问题标签 [omr]

我使用 4 个 pdf 叠加层将 OMR 添加到现有的 pdf 文件中。1个pdf用于单页文档，3个pdf用于多页文档。

现在我们需要改进 OMR 以便更好地检查，即包括序列号。任何如何在 pdf 文件 Java 中编写/创建 OMR 代​​码的方向都值得赞赏。

我正在开发一个 OMR 软件。我的问题：无论用户拿着智能手机相机的角度如何，都需要直接打印输出

类似的软件使用图片旁边的黑条。

我在这个问题上尝试过但失败的方法：

• 特征匹配+单应性
• 匹配模板

你能推荐我应该研究的最准确的关键字来完成这个过程吗？

我一直在尝试检测复选框。虽然我能够检测到图像中的复选框，但我无法检测到复选框是否被选中。如果选中复选框，则复选框以某种颜色为界，如果未选中复选框，则该框以其他颜色为界。

这是我的代码：

我需要为我的高中假期项目使用 Python 制作一个 OMR 检测系统（如果它足够可靠，学校可能会在某种程度上使用它），我已经对其进行了大量研究，并且已经尝试过从轮廓到模板匹配的所有内容，我觉得模板匹配工作正常，但它只能检测 OMR 表中的许多圆圈中的一个，有人可以帮我弄清楚如何检测多个（所有）圆圈（无论它们是否是冒泡与否），在 omr 表及其各自的坐标中，这对我来说就足够了。

我试过的：

# 圆.jpg

见上文，仅标记了一个随机圆圈，而不是所有圆圈。

我可以提出一些建议和帮助吗，所以我需要制作一个扫描仪来读取反馈表并将客户做出的相应评分保存到数据库中。

就像检查费率 1 一样，它将保存在数据库中。但是由于这些东西还没有在我们的大学上教，我不知道该怎么做。

我能做些什么来完成这项工作？我没有使用图像到文本的 OCR，但它没有读取复选标记。这是基于网络的扫描仪。

我希望有人可以指导我或帮助我如何创建此扫描仪

使用像craft，dbnet等文本检测模型，我可以检测文本并使用robustscanner，crnn等模型识别它们。同时检测图像中的文本我得到特定检测文本的位置。现在我想做的是与OMR（光学标记识别问题）。它可能类似于 OMR 和 OCR 的组合（只是我的想法）。请查看下面的图片

[

现在我想获取那些勾选框的位置，所以我知道选择了哪一个。我正在考虑首先获取勾选框的位置，然后计算该框与最近右侧框的 l2 距离（来自文本检测模型的输出），以确保选择了哪个选项。这只是我的幼稚解决方案，可能有缺陷，如果您有更好的解决方案提供，请告诉我。我尝试了下面讨论的代码：Detect All Circles in an image (Optical Mark Recognition) using Python OpenCV 但是这个模板匹配解决方案对我不起作用，即使对于阈值 0.6 它也给出了糟糕的输出和更高的阈值，如 0.8它根本不提供任何输出：

输出 ：

所以，也许像这样的模板匹配方法：https ://www.pyimagesearch.com/2021/03/22/opencv-template-matching-cv2-matchtemplate/和这个：图像处理：“可口可乐罐”的算法改进对我的认可 还不够？或者我错过了什么？我可以从像 OCR 这样的图像中检测和识别文本，现在除了 OCR 之外，我的目标也是知道选择了哪个选项。我如何设计一个 ML 管道来有效地解决这个问题？提前致谢。

我有一个用例，我需要解析图像或 PDF 以读取调查表，其中包含名称、年龄、地址等所有值作为键值对，并将数据加载到每个列的表中。

现在我们正在使用 AWS Textract 并且我们正在按预期获取所有信息，但是复选框和单选按钮的键、值对没有正确获取。

例如，问题是您来自印度吗？和两个单选按钮是，否。

如果选中是，则预期的输出是 {'Are you from India?': 'Yes'}。但我得到的输出是 {'YES': 'SELECTED', 'NO': 'NOT_SELECTED'}。

有什么方法可以训练 Textract 以获取此信息或我可以尝试实现的任何其他方法。

有人可以帮我解决这个问题。我是这个领域的新手，所以我完全不知道在哪里寻找这个。

提前致谢。