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do_ocr_multi_class_mlpdo_ocr_multi_class_mlpDoOcrMultiClassMlpdo_ocr_multi_class_mlpDoOcrMultiClassMlpDoOcrMultiClassMlp — Klassifikation mehrerer Zeichen mit einem OCR-Klassifikator.
Herror do_ocr_multi_class_mlp(Hobject Character, Hobject Image, const HTuple& OCRHandle, char* Class, double* Confidence)
Herror do_ocr_multi_class_mlp(Hobject Character, Hobject Image, const HTuple& OCRHandle, HTuple* Class, HTuple* Confidence)
HTuple HRegion::DoOcrMultiClassMlp(const HImage& Image, const HOCRMlp& OCRHandle, double* Confidence) const
HTuple HRegionArray::DoOcrMultiClassMlp(const HImage& Image, const HOCRMlp& OCRHandle, HTuple* Confidence) const
HTuple HOCRMlp::DoOcrMultiClassMlp(const HRegionArray& Character, const HImage& Image, HTuple* Confidence) const
void DoOcrMultiClassMlp(const HObject& Character, const HObject& Image, const HTuple& OCRHandle, HTuple* Class, HTuple* Confidence)
HTuple HRegion::DoOcrMultiClassMlp(const HImage& Image, const HOCRMlp& OCRHandle, HTuple* Confidence) const
HString HRegion::DoOcrMultiClassMlp(const HImage& Image, const HOCRMlp& OCRHandle, double* Confidence) const
HTuple HOCRMlp::DoOcrMultiClassMlp(const HRegion& Character, const HImage& Image, HTuple* Confidence) const
HString HOCRMlp::DoOcrMultiClassMlp(const HRegion& Character, const HImage& Image, double* Confidence) const
static void HOperatorSet.DoOcrMultiClassMlp(HObject character, HObject image, HTuple OCRHandle, out HTuple classVal, out HTuple confidence)
HTuple HRegion.DoOcrMultiClassMlp(HImage image, HOCRMlp OCRHandle, out HTuple confidence)
string HRegion.DoOcrMultiClassMlp(HImage image, HOCRMlp OCRHandle, out double confidence)
HTuple HOCRMlp.DoOcrMultiClassMlp(HRegion character, HImage image, out HTuple confidence)
string HOCRMlp.DoOcrMultiClassMlp(HRegion character, HImage image, out double confidence)
do_ocr_multi_class_mlpdo_ocr_multi_class_mlpDoOcrMultiClassMlpdo_ocr_multi_class_mlpDoOcrMultiClassMlpDoOcrMultiClassMlp berechnet mit dem durch
OCRHandleOCRHandleOCRHandleOCRHandleOCRHandleOCRHandle gegebenen OCR-Klassifikator zu den durch die
Regionen CharacterCharacterCharacterCharacterCharactercharacter und die Grauwerte ImageImageImageImageImageimage
gegebenen Zeichen die jeweils beste Klasse und gibt die Klassen in
ClassClassClassClassClassclassVal und die zugehörigen Konfidenzen
(Wahrscheinlichkeiten) der Klassen in ConfidenceConfidenceConfidenceConfidenceConfidenceconfidence zurück.
Im Gegensatz zu do_ocr_single_class_mlpdo_ocr_single_class_mlpDoOcrSingleClassMlpdo_ocr_single_class_mlpDoOcrSingleClassMlpDoOcrSingleClassMlp kann
do_ocr_multi_class_mlpdo_ocr_multi_class_mlpDoOcrMultiClassMlpdo_ocr_multi_class_mlpDoOcrMultiClassMlpDoOcrMultiClassMlp also mehrere Zeichen gleichzeitig
klassifizieren und ist damit typischerweise schneller als eine
Schleife, die do_ocr_single_class_mlpdo_ocr_single_class_mlpDoOcrSingleClassMlpdo_ocr_single_class_mlpDoOcrSingleClassMlpDoOcrSingleClassMlp zur Klassifikation
einzelner Zeichen verwendet. Allerdings kann
do_ocr_multi_class_mlpdo_ocr_multi_class_mlpDoOcrMultiClassMlpdo_ocr_multi_class_mlpDoOcrMultiClassMlpDoOcrMultiClassMlp nur die beste Klasse des jeweiligen
Zeichens zurückliefern. Da sich die Konfidenzen als
Wahrscheinlichkeiten interpretieren lassen (siehe
classify_class_mlpclassify_class_mlpClassifyClassMlpclassify_class_mlpClassifyClassMlpClassifyClassMlp und evaluate_class_mlpevaluate_class_mlpEvaluateClassMlpevaluate_class_mlpEvaluateClassMlpEvaluateClassMlp), und
damit auch leicht überprüfbar ist, ob ein Zeichen zu unsicher
klassifiziert worden ist, ist dies im Normalfall kein Nachteil,
außer die Klassen überlappen sich so stark, dass in vielen Fällen
noch die zweitbeste Klasse untersucht werden muss, um sicher zu
entscheiden, welche Klasse vorliegt. In diesem Fall sollte
do_ocr_single_class_mlpdo_ocr_single_class_mlpDoOcrSingleClassMlpdo_ocr_single_class_mlpDoOcrSingleClassMlpDoOcrSingleClassMlp verwendet werden. Der
OCR-Klassifikator muss vor der Verwendung von
do_ocr_multi_class_mlpdo_ocr_multi_class_mlpDoOcrMultiClassMlpdo_ocr_multi_class_mlpDoOcrMultiClassMlpDoOcrMultiClassMlp mit trainf_ocr_class_mlptrainf_ocr_class_mlpTrainfOcrClassMlptrainf_ocr_class_mlpTrainfOcrClassMlpTrainfOcrClassMlp
trainiert werden.
- Multithreading-Typ: reentrant (läuft parallel zu nicht-exklusiven Operatoren).
- Multithreading-Bereich: global (kann von jedem Thread aufgerufen werden).
- Automatisch parallelisiert auf Tupelebene.
Handle des OCR-Klassifikators.
Ergebnis der Klassifikation der Zeichen durch
das MLP.
Parameteranzahl: Class == Character
Konfidenz der Klasse der Zeichen.
Parameteranzahl: Confidence == Character
Sind die Parameterwerte korrekt, dann liefert
do_ocr_multi_class_mlpdo_ocr_multi_class_mlpDoOcrMultiClassMlpdo_ocr_multi_class_mlpDoOcrMultiClassMlpDoOcrMultiClassMlp den Wert 2 (H_MSG_TRUE). Gegebenenfalls wird
eine Fehlerbehandlung durchgeführt.
trainf_ocr_class_mlptrainf_ocr_class_mlpTrainfOcrClassMlptrainf_ocr_class_mlpTrainfOcrClassMlpTrainfOcrClassMlp,
read_ocr_class_mlpread_ocr_class_mlpReadOcrClassMlpread_ocr_class_mlpReadOcrClassMlpReadOcrClassMlp
do_ocr_word_mlpdo_ocr_word_mlpDoOcrWordMlpdo_ocr_word_mlpDoOcrWordMlpDoOcrWordMlp,
do_ocr_single_class_mlpdo_ocr_single_class_mlpDoOcrSingleClassMlpdo_ocr_single_class_mlpDoOcrSingleClassMlpDoOcrSingleClassMlp
create_ocr_class_mlpcreate_ocr_class_mlpCreateOcrClassMlpcreate_ocr_class_mlpCreateOcrClassMlpCreateOcrClassMlp,
classify_class_mlpclassify_class_mlpClassifyClassMlpclassify_class_mlpClassifyClassMlpClassifyClassMlp
OCR/OCV