📝 Сканер тестов

🔍 Современное решение для автоматизированной проверки тестов на основе компьютерного зрения

🚀 Демо • 📦 Установка • 📖 Документация • 🤝 Вклад

---

🔗 Полезные ресурсы

• Специальный шрифт для бланков
• Образец бланка для тестов
• Репозиторий проекта

---

✨ Возможности

✅ Точное распознавание – коррекция перспективы и адаптивная обработка изображений
⚡ Высокая производительность – пакетное сканирование и работа в реальном времени
📊 Продвинутая аналитика – визуализация данных и экспорт отчетов
🎨 Современный интерфейс – адаптивный дизайн и темная тема

---

🔬 Как это работает?

🛠️ Алгоритм обработки

1. Предобработка – устранение шумов, нормализация яркости и контраста
2. Обнаружение бланка – коррекция перспективных искажений
3. Распознавание ответов – сегментация и анализ заполненных ячеек
4. Анализ результатов – сопоставление с эталоном и формирование отчета

🏗️ Используемые технологии

• Backend: Python, OpenCV, NumPy, Flask
• Frontend: HTML5, CSS3, JavaScript, Socket.IO, Chart.js
• Хранение данных: JSON, Excel, Base64

graph TD;
  A[Веб-интерфейс] --> B[Flask сервер];
  B --> C[Обработка изображений];
  C --> D[OpenCV];
  C --> E[NumPy];
  B --> F[Генерация отчетов];
  F --> G[JSON];
  F --> H[Excel];
  B --> I[Socket.IO];
  I --> J[Передача данных в реальном времени];

Loading

---

📸 Интерфейс

🔍 Распознавание	📦 Пакетная обработка	📊 Аналитика

📝 Множественный выбор	🛠️ Конструктор OMR листов	📑 Инструкции

📱 Мобильная версия 1	📱 Мобильная версия 2	📱 Мобильная версия 3

---

🚀 Быстрый старт

🛠️ Требования

• Python 3.8+
• pip
• Веб-камера (для сканирования в реальном времени)

📥 Установка

git clone https://github.com/mrKamanov/TscanSDK.git
cd TscanSDK
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Linux/macOS
venv\Scripts\activate     # Windows
pip install -r requirements.txt
python app.py

---

📖 Документация

🎥 Работа с камерой

• 🟢 Включить – запуск видеопотока
• 🔴 Выключить – остановка записи
• ⏸️ Стоп-кадр – фиксация изображения
• ➕ Сохранить – добавление результата в отчет

📦 Пакетная обработка

1. 📤 Загрузите изображения (drag & drop или выбор файлов)
2. ⚙️ Настройте параметры теста
3. ▶️ Запустите распознавание
4. 📋 Проверьте результаты
5. 💾 Экспортируйте отчет

---

🤝 Участие в разработке

Мы приветствуем вклад в развитие проекта!

1. 🍴 Форкните репозиторий
2. 🔧 Создайте ветку для новой функции
3. 📝 Внесите изменения
4. 🔍 Протестируйте
5. 📫 Создайте Pull Request

---

Сделано с ❤️ для образования

👥 Контакты

📧 mr.kamanov@yandex.ru

🚀 Поддержите проект! ⭐