Name
do_ocr_single_class_cnnT_do_ocr_single_class_cnnDoOcrSingleClassCnndo_ocr_single_class_cnnDoOcrSingleClassCnnDoOcrSingleClassCnn — Klassifikation eines Zeichens mit einem CNN-basiertem OCR-Klassifikator.
Herror do_ocr_single_class_cnn(Hobject Character, Hobject Image, const HTuple& OCRHandle, const HTuple& Num, char* Class, double* Confidence)
Herror do_ocr_single_class_cnn(Hobject Character, Hobject Image, const HTuple& OCRHandle, const HTuple& Num, HTuple* Class, HTuple* Confidence)
HTuple HRegion::DoOcrSingleClassCnn(const HImage& Image, const HOCRCnn& OCRHandle, const HTuple& Num, HTuple* Confidence) const
HTuple HOCRCnn::DoOcrSingleClassCnn(const HRegion& Character, const HImage& Image, const HTuple& Num, HTuple* Confidence) const
void DoOcrSingleClassCnn(const HObject& Character, const HObject& Image, const HTuple& OCRHandle, const HTuple& Num, HTuple* Class, HTuple* Confidence)
HTuple HRegion::DoOcrSingleClassCnn(const HImage& Image, const HOCRCnn& OCRHandle, const HTuple& Num, HTuple* Confidence) const
HString HRegion::DoOcrSingleClassCnn(const HImage& Image, const HOCRCnn& OCRHandle, const HTuple& Num, double* Confidence) const
HTuple HOCRCnn::DoOcrSingleClassCnn(const HRegion& Character, const HImage& Image, const HTuple& Num, HTuple* Confidence) const
HString HOCRCnn::DoOcrSingleClassCnn(const HRegion& Character, const HImage& Image, const HTuple& Num, double* Confidence) const
void HOperatorSetX.DoOcrSingleClassCnn(
[in] IHUntypedObjectX* Character, [in] IHUntypedObjectX* Image, [in] VARIANT OCRHandle, [in] VARIANT Num, [out] VARIANT* Class, [out] VARIANT* Confidence)
VARIANT HRegionX.DoOcrSingleClassCnn(
[in] IHImageX* Image, [in] IHOCRCnnX* OCRHandle, [in] VARIANT Num, [out] VARIANT* Confidence)
VARIANT HOCRCnnX.DoOcrSingleClassCnn(
[in] IHRegionX* Character, [in] IHImageX* Image, [in] VARIANT Num, [out] VARIANT* Confidence)
static void HOperatorSet.DoOcrSingleClassCnn(HObject character, HObject image, HTuple OCRHandle, HTuple num, out HTuple classVal, out HTuple confidence)
HTuple HRegion.DoOcrSingleClassCnn(HImage image, HOCRCnn OCRHandle, HTuple num, out HTuple confidence)
string HRegion.DoOcrSingleClassCnn(HImage image, HOCRCnn OCRHandle, HTuple num, out double confidence)
HTuple HOCRCnn.DoOcrSingleClassCnn(HRegion character, HImage image, HTuple num, out HTuple confidence)
string HOCRCnn.DoOcrSingleClassCnn(HRegion character, HImage image, HTuple num, out double confidence)
do_ocr_single_class_cnndo_ocr_single_class_cnnDoOcrSingleClassCnndo_ocr_single_class_cnnDoOcrSingleClassCnnDoOcrSingleClassCnn berechnet zu dem durch die
Region CharacterCharacterCharacterCharacterCharactercharacter und die Grauwerte ImageImageImageImageImageimage gegebenen
Zeichen mit dem durch OCRHandleOCRHandleOCRHandleOCRHandleOCRHandleOCRHandle gegebenen OCR-Klassifikator die
NumNumNumNumNumnum besten Klassen und gibt die Klassen in
ClassClassClassClassClassclassVal und die zugehörigen Konfidenzen
(Wahrscheinlichkeiten) der Klassen in ConfidenceConfidenceConfidenceConfidenceConfidenceconfidence zurück. Da
potentiell mehrere Klassen zurückgeliefert werden können, darf
CharacterCharacterCharacterCharacterCharactercharacter nur eine Region (ein Zeichen) enthalten. Falls
mehrere Zeichen in einem Aufruf klassifiziert werden sollen, muss
do_ocr_multi_class_cnndo_ocr_multi_class_cnnDoOcrMultiClassCnndo_ocr_multi_class_cnnDoOcrMultiClassCnnDoOcrMultiClassCnn verwendet werden.
Da do_ocr_multi_class_cnndo_ocr_multi_class_cnnDoOcrMultiClassCnndo_ocr_multi_class_cnnDoOcrMultiClassCnnDoOcrMultiClassCnn bei der Klassifikation mehrerer
Zeichen typischerweise schneller ist als eine Schleife mit
do_ocr_single_class_cnndo_ocr_single_class_cnnDoOcrSingleClassCnndo_ocr_single_class_cnnDoOcrSingleClassCnnDoOcrSingleClassCnn und da sich die Konfidenzen als
Wahrscheinlichkeiten interpretieren lassen, und
damit auch leicht überprüfbar ist, ob ein Zeichen zu unsicher
klassifiziert worden ist, empfiehlt sich in den meisten Fällen die
Verwendung von do_ocr_multi_class_cnndo_ocr_multi_class_cnnDoOcrMultiClassCnndo_ocr_multi_class_cnnDoOcrMultiClassCnnDoOcrMultiClassCnn, außer die zweitbeste
Klasse soll explizit untersucht werden.
Das Resultat '\x1A'"\x1A""\x1A""\x1A""\x1A""\x1A" in
ClassClassClassClassClassclassVal bedeutet, dass die Region als Rückweisungsklasse
klassifiziert wurde.
- Multithreading-Typ: reentrant (läuft parallel zu nicht-exklusiven Operatoren).
- Multithreading-Bereich: global (kann von jedem Thread aufgerufen werden).
- Wird ohne Parallelisierung verarbeitet.
Handle des OCR-Klassifikators.
Anzahl der maximal zu bestimmenden besten Klassen.
Defaultwert: 1
Wertevorschläge: 1, 2, 3, 4, 5
Ergebnis der Klassifikation des Zeichens durch
das CNN.
Konfidenz(en) der Klasse(n).
read_image(Image, 'bottle2')
OffsetRow := 100
OffsetCol := 108
read_ocr_class_cnn('Universal_0-9_NoRej.occ', OCRHandle)
* Select each digit and use do_ocr_single_class_cnn to apply OCR
gen_rectangle1(ROI_Date, OffsetRow, OffsetCol, OffsetRow, OffsetCol)
for I := 1 to 6 by 1
Offset := I % 2 * 10
smallest_rectangle1(ROI_Date, Row1, Col1, Row2, Col2)
gen_rectangle1(ROI_Date, OffsetRow, Offset + Col2, OffsetRow + 42, \
Col2 + Offset + 31)
do_ocr_single_class_cnn(ROI_Date, Image, OCRHandle, 1, Class, Confidence)
endfor
Sind die Parameterwerte korrekt, dann liefert
do_ocr_single_class_cnndo_ocr_single_class_cnnDoOcrSingleClassCnndo_ocr_single_class_cnnDoOcrSingleClassCnnDoOcrSingleClassCnn den Wert 2 (H_MSG_TRUE). Gegebenenfalls wird
eine Fehlerbehandlung durchgeführt.
read_ocr_class_cnnread_ocr_class_cnnReadOcrClassCnnread_ocr_class_cnnReadOcrClassCnnReadOcrClassCnn
do_ocr_multi_class_cnndo_ocr_multi_class_cnnDoOcrMultiClassCnndo_ocr_multi_class_cnnDoOcrMultiClassCnnDoOcrMultiClassCnn
OCR/OCV