Cahier des Charges pour l'Application de Lecture d'un Modèle de Pages de QCM avec Python et OpenCV

Table des Matières

• Introduction
• Objectifs du Projet
• Outils Utilisés
• Fonctionnalités
• Spécifications Techniques
• Améliorations Futures

Introduction

Ce cahier des charges détaille le développement d'une application permettant d'extraire les réponses des étudiants à partir de QCM (Questionnaire à Choix Multiples) en utilisant Python et OpenCV. Cette application vise à automatiser la correction des QCM et à fournir une solution efficace pour les enseignants et les institutions éducatives.

Objectifs du Projet

• Automatiser l'extraction des réponses des étudiants à partir de QCM scannés ou en format PDF.
• Utiliser des techniques de traitement d'image et de reconnaissance optique de caractères (OCR) pour extraire les informations pertinentes.
• Fournir une interface utilisateur intuitive pour faciliter l'utilisation de l'application.
• Assurer la précision et la fiabilité de l'extraction des données.

Outils Utilisés

Bibliothèques et Langages

• Python : Langage principal pour le développement de l'application.
• OpenCV : Bibliothèque pour le traitement d'images et la reconnaissance d'objets.
• NumPy : Pour la manipulation de tableaux multidimensionnels.
• PyTesseract : Pour la reconnaissance optique de caractères (OCR).
• fitz (PyMuPDF) : Pour la manipulation de fichiers PDF.
• PyPDF2 : Pour découper et manipuler les fichiers PDF.

Fonctionnalités

Interface Utilisateur

L'application disposera d'une interface en ligne de commande (CLI) avec les menus suivants :

Menu Principal

• Option 1 : Traiter les QCMs de tous les étudiants stockés dans un dossier prédéfini.
• Option 2 : Accéder à un menu pour des tâches spécifiques.
• Option 3 : Quitter l'application.

Deuxième Menu

• Choix 1 : Sélectionner un QCM d'un étudiant à partir de l'ordinateur.
• Choix 9 : Retourner au menu principal.

Troisième Menu

• Choix 1 : Extraire les informations de l'étudiant à partir du QCM.
• Choix 2 : Extraire les réponses de l'étudiant à partir du QCM.
• Choix 9 : Retourner au menu principal.

Fonctionnalités Techniques

• Extraction des images : Extraire les pages du QCM à partir de fichiers PDF.
• Traitement des images : Améliorer la qualité des images pour une meilleure reconnaissance.
• OCR : Utiliser PyTesseract pour extraire le texte des réponses.
• Stockage des résultats : Enregistrer les données extraites pour une utilisation ultérieure.

Fonctions Importantes

• 'haute_qualite': Améliorer la qualité des images.
• 'afficher_infos': Extraire et afficher les informations de l'étudiant.
• 'afficher_reponses': Extraire et afficher les réponses de l'étudiant.

Spécifications Techniques

Exigences Matérielles et Logiciels

• Matériel : Ordinateur avec une configuration de base suffisante pour exécuter Python et OpenCV.
• Logiciel : Python 3.x, OpenCV, NumPy, PyTesseract, fitz (PyMuPDF), PyPDF2.

Exigences de Performance

• Précision : L'application doit atteindre un taux de précision d'au moins 95% pour la reconnaissance des caractères.
• Vitesse : L'application doit traiter un QCM en moins de 2 minutes.

Améliorations Futures

• Amélioration de l'OCR : Améliorer la précision de la reconnaissance de caractères.
• Correction Automatique : Ajouter une fonctionnalité pour corriger automatiquement les QCM.
• Interface Graphique (GUI) : Développer une interface utilisateur graphique pour une utilisation plus conviviale.
• Gestion des Données : Ajouter une fonctionnalité pour le stockage et la gestion des données des QCM.
• Optimisation des Performances : Optimiser la vitesse de détection et de traitement des données.