การแก้ไขปัญหา Aspose.OMR FOSS for Python
การแก้ไขปัญหา Aspose.OMR FOSS สำหรับ Python
ปัญหาการสร้าง
หน้าที่สร้างขึ้นว่างเปล่าหรือขาดองค์ประกอบ
องค์ประกอบที่สร้างแล้วแต่ไม่เคยต่อเข้ากับรายการ Children ของพาเรนต์จะไม่ถูกแสดงผล ยืนยันว่าองค์ประกอบทุกอัน (รวมถึงลูกของหน้าเอง) ถูกแนบเข้ากับต้นไม้จริงก่อนเรียก OmrEngine.Generate().
การตั้งค่า Overflow หรือ LongWordHandling ไม่มีผลที่มองเห็นได้
เอนจินการเรนเดอร์ของรุ่นนี้ยังไม่รองรับ enums เหล่านี้ — แม้จะทำการพาร์สและตรวจสอบความถูกต้องได้ถูกต้อง แต่พฤติกรรม overflow ยังไม่สามารถกำหนดค่าได้ สิ่งนี้ได้ถูกบันทึกไว้ในแผนงานอัปสตรีมว่าเป็นฟีเจอร์ที่ยังไม่ได้พัฒนา.
SaveAsPdf() ทำให้เกิด NotImplementedError
การส่งออก PDF ยังไม่ได้ดำเนินการในรุ่นนี้ ใช้ Save() (หรือ MemoryGenerationResult.GetImages()) สำหรับการส่งออกเป็น PNG แทน.
ปัญหาในการจดจำ
GetAnswer() คืนค่าสตริงว่างสำหรับเครื่องหมายที่ดูเหมือนถูกทำเครื่องหมาย
ระดับเกณฑ์การจดจำอาจเข้มงวดเกินไปสำหรับเครื่องหมายนั้น ส่ง -100 ไปยัง Recognize() เพื่อทำการปรับเทียบอัตโนมัติ หรือเรียก TemplateProcessor.Recalculate(result, threshold) พร้อมเกณฑ์ที่ผ่อนคลายมากขึ้นบนผลลัพธ์ที่มีอยู่โดยไม่ต้องสแกนใหม่.
FormValidationLogic.Exception ไม่เคยเกิดข้อยกเว้น แม้ในคำถามที่มีหลายเครื่องหมาย
การตรวจสอบจะทำงานเฉพาะกับคำถามที่มี Multiselect ปิดอยู่; GlobalPageSettings.Multiselect ตั้งค่าเริ่มต้นเป็นเปิด ตรวจสอบให้แน่ใจว่า Multiselect ถูกปิดอย่างชัดเจนสำหรับคำถามที่คุณคาดว่าจะเป็นการเลือกเดียว แล้วส่ง FormValidationLogic.Exception ไปยัง GetTemplateProcessor().
การลงทะเบียนภาพใน ImageCollection ทำให้เกิดข้อยกเว้นในการเรียกครั้งที่สองด้วยชื่อเดียวกัน
ImageCollection เป็นแบบเพิ่มเท่านั้นและไม่อนุญาตให้มีชื่อซ้ำ ตรวจสอบ Contains(name) ก่อนเรียก Add() หรือใช้ชื่อที่ไม่ซ้ำกันสำหรับแต่ละภาพ.
ปัญหาในการติดตั้ง
pip install รายงานว่าไม่พบแพคเกจ
git clone https://github.com/aspose-omr-foss/Aspose.OMR-FOSS-for-Python.git
cd Aspose.OMR-FOSS-for-Python
pip install -e .รายการตรวจสอบการวินิจฉัย
- ยืนยันว่า Python 3.10 หรือใหม่กว่าและว่า
numpy,opencv-python, และPillowได้ติดตั้งแล้ว. - ยืนยันว่าองค์ประกอบเทมเพลตทุกอย่างได้แนบกับรายการ
Childrenของพาเรนต์. - ยืนยันว่าเกณฑ์การจดจำตรงกับคุณภาพการสแกน — ใช้
-100สำหรับการปรับเทียบอัตโนมัติก่อนลองค่าแบบคงที่. - ยืนยันว่า
FormValidationLogicตรงกับพฤติกรรมการตรวจสอบที่คุณคาดหวัง (IgnoreเทียบกับException) และว่าMultiselectถูกตั้งค่าอย่างที่คุณคาดหวังในคำถามที่เกี่ยวข้อง.
