Aspose.OMR 最新下載

(一) 用于執行 OMR 和提取數據的 C# OMR API

為了執行 OMR 操作和從圖像中導出數據，我們將使用 Aspose.OMR for .NET API。它允許設計、創建和識別答題紙、測試、MCQ 試卷、測驗、反饋表、調查和選票。

PM> Install-Package Aspose.OMR

(二) 執行 OMR 并從圖像中提取數據

為了對圖像執行 OMR 操作，我們需要準備好的 OMR 模板 (.omr) 和圖像（用戶填寫的表格/表格）來執行 OMR。我們可以按照以下步驟對圖像執行 OMR 操作并提取數據：

1. 首先，創建OmrEngine類的實例。
2. 接下來，調用GetTemplateProcessor()方法并初始化TemplateProcessor類對象。它將 OMR 模板文件路徑作為參數。
3. 然后，通過以圖像路徑為參數調用RecognizeImage()方法獲取RecognitionResult對象。
4. 之后，使用GetCsv()方法將識別結果作為 CSV 字符串獲取。
5. 最后，將 CSV 結果保存為本地磁盤上的 CSV 文件。
   

以下代碼示例展示 了如何使用 C# 對圖像執行 OMR 并以 CSV 格式提取數據。

// OMR Template file path
string templatePath = @"D:\Files\OMR\Sheet.omr";

// Image file path
string imagePath = @"D:\Files\OMR\Sheet1.jpg";

// Initialize OMR Engine
OmrEngine engine = new OmrEngine();

// Get template processor
TemplateProcessor templateProcessor = engine.GetTemplateProcessor(templatePath);

// Recognize image
RecognitionResult result = templateProcessor.RecognizeImage(imagePath);

// Get results in CSV
string csvResult = result.GetCsv();

// Save CSV file
File.WriteAllText(@"D:\Files\OMR\Sheet1.csv", csvResult);

(三) 執行 OMR 并從多個圖像中提取數據

我們可以對多個圖像執行 OMR 操作，并按照前面提到的步驟將數據提取到每個圖像的單獨 CSV 文件中。但是，我們需要對所有圖像一張一張地重復步驟 #3、4 和 5。

以下代碼示例展示 了如何使用 C# 對多個圖像執行 OMR 并以 CSV 格式提取數據。

// OMR Template file path
string templatePath = @"D:\Files\OMR\Sheet.omr";

// Images folder file path
string imageFolderPath = @"D:\Files\OMR\";

// Output directory path
string outputPath = @"D:\Files\OMR\";

// Images to be processed
string[] UserImages = new string[] { "Sheet1.jpg", "Sheet2.jpg" };

// Initialize OMR Engine
OmrEngine engine = new OmrEngine();

// Get template processor
TemplateProcessor templateProcessor = engine.GetTemplateProcessor(templatePath);

// Process images one by one
for (int i = 0; i < UserImages.Length; i++)
}
string imagePath = Path.Combine(imageFolderPath, UserImages[i]);

// Recognize image
RecognitionResult result = templateProcessor.RecognizeImage(imagePath);

// Get results in CSV
string csvResult = result.GetCsv();

// Save CSV file
File.WriteAllText(Path.Combine(outputPath, Path.GetFileNameWithoutExtension(UserImages[i]) + ".csv"), csvResult);
}

該 API 還提供了在 OMR 操作期間檢測和識別圖像上可用的任何條形碼的功能。這是 OMR 操作的默認功能。我們可以按照前面提到的步驟進行 OMR 操作并識別條形碼。

(四) 獲取帶閾值的 OMR 結果

我們可以在對圖像執行 OMR 操作時應用閾值。根據需要，閾值的值可以從 0 到 100。閾值越高，API 對突出顯示答案就越嚴格。請按照前面提到的步驟使用閾值執行 OMR。但是，我們只需要在第 3 步中調用重載的RecognizeImage(string, int32)方法。它將圖像文件路徑和閾值作為參數。

以下代碼示例顯示 了如何使用 C# 執行具有閾值的 OMR。

// OMR Template file path
string templatePath = @"D:\Files\OMR\Sheet.omr";

// Image file path
string imagePath = @"D:\Files\OMR\Sheet1.jpg";

// Threshold value
int CustomThreshold = 40;

// Initialize OMR Engine
OmrEngine engine = new OmrEngine();

// Get template processor
TemplateProcessor templateProcessor = engine.GetTemplateProcessor(templatePath);

// Recognize image
RecognitionResult result = templateProcessor.RecognizeImage(imagePath, CustomThreshold);

// Get results in CSV
string csvResult = result.GetCsv();

// Save CSV file
File.WriteAllText(@"D:\Files\OMR\Sheet1_threshold.csv", csvResult);

(五) 帶重新計算的 OMR 操作

在某些情況下，我們可能需要使用不同的閾值重新計算 OMR 結果。為此，我們可以將 API 配置為使用 TemplateProcessor.recalculate() 方法自動重新計算。它允許通過更改閾值設置來多次處理圖像以獲得所需的結果。我們可以按照以下給出的步驟執行帶有重新計算的 OMR 操作：

• 首先，創建OmrEngine類的實例。
• 接下來，調用GetTemplateProcessor()方法并初始化TemplateProcessor類對象。它將 OMR 模板文件路徑作為參數。
• 然后，初始化 Stopwatch 對象并啟動計時器。
• 接下來，通過使用圖像路徑作為參數調用RecognizeImage()方法來獲取RecognitionResult對象。
• 然后，停止計時器并使用GetCsv()方法將識別結果導出為 CSV 字符串。
• 接下來，將 CSV 結果保存為本地磁盤上的 CSV 文件。
• 然后，使用 Restart() 方法重新啟動計時器。
• 接下來，調用Recalculate()方法。它將 RecognitionResult 對象和閾值作為參數。
• 之后，停止計時器并使用GetCsv()方法將識別結果導出為 CSV 字符串。
• 最后，將 CSV 結果保存為本地磁盤上的 CSV 文件。
  以下代碼示例顯示 如何使用 C# 使用重新計算方法執行 OMR。

  // OMR Template file path
  string templatePath = @"D:\Files\OMR\Sheet.omr";
  
  // Image file path
  string imagePath = @"D:\Files\OMR\Sheet1.jpg";
  
  // Threshold value
  int CustomThreshold = 40;
  
  // Initialize OMR Engine
  OmrEngine engine = new OmrEngine();
  
  // Get template processor
  TemplateProcessor templateProcessor = engine.GetTemplateProcessor(templatePath);
  
  // Timer for performance measure
  Stopwatch sw = Stopwatch.StartNew();
  
  // Recognize image
  RecognitionResult result = templateProcessor.RecognizeImage(imagePath, CustomThreshold);
  
  sw.Stop();
  
  // Get results in CSV
  string csvResult = result.GetCsv();
  
  // Save CSV file
  File.WriteAllText(@"D:\Files\OMR\Sheet1.csv", csvResult);
  
  sw.Restart();
  
  // Recalculate
  templateProcessor.Recalculate(result, CustomThreshold);
  sw.Stop();
  
  // Get recalculated results in CSV
  csvResult = result.GetCsv();
  
  // Save recalculated resultant CSV file
  File.WriteAllText(@"D:\Files\OMR\Sheet1_Recalculated.csv", csvResult);

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