- 학습지 이미지 데이터에서 문항정보를 추출해 데이터베이스에 저장 후 해당 내용을 사용자의 브라우저에서 접속 가능하도록하는 플랫폼
- Quizrix is a platform with a user-friendly interface designed to upload and view workbook problems via classifying different components of the question from a problem image and saving them to a database.
- 학습 문제의 이미지를 업로드 방식으로 등록한다.
The user uploads the image of the problem.
The components of the problem are classified through a deep-learning model. (모델 완성 후 수정)
최종본 gif 추가
본 프로젝트는 코드넛 'QUIZRIX' 사업의 일부 프로토타입 제작을 위해 진행되었습니다.
This project was carried out for building a prototype for "Quizrix" of Codnut.
웹페이지에 문제 이미지를 첨부하면 문항 / 보기 / 선지로 세분화하여 데이터베이스에 저장합니다.
The problem is classified and separated into three components; question, content, and answer, and then they save into the database.
현재 개발 중에 있습니다.
분류 | 기술 |
---|---|
개발환경 | |
Front-end | |
Back-end | |
DB | |
Deep learning | |
Etc |
-
Clone Repository
git clone https://github.com/2021-Team-E/Mandoo.git
-
package.json
{ ... "proxy": "http://<ip>:<server_port>", ... }
-
config.js
export const USER_SERVER = "http://<ip>:<server_port>";
-
app.py
mongo = MongoClient('mongo_db', 27017)
-
detection.py
#서버 환경에서의 tesseract.exe 경로로 설정 pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd="/usr/bin/tesseract"
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requirements.txt
Dockerfile에서 따로 설치하는 라이브러리를 주석처리합니다.# requirements.txt ... # tesseract-ocr # pytesseract …
-
s3.py <— Make new file name 's3.py' in ./Backend
AWS_ACCESS_KEY = <AWS ACCESS KEY> AWS_SECRET_KEY = <AWS SECRET KEY> BUCKET_NAME = <AWS S3 bucket name>
docker-compose up —build
이름 | 개발분야 | 담당 |
---|---|---|
최윤재 | Front-end, Back-end | Web development,API Design, Cloud |
이채림 | Front-end | Web development |
박신영 | Front-end | Web development |
이하영 | Back-end | API Design |
Ryan Lee | Deep learning | Algorithm |
박근우 | Devops | Cloud, Docker |