionsfunktionen von Antwortbögen einfach implementieren und so die Effizienz und Genauigkeit der Markierung verbessern. Ich hoffe, dieses Beispiel hat Sie inspiriert und wünsche Ihnen eine erfolgreiche Entwicklung!

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonJava entwickelt ein Antwortkarten-Erkennungsmodul für ein Online-Prüfungssystem. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!