Keluarga Produk Aspose.OMR
Aspose.OMR untuk .NET
Selamat datang di Aspose.OMR untuk .NET
Aspose.OMR untuk .NET adalah API untuk mengenali tanda optik dari gambar lembaran digital OMR. Ini dapat digunakan untuk mengenali tanda optik dalam berbagai format gambar seperti BMP, JPG, TIF, TIFF, GIF. API memungkinkan pengambilan data yang ditandai manusia dari formulir dokumen seperti survei, kuesioner, kertas ujian pilihan ganda, dan tes lainnya. Dengan solusi ini, dimungkinkan untuk mengenali gambar yang dipindai dan bahkan foto dengan akurasi tinggi. Pengenalan didasarkan pada markup template yang berisi pemetaan grafis dari elemen yang akan dikenali dari gambar yang dipindai.
Ini adalah tautan ke beberapa sumber daya yang bermanfaat:
Aspose.OMR untuk Java
Selamat datang di Aspose.OMR untuk Java
Aspose.OMR untuk Java adalah API untuk mengenali tanda optik dari gambar lembaran digital OMR. Ini dapat digunakan untuk mengenali tanda optik dalam berbagai format gambar seperti BMP, JPG, TIF, TIFF, GIF. API memungkinkan pengambilan data yang ditandai manusia dari formulir dokumen seperti survei, kuesioner, kertas ujian pilihan ganda, dan tes lainnya. Dengan solusi ini, dimungkinkan untuk mengenali gambar yang dipindai dan bahkan foto dengan akurasi tinggi. Pengenalan didasarkan pada markup template yang berisi pemetaan grafis dari elemen yang akan dikenali dari gambar yang dipindai.
Ini adalah tautan ke beberapa sumber daya yang bermanfaat:
Aspose.OMR untuk C++
Selamat datang di Aspose.OMR untuk C++
Aspose.OMR untuk C++ adalah API untuk mengenali tanda optik dari gambar lembaran digital OMR. Ini dapat digunakan untuk mengenali tanda optik dalam berbagai format gambar seperti BMP, JPG, TIF, TIFF, GIF. API memungkinkan pengambilan data yang ditandai manusia dari formulir dokumen seperti survei, kuesioner, kertas ujian pilihan ganda, dan tes lainnya. Dengan solusi ini, dimungkinkan untuk mengenali gambar yang dipindai dan bahkan foto dengan akurasi tinggi. Pengenalan didasarkan pada markup template yang berisi pemetaan grafis dari elemen yang akan dikenali dari gambar yang dipindai.
Ini adalah tautan ke beberapa sumber daya yang bermanfaat: