概要
効率的で機能が豊富なJava OMRライブラリを探していますか？スキャンした画像内の光学マークを識別したいですか？Aspose.OMR for Javaを探求してください。これは、Javaベースのアプリケーション向けに設計された光学マーク認識SDKソリューション用のJavaクラスライブラリです。このJava APIの機能の簡単な概要を示します。さまざまな画像形式で光学マークを認識し、調査、アンケート、またはMCQを含むテストから人がマークしたデータを取得する方法を説明します。
Java OMRライブラリを使用してOMRテンプレートを動的に作成
Aspose.OMR for Javaは、OMRテンプレートの作成からデータキャプチャのための光学マークの認識までの包括的な機能セットを提供します。この光学マーク認識SDKは、シンプルなテキストマークアップからOMRテンプレートファイルや画像の生成をサポートします。テンプレートを生成するには、テキストマークアップをAPIに渡して自動テンプレート作成を可能にします。以下はOMRテンプレートのためのサンプルテキストマークアップです：
?text=名前__________________________________ 日付____________
?grid=ID
sections_count=8
#Aspose.OMRの主な機能は何ですか？
() OCR () 人がマークしたデータをキャプチャ
() メイン機能はない () 画像を強化
#Aspose.OMRは写真も処理できますか？
() はい、もちろん！ () いいえ
#Aspose.OMRはあらゆるプラットフォームで使用可能です。なぜなら：
() クロスプラットフォームコード () クラウドサービス
#Aspose.OMRはあらゆる種類のOMRフォームで機能します：テスト、試験、アンケート、調査など。
() はい、もちろん！ () いいえ
#優れた認識結果は、少なくとも以下の記入されたバブルで得られます：
() 40% () 60% () 75% () 98%
#ページ上のすべての質問にマークを付ける必要がありますか？
(はい) はい、それは大いに助けになります！ (いいえ) いいえ
#パフォーマンスへの優先度が「0」で、柔軟性への優先度が「9」の0から9の間で好みを評価してください。
(0) (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9)
#私はAspose OMRが有用なツールであると思いました。（5 - 強く同意、1 - 強く不同意）
(5) (4) (3) (2) (1)
?text= 回答シートセクション
?answer_sheet=主な質問
elements_count=10
columns_count=5
?text=サイン________________________________
このテキストマークアップを.txt拡張子のテキストファイルに保存できます。完了したら、テンプレート生成の手順は以下の通りです：
- OmrEngineオブジェクトを作成します。
- マークアップテキストファイルのパスを受け取るOmrEngine.generateTemplate()メソッドを呼び出します。
- GenerationResult.saveメソッドを使用してテンプレートを保存します。
以下は、テキストマークアップからのテンプレート生成を示すJavaのサンプルコードスニペットです。
出力
画像内の光学マーク認識（OMR）をJavaを使用して行う
画像内で光学マーク認識（OMR）を行うには、準備されたOMRテンプレート（.omr）と分析したいユーザーが記入したフォームまたはシートの2つのコンポーネントのみが必要です。光学マーク認識SDKのサポートにより、APIは以下のさまざまな画像形式のOMRを容易にします：
画像でOMRを実行する手順は以下の通りです：
- OmrEngineオブジェクトを作成します。
- TemplateProcessorオブジェクトを作成し、OMRテンプレートのパスで初期化します。
- TemplateProcessor.recognizeImage()メソッドを使用して画像を認識し、結果をCSVまたはJSON形式で取得します。
以下は、Javaを使用して画像内の光学マークを認識する方法を示すコードサンプルです。
OMRのためのカスタム認識しきい値の使用
光学マーク認識SDKを使用する際に、0から100の間でカスタムしきい値を定義することでOMR結果を微調整することもできます。しきい値を上げると、APIは回答を認識する際により厳しくなります。しきい値は、以下のJavaコードサンプルのようにTemplateProcessor.recognizeImage()メソッドの第二パラメータとして設定できます。
.
光学マーク認識SDKを使用したOMR結果の再計算
場合によっては、異なるしきい値を使用してOMR結果を再計算したいことがあります。TemplateProcessor.recognizeImage()を繰り返し呼び出す代わりに、光学マーク認識SDKによって提供されるTemplateProcessor.recalculate()メソッドでAPIの自動再計算を構成することで、画像処理の効率を向上させることができます。以下のコードサンプルは、OMR結果の再計算を実装する方法を示しています。
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