Name
do_ocr_single_class_mlpT_do_ocr_single_class_mlpDoOcrSingleClassMlpdo_ocr_single_class_mlpDoOcrSingleClassMlpDoOcrSingleClassMlp — Klassifikation eines Zeichens mit einem OCR-Klassifikator.
Herror do_ocr_single_class_mlp(Hobject Character, Hobject Image, const HTuple& OCRHandle, const HTuple& Num, char* Class, double* Confidence)
Herror do_ocr_single_class_mlp(Hobject Character, Hobject Image, const HTuple& OCRHandle, const HTuple& Num, HTuple* Class, HTuple* Confidence)
HTuple HRegion::DoOcrSingleClassMlp(const HImage& Image, const HOCRMlp& OCRHandle, const HTuple& Num, HTuple* Confidence) const
HTuple HOCRMlp::DoOcrSingleClassMlp(const HRegion& Character, const HImage& Image, const HTuple& Num, HTuple* Confidence) const
void DoOcrSingleClassMlp(const HObject& Character, const HObject& Image, const HTuple& OCRHandle, const HTuple& Num, HTuple* Class, HTuple* Confidence)
HTuple HRegion::DoOcrSingleClassMlp(const HImage& Image, const HOCRMlp& OCRHandle, const HTuple& Num, HTuple* Confidence) const
HString HRegion::DoOcrSingleClassMlp(const HImage& Image, const HOCRMlp& OCRHandle, const HTuple& Num, double* Confidence) const
HTuple HOCRMlp::DoOcrSingleClassMlp(const HRegion& Character, const HImage& Image, const HTuple& Num, HTuple* Confidence) const
HString HOCRMlp::DoOcrSingleClassMlp(const HRegion& Character, const HImage& Image, const HTuple& Num, double* Confidence) const
void HOperatorSetX.DoOcrSingleClassMlp(
[in] IHUntypedObjectX* Character, [in] IHUntypedObjectX* Image, [in] VARIANT OCRHandle, [in] VARIANT Num, [out] VARIANT* Class, [out] VARIANT* Confidence)
VARIANT HRegionX.DoOcrSingleClassMlp(
[in] IHImageX* Image, [in] IHOCRMlpX* OCRHandle, [in] VARIANT Num, [out] VARIANT* Confidence)
VARIANT HOCRMlpX.DoOcrSingleClassMlp(
[in] IHRegionX* Character, [in] IHImageX* Image, [in] VARIANT Num, [out] VARIANT* Confidence)
static void HOperatorSet.DoOcrSingleClassMlp(HObject character, HObject image, HTuple OCRHandle, HTuple num, out HTuple classVal, out HTuple confidence)
HTuple HRegion.DoOcrSingleClassMlp(HImage image, HOCRMlp OCRHandle, HTuple num, out HTuple confidence)
string HRegion.DoOcrSingleClassMlp(HImage image, HOCRMlp OCRHandle, HTuple num, out double confidence)
HTuple HOCRMlp.DoOcrSingleClassMlp(HRegion character, HImage image, HTuple num, out HTuple confidence)
string HOCRMlp.DoOcrSingleClassMlp(HRegion character, HImage image, HTuple num, out double confidence)
do_ocr_single_class_mlpdo_ocr_single_class_mlpDoOcrSingleClassMlpdo_ocr_single_class_mlpDoOcrSingleClassMlpDoOcrSingleClassMlp berechnet mit dem durch
OCRHandleOCRHandleOCRHandleOCRHandleOCRHandleOCRHandle gegebenen OCR-Klassifikator zu dem durch die
Region CharacterCharacterCharacterCharacterCharactercharacter und die Grauwerte ImageImageImageImageImageimage gegebenen
Zeichen 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_mlpdo_ocr_multi_class_mlpDoOcrMultiClassMlpdo_ocr_multi_class_mlpDoOcrMultiClassMlpDoOcrMultiClassMlp verwendet werden. Da
do_ocr_multi_class_mlpdo_ocr_multi_class_mlpDoOcrMultiClassMlpdo_ocr_multi_class_mlpDoOcrMultiClassMlpDoOcrMultiClassMlp bei der Klassifikation mehrerer
Zeichen typischerweise schneller ist als eine Schleife mit
do_ocr_single_class_mlpdo_ocr_single_class_mlpDoOcrSingleClassMlpdo_ocr_single_class_mlpDoOcrSingleClassMlpDoOcrSingleClassMlp und 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, empfiehlt sich in den meisten Fällen die
Verwendung von do_ocr_multi_class_mlpdo_ocr_multi_class_mlpDoOcrMultiClassMlpdo_ocr_multi_class_mlpDoOcrMultiClassMlpDoOcrMultiClassMlp, 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.
Der OCR-Klassifikator muss
vor der Verwendung von do_ocr_single_class_mlpdo_ocr_single_class_mlpDoOcrSingleClassMlpdo_ocr_single_class_mlpDoOcrSingleClassMlpDoOcrSingleClassMlp 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).
- Wird ohne Parallelisierung verarbeitet.
Handle des OCR-Klassifikators.
Anzahl der zu bestimmenden besten Klassen.
Defaultwert: 1
Wertevorschläge: 1, 2, 3, 4, 5
Ergebnis der Klassifikation des Zeichens durch
das MLP.
Konfidenz(en) der Klasse(n) des Zeichens.
Sind die Parameterwerte korrekt, dann liefert
do_ocr_single_class_mlpdo_ocr_single_class_mlpDoOcrSingleClassMlpdo_ocr_single_class_mlpDoOcrSingleClassMlpDoOcrSingleClassMlp 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_multi_class_mlpdo_ocr_multi_class_mlpDoOcrMultiClassMlpdo_ocr_multi_class_mlpDoOcrMultiClassMlpDoOcrMultiClassMlp
create_ocr_class_mlpcreate_ocr_class_mlpCreateOcrClassMlpcreate_ocr_class_mlpCreateOcrClassMlpCreateOcrClassMlp,
classify_class_mlpclassify_class_mlpClassifyClassMlpclassify_class_mlpClassifyClassMlpClassifyClassMlp
OCR/OCV