オンライン試験システムにおける試験問題の解答のスキャンと認識を実現するJavaプログラミング

Java プログラミングにより、オンライン試験システムにおける試験問題の解答のスキャンと認識が実現

テクノロジーの進歩と発展に伴い、従来の紙の試験用紙は徐々に置き換えられています電子試験用紙による。インターネット時代になり、検査はますます便利になり、効率も精度も向上しました。この記事では、Javaプログラミングを利用してオンライン試験システムにおける試験問題の解答の読み取りと認識を実現する方法と、具体的なコード例を紹介します。

オンライン試験システムでは、試験解答のスキャンと識別は重要な機能であり、教師と生徒が試験結果を迅速かつ正確に得るのに役立ちます。以下では、この機能を実装する手順を説明します。

ステップ 1: 画像の前処理
画像認識の前に、テスト問題の解答の画像を前処理する必要があります。まず、カラー イメージをグレースケール イメージに変換します。これは、Java の OpenCV ライブラリを使用して実現できます。次に、二値化アルゴリズムを使用してグレースケール イメージをバイナリ イメージに変換します。これにより、画像のコントラストが向上し、その後の画像分析と処理が容易になります。

以下は、OpenCV ライブラリを使用した画像前処理のコード例です。

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);
    }
}

ステップ 2: 回答ボックスの検出
画像の前処理後、バイナリ画像を識別して処理する必要があります。オンライン試験システムでは、通常、試験問題の解答は特定のボックスに配置されるため、これらの解答ボックスの場所を検出する必要があります。 Java の OpenCV ライブラリを輪郭検出に使用し、適切な輪郭をフィルタリングして除外することで、回答ボックスの位置を決定できます。

以下は、OpenCV ライブラリを使用した回答ボックス検出のコード例です。

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) + ")");
        }
    }
}

ステップ 3: 回答を特定する
回答ボックスの場所を取得した後、各回答は次のようになります。位置情報をもとに抽出した画像をフレームに入れて文字認識を行います。文字認識機能は、JavaのTesseract OCRライブラリを使用して実装できます。

以下は、Tesseract OCR ライブラリを使用した文字認識のコード例です。

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());
        }
    }
}

上記は、Java プログラミングを使用してテスト質問の回答のスキャンと認識を実装する手順とコード例です。オンライン受験システムです。試験解答画像、解答枠検出、文字認識を前処理することで、試験解答自動認識機能を実現し、試験用紙の添削作業の効率と精度を大幅に向上させます。

以上がオンライン試験システムにおける試験問題の解答のスキャンと認識を実現するJavaプログラミングの詳細内容です。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。