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技术要点|Python监控学生端电脑屏幕自动识别学习状态


技术要点:

1)使用pillow扩展库进行屏幕截图;

2)使用多线程监听学生端连接;

3)使用TCP协议传输屏幕图像;

4)使用标准库zlib进行数据压缩;

5)使用OCR提取屏幕截图中的文字。

具体实现:

1、下载软件http://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/tesseract-ocr-setup-4.00.00dev.exe,安装,选择语言包,基本上只选简体中文就可以了,如果确实需要,也可以选上数学公式检测模块和中级英语。

技术要点|Python监控学生端电脑屏幕自动识别学习状态_大数据

2、安装扩展库pytesseract,参考Python使用OCR技术识别图片中的文字(入门篇),如果已安装版本较低的话,可以使用pip install pytesseract --upgrade命令进行升级。如果代码无法正常执行的话,很可能是系统环境变量path中没有包含tesseract-ocr的安装路径,添加上再重新执行代码。

3.1、本文功能是对董付国老师Python系列教材配套”课堂管理系统“已有功能的增强,属于隐式功能,系统界面如下:

技术要点|Python监控学生端电脑屏幕自动识别学习状态_epoll_02

技术要点|Python监控学生端电脑屏幕自动识别学习状态_大数据_03

3.2  修改学生端代码,单击”报到“按钮之后,除提交点名数据之外,再执行下面的代码,向教师端定期发送屏幕截图。

技术要点|Python监控学生端电脑屏幕自动识别学习状态_epoll_04

3.3  修改教师端代码,启动后自动执行下面的代码监听学生端连接。

技术要点|Python监控学生端电脑屏幕自动识别学习状态_大数据_05

3.4  继续修改教师端代码,每当有学生端建立连接之后,执行下面的代码,判断是否在学习,是则加分,否则减分。

技术要点|Python监控学生端电脑屏幕自动识别学习状态_python_06


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