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光學標記識別API-Aspose.OMR實操指南:在.NET應用程序中創建OMR工作表檢查器或掃描儀軟件

翻譯|使用教程|編輯:李顯亮|2020-08-26 10:30:50.463|閱讀 426 次

概述:光學標記識別,縮寫為OMR,通常用于評估問卷,調查和其他信息收集標準。因此,光學標記識別系統在科學研究或商業研究中起著重要作用。在本文中,讓我們學習如何在.NET應用程序中使用C#語言創建和檢查OMR問答紙。

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Aspose.OMR是一種光學標記識別API,用于識別各種類型的答題紙,包括測試,評估,調查,測驗,MCQ論文,反饋表格-包括氣泡作為輸入的任何類型的文檔。API支持創建和讀取OMR表單,并以流行的圖像格式處理照片和掃描,并提供各種格式的輸出。

光學標記識別,縮寫為OMR,通常用于評估問卷,調查和其他信息收集標準。因此,光學標記識別系統在科學研究或商業研究中起著重要作用。

本文讓我們學習如何在.NET應用程序中使用C#語言創建和檢查OMR問答紙。我們將簡要探討以下方法:

  • 使用C#創建OMR問題表模板,圖像和PDF文件
  • 使用C#對多選氣泡答題紙圖像執行OMR

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使用C#創建OMR問題表模板,圖像和PDF文件

在這里,我們將樣本問題存儲在TXT文件中,稍后OMR引擎將使用它們來創建OMR問題紙模板,圖像和PDF文件。此外,以下是我們將用作OMR引擎輸入的文本標記:

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現在,我們將使用C#代碼按照以下步驟創建OMR多選題表:

  1. 初始化OMR引擎
  2. 使用文本標記調用GenerateTemplate方法
  3. 保存OMR輸出問題表

以下代碼段基于這些步驟,這些步驟顯示了如何使用C#創建OMR問題表模板,圖像和PDF文件:

// initialize OMR engine
OmrEngine engine = new OmrEngine();

// call template generation providing path to the txt file with markup
GenerationResult res = engine.GenerateTemplate(Path.Combine(testFolderPath, "Grid.txt"));

// check in case of errors
if (res.ErrorCode != 0)
{
    Console.WriteLine("ERROR CODE: " + res.ErrorCode);
}

// you can use either of the following approaches
// save generation result: PDF and .omr template
res.SaveAsPdf(testFolderPath , "Grid");
// save generation result: image and .omr template
res.Save(testFolderPath, "Grid");

因此,我們已經創建了OMR試卷,如下截圖所示。您可以通過打印生成的PDF文件或圖像按您的要求分發文件。

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使用C#對多項選擇題氣泡答題紙圖像執行OMR

最后,您將在生成的氣泡答題紙上收集響應,然后捕獲圖像,或掃描它們以使用C#執行OMR。在此示例中,讓我們考慮以下示例圖像。用于.NET API的Aspose.OMR將創建一個逗號分隔(CSV)文件作為執行OMR的輸出。

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讓我們按照以下步驟使用C#執行OMR:

  1. 指定模板文件路徑
  2. 指定掃描的圖像文件路徑
  3. 初始化TemplateProcessor
  4. 使用RecognizeImage方法識別圖像
  5. 將CSV輸出寫入TXT文件

下面的代碼段顯示了如何在C#中的多選氣泡答題紙圖像上執行OMR:

string TemplateName = @"Sheet.omr";
string[] UserImages = new string[] { "Sheet1.jpg" };

// input and output preparation
string testFolderPath = dataDir;
string templatePath = Path.Combine(testFolderPath, TemplateName);

// actual OMR API calls
OmrEngine engine = new OmrEngine();
TemplateProcessor templateProcessor = engine.GetTemplateProcessor(templatePath);
Console.WriteLine("Template loaded.");

for (int i = 0; i < UserImages.Length; i++) { string imagePath = Path.Combine(testFolderPath, UserImages[i]); string csvResult = templateProcessor.RecognizeImage(imagePath).GetCsv(); File.WriteAllText(Path.Combine(outputPath, Path.GetFileNameWithoutExtension(UserImages[i]) + ".csv"), csvResult); Console.WriteLine("Result exported. Path: " + Path.Combine(testFolderPath, Path.GetFileNameWithoutExtension(UserImages[i]) + ".csv")); }

以下屏幕截圖顯示了使用Aspose.OMR for .NET API生成輸出CSV文件的效率和準確性。現在可以根據系統設計進一步處理此CSV信息。

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