Java, 온라인 시험 시스템에서 답안지 인식 모듈 개발

온라인 시험 시스템의 답안지 인식 모듈 Java 개발

인터넷의 대중화와 함께 온라인 시험 시스템이 점점 더 대중화되고 있습니다. 채점의 효율성과 정확성을 높이기 위해 많은 온라인 시험 시스템에서는 답안지 인식 모듈을 도입하기 시작했습니다. 이 모듈은 응시자가 작성한 답변을 자동으로 식별하고 후속 검토 및 분석을 위해 디지털 형식으로 저장할 수 있습니다.

답안지 인식 모듈은 주로 이미지 인식과 답안 추출의 두 단계로 구성됩니다. 먼저, 응시자가 작성한 답안지를 사진으로 촬영하거나 스캔하여 이미지로 만들어야 합니다. 그런 다음 이미지 인식 기술을 통해 답안지의 텍스트, 이미지 및 기타 내용을 추출합니다. 다음으로, 답안지의 디자인 룰에 따라 응시자가 기재한 답안을 추출한다.

Java 개발에서는 오픈 소스 이미지 처리 라이브러리와 기계 학습 라이브러리를 사용하여 답안지 인식 모듈을 구현할 수 있습니다. 다음은 Java를 사용하여 답안지를 인식하는 방법을 보여주는 간단한 예입니다. .

먼저 몇 가지 필수 종속성 라이브러리를 도입해야 합니다. 이 예에서는 JavaCV 및 Tess4J 라이브러리를 사용하여 이미지 인식 및 텍스트 추출 기능을 구현했습니다. 프로젝트의 pom.xml 파일에 다음 종속성을 추가할 수 있습니다.

<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>

다음으로 AnswerSheetRecognition이라는 답안지 인식 클래스를 만듭니다. 이 클래스에서는 답안지를 인식하고 답을 추출하는 데 사용되는 recognition이라는 정적 메서드를 정의합니다.

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);
    }
}

이 코드에서는 먼저 답안지 이미지를 로드한 다음 OpenCV 라이브러리를 사용하여 이미지를 처리합니다. . 우리는 답안지의 텍스트를 더 잘 추출하기 위해 회색조, 이미지 향상, 이진화 및 기타 방법을 사용했습니다. 다음으로 Tesseract 라이브러리를 사용하여 답안지 텍스트의 OCR 인식을 수행합니다. 마지막으로 인식 결과를 콘솔에 출력합니다.

물론 이는 단순한 예일 뿐이며 실제로는 답안지의 설계 규칙 및 요구 사항에 따라 더 자세한 처리를 수행해야 할 수도 있습니다. 이미지 처리, 텍스트 인식 외에도 옵션 추출, 답변 매칭 등의 단계도 필요할 수 있습니다.

간단히 말하면, Java로 개발된 온라인 시험 시스템에서 답안 인식 모듈은 중요한 역할을 합니다. 오픈소스 라이브러리와 머신러닝 기술을 활용하여 답안지의 이미지 인식 및 답안 추출 기능을 손쉽게 구현하여 채점의 효율성과 정확성을 향상시킬 수 있습니다. 이 사례가 여러분에게 영감을 주었기를 바라며 성공적인 개발을 기원합니다!

위 내용은 Java, 온라인 시험 시스템에서 답안지 인식 모듈 개발의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!