create_ocr_class_knnT_create_ocr_class_knnCreateOcrClassKnnCreateOcrClassKnn (Operator)
Name
create_ocr_class_knnT_create_ocr_class_knnCreateOcrClassKnnCreateOcrClassKnn
— Erzeugen eines OCR-Klassifikators unter Verwendung eines
k-Nearest-Neighbor-Klassifikators.
Signatur
void CreateOcrClassKnn(const HTuple& WidthCharacter, const HTuple& HeightCharacter, const HTuple& Interpolation, const HTuple& Features, const HTuple& Characters, const HTuple& GenParamName, const HTuple& GenParamValue, HTuple* OCRHandle)
void HOCRKnn::HOCRKnn(Hlong WidthCharacter, Hlong HeightCharacter, const HString& Interpolation, const HTuple& Features, const HTuple& Characters, const HTuple& GenParamName, const HTuple& GenParamValue)
void HOCRKnn::HOCRKnn(Hlong WidthCharacter, Hlong HeightCharacter, const HString& Interpolation, const HString& Features, const HTuple& Characters, const HTuple& GenParamName, const HTuple& GenParamValue)
void HOCRKnn::HOCRKnn(Hlong WidthCharacter, Hlong HeightCharacter, const char* Interpolation, const char* Features, const HTuple& Characters, const HTuple& GenParamName, const HTuple& GenParamValue)
void HOCRKnn::HOCRKnn(Hlong WidthCharacter, Hlong HeightCharacter, const wchar_t* Interpolation, const wchar_t* Features, const HTuple& Characters, const HTuple& GenParamName, const HTuple& GenParamValue)
(Nur Windows)
void HOCRKnn::CreateOcrClassKnn(Hlong WidthCharacter, Hlong HeightCharacter, const HString& Interpolation, const HTuple& Features, const HTuple& Characters, const HTuple& GenParamName, const HTuple& GenParamValue)
void HOCRKnn::CreateOcrClassKnn(Hlong WidthCharacter, Hlong HeightCharacter, const HString& Interpolation, const HString& Features, const HTuple& Characters, const HTuple& GenParamName, const HTuple& GenParamValue)
void HOCRKnn::CreateOcrClassKnn(Hlong WidthCharacter, Hlong HeightCharacter, const char* Interpolation, const char* Features, const HTuple& Characters, const HTuple& GenParamName, const HTuple& GenParamValue)
void HOCRKnn::CreateOcrClassKnn(Hlong WidthCharacter, Hlong HeightCharacter, const wchar_t* Interpolation, const wchar_t* Features, const HTuple& Characters, const HTuple& GenParamName, const HTuple& GenParamValue)
(Nur Windows)
static void HOperatorSet.CreateOcrClassKnn(HTuple widthCharacter, HTuple heightCharacter, HTuple interpolation, HTuple features, HTuple characters, HTuple genParamName, HTuple genParamValue, out HTuple OCRHandle)
public HOCRKnn(int widthCharacter, int heightCharacter, string interpolation, HTuple features, HTuple characters, HTuple genParamName, HTuple genParamValue)
public HOCRKnn(int widthCharacter, int heightCharacter, string interpolation, string features, HTuple characters, HTuple genParamName, HTuple genParamValue)
void HOCRKnn.CreateOcrClassKnn(int widthCharacter, int heightCharacter, string interpolation, HTuple features, HTuple characters, HTuple genParamName, HTuple genParamValue)
void HOCRKnn.CreateOcrClassKnn(int widthCharacter, int heightCharacter, string interpolation, string features, HTuple characters, HTuple genParamName, HTuple genParamValue)
Beschreibung
create_ocr_class_knncreate_ocr_class_knnCreateOcrClassKnnCreateOcrClassKnnCreateOcrClassKnn
erzeugt einen OCR-Klassifikator unter
Verwendung eines k-Nearest-Neighbor-Klassifikators (k-NN). Das Handle des
OCR-Klassifikators wird in OCRHandleOCRHandleOCRHandleOCRHandleOCRHandle
zurückgegeben.
Eine Beschreibung des k-NN Klassifikators kann bei create_class_knncreate_class_knnCreateClassKnnCreateClassKnnCreateClassKnn
nachgelesen werden.
Die für die OCR zu verwendenden Merkmale werden in FeaturesFeaturesFeaturesFeaturesfeatures
angegeben. Die Merkmale sind unten beschrieben.
Die Anzahl der Klassen, die im k-NN verwendet werden,
wird aus den für die OCR zu verwendenden
Zeichen, die in CharactersCharactersCharactersCharacterscharacters
übergeben werden,
festgelegt.
Die zur Klassifikation zu verwendenden Merkmale werden mit
FeaturesFeaturesFeaturesFeaturesfeatures
angegeben. Dabei kann FeaturesFeaturesFeaturesFeaturesfeatures
ein Tupel
mit mehreren Merkmalsnamen beinhalten. Jeder dieser Merkmalsnamen
führt zur Berechnung von einem oder mehreren Merkmalen für den
Klassifikator. Einige der Merkmalsnamen erzeugen Grauwertmerkmale
(z.B.'pixel_invar'"pixel_invar""pixel_invar""pixel_invar""pixel_invar"). Da ein Klassifikator immer eine
konstante Anzahl von Merkmalen (Eingabevariablen) benötigt, wird
ein zu klassifizierendes Zeichen auf eine Standardgröße
transformiert, die durch WidthCharacterWidthCharacterWidthCharacterWidthCharacterwidthCharacter
und
HeightCharacterHeightCharacterHeightCharacterHeightCharacterheightCharacter
festgelegt wird. Die bei der
Transformation anzuwendende Interpolation wird mit
InterpolationInterpolationInterpolationInterpolationinterpolation
festgelegt. Sie hat dieselbe Bedeutung wie
bei affine_trans_imageaffine_trans_imageAffineTransImageAffineTransImageAffineTransImage
. Die Interpolation sollte so
gewählt werden, dass bei der Transformation keine Aliasing-Effekte
auftreten. Im Normalfall sollte InterpolationInterpolationInterpolationInterpolationinterpolation
=
'constant'"constant""constant""constant""constant" verwendet werden. Bei der Wahl der Größe des
transformierten Zeichens ist zu beachten, dass die Größe nicht zu
groß gewählt wird, da die Generalisierungseigenschaften des
Klassifikators sonst sehr schlecht werden können. Insbesondere
können bei großen Größen kleine Segmentierungsfehler einen
großen Einfluss auf die berechneten Merkmale haben, wenn
Grauwertmerkmale verwendet werden, da sich durch die
Segmentierungsfehler das umschließende Rechteck des Zeichens
ändern kann, was dazu führt, dass das Zeichen anders als trainiert
skaliert wird. Im Normalfall sollten Größen zwischen 6x8 und 10x14 verwendet werden.
Mit FeaturesFeaturesFeaturesFeaturesfeatures
können die folgenden Merkmalsnamen zur
Erkennung der Zeichen ausgewählt werden.
- 'default'"default""default""default""default"
-
'ratio'"ratio""ratio""ratio""ratio" und 'pixel_invar'"pixel_invar""pixel_invar""pixel_invar""pixel_invar" werden ausgewählt.
- 'pixel'"pixel""pixel""pixel""pixel"
-
Grauwerte des Zeichens (WidthCharacterWidthCharacterWidthCharacterWidthCharacterwidthCharacter
x
HeightCharacterHeightCharacterHeightCharacterHeightCharacterheightCharacter
Merkmale).
- 'pixel_invar'"pixel_invar""pixel_invar""pixel_invar""pixel_invar"
-
Grauwerte des Zeichens mit automatischer maximaler
Grauwertspreizung (WidthCharacterWidthCharacterWidthCharacterWidthCharacterwidthCharacter
x
HeightCharacterHeightCharacterHeightCharacterHeightCharacterheightCharacter
Merkmale).
- 'pixel_binary'"pixel_binary""pixel_binary""pixel_binary""pixel_binary"
-
Region des Zeichens als Binärbild auf eine Größe von
WidthCharacterWidthCharacterWidthCharacterWidthCharacterwidthCharacter
x HeightCharacterHeightCharacterHeightCharacterHeightCharacterheightCharacter
skaliert. (WidthCharacterWidthCharacterWidthCharacterWidthCharacterwidthCharacter
x
HeightCharacterHeightCharacterHeightCharacterHeightCharacterheightCharacter
Merkmale).
- 'gradient_8dir'"gradient_8dir""gradient_8dir""gradient_8dir""gradient_8dir"
-
Die Gradienten des Zeichens werden berechnet. Die
Gradientenrichtungen werden in 8 Richtungen diskretisiert. Das
Amplitudenbild wird entsprechend der diskretisierten Richtungen in
8 Kanäle aufgeteilt. In jedem der 8 Kanäle werden auf einem 5x5 Gitter Stichproben entnommen. Diese Stichproben bilden
die Merkmale (200 Merkmale).
- 'projection_horizontal'"projection_horizontal""projection_horizontal""projection_horizontal""projection_horizontal"
-
Horizontale Projektion der Grauwerte (siehe
gray_projectionsgray_projectionsGrayProjectionsGrayProjectionsGrayProjections
, HeightCharacterHeightCharacterHeightCharacterHeightCharacterheightCharacter
Merkmale).
- 'projection_horizontal_invar'"projection_horizontal_invar""projection_horizontal_invar""projection_horizontal_invar""projection_horizontal_invar"
-
Horizontale Projektion der Grauwerte, die maximal gespreizt sind
(HeightCharacterHeightCharacterHeightCharacterHeightCharacterheightCharacter
Merkmale).
- 'projection_vertical'"projection_vertical""projection_vertical""projection_vertical""projection_vertical"
-
Vertikale Projektion der Grauwerte (siehe
gray_projectionsgray_projectionsGrayProjectionsGrayProjectionsGrayProjections
, WidthCharacterWidthCharacterWidthCharacterWidthCharacterwidthCharacter
Merkmale).
- 'projection_vertical_invar'"projection_vertical_invar""projection_vertical_invar""projection_vertical_invar""projection_vertical_invar"
-
Vertikale Projektion der Grauwerte, die maximal gespreizt sind
(WidthCharacterWidthCharacterWidthCharacterWidthCharacterwidthCharacter
Merkmale).
- 'ratio'"ratio""ratio""ratio""ratio"
-
Seitenverhältnis des Zeichens (siehe
height_width_ratioheight_width_ratioHeightWidthRatioHeightWidthRatioHeightWidthRatio
, 1 Merkmal).
- 'anisometry'"anisometry""anisometry""anisometry""anisometry"
-
Formmerkmal Anisometrie (siehe eccentricityeccentricityEccentricityEccentricityEccentricity
, 1 Merkmal).
- 'width'"width""width""width""width"
-
Breite des Zeichens vor der Normierung auf die Standardgröße
(nicht skalierungsinvariant, siehe
height_width_ratioheight_width_ratioHeightWidthRatioHeightWidthRatioHeightWidthRatio
, 1 Merkmal).
- 'height'"height""height""height""height"
-
Höhe des Zeichens vor der Normierung auf die Standardgröße (nicht
skalierungsinvariant, siehe height_width_ratioheight_width_ratioHeightWidthRatioHeightWidthRatioHeightWidthRatio
, 1
Merkmal).
- 'zoom_factor'"zoom_factor""zoom_factor""zoom_factor""zoom_factor"
-
Größenunterschied zwischen aktuellem Zeichen und den Werten von
WidthCharacterWidthCharacterWidthCharacterWidthCharacterwidthCharacter
und HeightCharacterHeightCharacterHeightCharacterHeightCharacterheightCharacter
(nicht
skalierungsinvariant, 1 Merkmal).
- 'foreground'"foreground""foreground""foreground""foreground"
-
Relativer Anteil der Vordergrund-Pixel (1 Merkmal).
- 'foreground_grid_9'"foreground_grid_9""foreground_grid_9""foreground_grid_9""foreground_grid_9"
-
Relativer Anteil der Vordergrund-Pixel in einem 3x3
Raster innerhalb des umschließenden Rechtecks des Zeichens (9
Merkmale).
- 'foreground_grid_16'"foreground_grid_16""foreground_grid_16""foreground_grid_16""foreground_grid_16"
-
Relativer Anteil der Vordergrund-Pixel in einem 4x4
Raster innerhalb des umschließenden Rechtecks des Zeichens (16
Merkmale).
- 'compactness'"compactness""compactness""compactness""compactness"
-
Formmerkmal Kompaktheit (siehe compactnesscompactnessCompactnessCompactnessCompactness
, 1 Merkmal).
- 'convexity'"convexity""convexity""convexity""convexity"
-
Formmerkmal Konvexität (siehe convexityconvexityConvexityConvexityConvexity
, 1 Merkmal).
- 'moments_region_2nd_invar'"moments_region_2nd_invar""moments_region_2nd_invar""moments_region_2nd_invar""moments_region_2nd_invar"
-
Normierte zweite geometrische Momente der Region (siehe
moments_region_2nd_invarmoments_region_2nd_invarMomentsRegion2ndInvarMomentsRegion2ndInvarMomentsRegion2ndInvar
, 3 Merkmale).
- 'moments_region_2nd_rel_invar'"moments_region_2nd_rel_invar""moments_region_2nd_rel_invar""moments_region_2nd_rel_invar""moments_region_2nd_rel_invar"
-
Normierte zweite relative geometrische Momente der Region (siehe
moments_region_2nd_rel_invarmoments_region_2nd_rel_invarMomentsRegion2ndRelInvarMomentsRegion2ndRelInvarMomentsRegion2ndRelInvar
, 2 Merkmale).
- 'moments_region_3rd_invar'"moments_region_3rd_invar""moments_region_3rd_invar""moments_region_3rd_invar""moments_region_3rd_invar"
-
Normierte dritte geometrische Momente der Region (siehe
moments_region_3rd_invarmoments_region_3rd_invarMomentsRegion3rdInvarMomentsRegion3rdInvarMomentsRegion3rdInvar
, 4 Merkmale).
- 'moments_central'"moments_central""moments_central""moments_central""moments_central"
-
Normierte zentrale geometrische Momente der Region (siehe
moments_region_centralmoments_region_centralMomentsRegionCentralMomentsRegionCentralMomentsRegionCentral
, 4 Merkmale).
- 'moments_gray_plane'"moments_gray_plane""moments_gray_plane""moments_gray_plane""moments_gray_plane"
-
Normierte Grauwertmomente und die Winkel der Grauwertebene (siehe
moments_gray_planemoments_gray_planeMomentsGrayPlaneMomentsGrayPlaneMomentsGrayPlane
, 4 Merkmale)
- 'phi'"phi""phi""phi""phi"
-
Sinus und Kosinus der Orientierung (Winkel) des Zeichens
(siehe elliptic_axiselliptic_axisEllipticAxisEllipticAxisEllipticAxis
, 2 Merkmal).
- 'num_connect'"num_connect""num_connect""num_connect""num_connect"
-
Anzahl der Zusammenhangskomponenten (siehe
connect_and_holesconnect_and_holesConnectAndHolesConnectAndHolesConnectAndHoles
, 1 Merkmal).
- 'num_holes'"num_holes""num_holes""num_holes""num_holes"
-
Anzahl der Hohlflächen (siehe connect_and_holesconnect_and_holesConnectAndHolesConnectAndHolesConnectAndHoles
, 1
Merkmal).
- 'cooc'"cooc""cooc""cooc""cooc"
-
Werte der binären Cooccurrence-Matrix (siehe
gen_cooc_matrixgen_cooc_matrixGenCoocMatrixGenCoocMatrixGenCoocMatrix
, 8 Merkmale).
- 'num_runs'"num_runs""num_runs""num_runs""num_runs"
-
Anzahl der Sehnen der Region normiert auf die Höhe (1
Merkmal).
- 'chord_histo'"chord_histo""chord_histo""chord_histo""chord_histo"
-
Häufigkeit der Sehnen pro Zeile (nicht skalierungsinvariant,
HeightCharacterHeightCharacterHeightCharacterHeightCharacterheightCharacter
Merkmale).
Nachdem der Klassifikator erzeugt wurde, wird er mit
trainf_ocr_class_knntrainf_ocr_class_knnTrainfOcrClassKnnTrainfOcrClassKnnTrainfOcrClassKnn
trainiert. Daraufhin kann der
Klassifikator mit write_ocr_class_knnwrite_ocr_class_knnWriteOcrClassKnnWriteOcrClassKnnWriteOcrClassKnn
abgespeichert werden.
Alternativ können auch sofort nach dem Training Zeichen mit
do_ocr_single_class_knndo_ocr_single_class_knnDoOcrSingleClassKnnDoOcrSingleClassKnnDoOcrSingleClassKnn
oder do_ocr_multi_class_knndo_ocr_multi_class_knnDoOcrMultiClassKnnDoOcrMultiClassKnnDoOcrMultiClassKnn
klassifiziert werden.
Ein Vergleich zwischen k-NN und Support-Vektor-Maschinen (SVM) (siehe
create_ocr_class_svmcreate_ocr_class_svmCreateOcrClassSvmCreateOcrClassSvmCreateOcrClassSvm
) zeigt typischerweise, dass k-NNs
generell schneller trainiert werden, insbesondere bei großen
Trainingsdatensätzen, aber eine leicht schwächere Erkennungsrate
haben. Es ist zu beachten, dass der Vergleich von optimal
abgestimmten Parametern für die SVMs ausgeht.
Ausführungsinformationen
- Multithreading-Typ: reentrant (läuft parallel zu nicht-exklusiven Operatoren).
- Multithreading-Bereich: global (kann von jedem Thread aufgerufen werden).
- Wird ohne Parallelisierung verarbeitet.
Dieser Operator liefert ein Handle zurück. Es ist zu beachten, dass der Zustand einer Instanz dieses Handletyps durch bestimmte Operatoren geändert werden kann, obwohl das Handle als Eingabeparameter in diesen Operatoren verwendet wird.
Parameter
WidthCharacterWidthCharacterWidthCharacterWidthCharacterwidthCharacter
(input_control) integer →
HTupleHTupleHtuple (integer) (int / long) (Hlong) (Hlong)
Breite des Rechtecks, auf die die Grauwerte des
segmentierten Zeichens skaliert werden.
Defaultwert: 8
Wertevorschläge: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 14, 16, 20
Typischer Wertebereich: 4
≤
WidthCharacter
WidthCharacter
WidthCharacter
WidthCharacter
widthCharacter
≤
20
HeightCharacterHeightCharacterHeightCharacterHeightCharacterheightCharacter
(input_control) integer →
HTupleHTupleHtuple (integer) (int / long) (Hlong) (Hlong)
Höhe des Rechtecks, auf die die Grauwerte des
segmentierten Zeichens skaliert werden.
Defaultwert: 10
Wertevorschläge: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 14, 16, 20
Typischer Wertebereich: 4
≤
HeightCharacter
HeightCharacter
HeightCharacter
HeightCharacter
heightCharacter
≤
20
InterpolationInterpolationInterpolationInterpolationinterpolation
(input_control) string →
HTupleHTupleHtuple (string) (string) (HString) (char*)
Interpolationsmodus bei der Skalierung der Zeichen.
Defaultwert:
'constant'
"constant"
"constant"
"constant"
"constant"
Werteliste: 'bicubic'"bicubic""bicubic""bicubic""bicubic", 'bilinear'"bilinear""bilinear""bilinear""bilinear", 'constant'"constant""constant""constant""constant", 'nearest_neighbor'"nearest_neighbor""nearest_neighbor""nearest_neighbor""nearest_neighbor", 'weighted'"weighted""weighted""weighted""weighted"
FeaturesFeaturesFeaturesFeaturesfeatures
(input_control) string(-array) →
HTupleHTupleHtuple (string) (string) (HString) (char*)
Merkmale, die zur Klassifikation verwendet werden.
Defaultwert:
'default'
"default"
"default"
"default"
"default"
Werteliste: 'anisometry'"anisometry""anisometry""anisometry""anisometry", 'chord_histo'"chord_histo""chord_histo""chord_histo""chord_histo", 'compactness'"compactness""compactness""compactness""compactness", 'convexity'"convexity""convexity""convexity""convexity", 'cooc'"cooc""cooc""cooc""cooc", 'default'"default""default""default""default", 'foreground'"foreground""foreground""foreground""foreground", 'foreground_grid_16'"foreground_grid_16""foreground_grid_16""foreground_grid_16""foreground_grid_16", 'foreground_grid_9'"foreground_grid_9""foreground_grid_9""foreground_grid_9""foreground_grid_9", 'gradient_8dir'"gradient_8dir""gradient_8dir""gradient_8dir""gradient_8dir", 'height'"height""height""height""height", 'moments_central'"moments_central""moments_central""moments_central""moments_central", 'moments_gray_plane'"moments_gray_plane""moments_gray_plane""moments_gray_plane""moments_gray_plane", 'moments_region_2nd_invar'"moments_region_2nd_invar""moments_region_2nd_invar""moments_region_2nd_invar""moments_region_2nd_invar", 'moments_region_2nd_rel_invar'"moments_region_2nd_rel_invar""moments_region_2nd_rel_invar""moments_region_2nd_rel_invar""moments_region_2nd_rel_invar", 'moments_region_3rd_invar'"moments_region_3rd_invar""moments_region_3rd_invar""moments_region_3rd_invar""moments_region_3rd_invar", 'num_connect'"num_connect""num_connect""num_connect""num_connect", 'num_holes'"num_holes""num_holes""num_holes""num_holes", 'num_runs'"num_runs""num_runs""num_runs""num_runs", 'phi'"phi""phi""phi""phi", 'pixel'"pixel""pixel""pixel""pixel", 'pixel_binary'"pixel_binary""pixel_binary""pixel_binary""pixel_binary", 'pixel_invar'"pixel_invar""pixel_invar""pixel_invar""pixel_invar", 'projection_horizontal'"projection_horizontal""projection_horizontal""projection_horizontal""projection_horizontal", 'projection_horizontal_invar'"projection_horizontal_invar""projection_horizontal_invar""projection_horizontal_invar""projection_horizontal_invar", 'projection_vertical'"projection_vertical""projection_vertical""projection_vertical""projection_vertical", 'projection_vertical_invar'"projection_vertical_invar""projection_vertical_invar""projection_vertical_invar""projection_vertical_invar", 'ratio'"ratio""ratio""ratio""ratio", 'width'"width""width""width""width", 'zoom_factor'"zoom_factor""zoom_factor""zoom_factor""zoom_factor"
CharactersCharactersCharactersCharacterscharacters
(input_control) string-array →
HTupleHTupleHtuple (string) (string) (HString) (char*)
Alle Zeichen des zu lesenden Zeichensatzes.
Defaultwert:
['0','1','2','3','4','5','6','7','8','9']
["0","1","2","3","4","5","6","7","8","9"]
["0","1","2","3","4","5","6","7","8","9"]
["0","1","2","3","4","5","6","7","8","9"]
["0","1","2","3","4","5","6","7","8","9"]
GenParamNameGenParamNameGenParamNameGenParamNamegenParamName
(input_control) string-array →
HTupleHTupleHtuple (string) (string) (HString) (char*)
Dieser Parameter wird noch nicht unterstützt.
Defaultwert: []
Werteliste: []
GenParamValueGenParamValueGenParamValueGenParamValuegenParamValue
(input_control) number-array →
HTupleHTupleHtuple (integer / string) (int / long / string) (Hlong / HString) (Hlong / char*)
Dieser Parameter wird noch nicht unterstützt.
Defaultwert: []
Werteliste: []
OCRHandleOCRHandleOCRHandleOCRHandleOCRHandle
(output_control) ocr_knn →
HOCRKnn, HTupleHTupleHtuple (handle) (IntPtr) (HHandle) (handle)
Handle des k-NN Klassifikators.
Beispiel (HDevelop)
read_image (Image, 'letters')
* Segment the image.
binary_threshold(Image,&Region, 'otsu', 'dark', &UsedThreshold);
dilation_circle (Region, RegionDilation, 3.5)
connection (RegionDilation, ConnectedRegions)
intersection (ConnectedRegions, Region, RegionIntersection)
sort_region (RegionIntersection, Characters, 'character', 'true', 'row')
* Generate the training file.
count_obj (Characters, Number)
Classes := []
for J := 0 to 25 by 1
Classes := [Classes,gen_tuple_const(20,chr(ord('a')+J))]
endfor
Classes := [Classes,gen_tuple_const(20,'.')]
write_ocr_trainf (Characters, Image, Classes, 'letters.trf')
* Generate and train the classifier.
read_ocr_trainf_names ('letters.trf', CharacterNames, CharacterCount)
create_ocr_class_knn (8, 10, 'constant', 'default', CharacterNames, \
[], [], OCRHandle)
trainf_ocr_class_knn (OCRHandle, 'letters.trf', [], [])
* Re-classify the characters in the image.
do_ocr_multi_class_knn (Characters, Image, OCRHandle, Class, Confidence)
Ergebnis
Sind die Parameterwerte korrekt, dann liefert
create_ocr_class_knncreate_ocr_class_knnCreateOcrClassKnnCreateOcrClassKnnCreateOcrClassKnn
den Wert 2 (H_MSG_TRUE). Gegebenenfalls wird
eine Fehlerbehandlung durchgeführt.
Nachfolger
trainf_ocr_class_knntrainf_ocr_class_knnTrainfOcrClassKnnTrainfOcrClassKnnTrainfOcrClassKnn
Alternativen
create_ocr_class_svmcreate_ocr_class_svmCreateOcrClassSvmCreateOcrClassSvmCreateOcrClassSvm
Siehe auch
do_ocr_single_class_knndo_ocr_single_class_knnDoOcrSingleClassKnnDoOcrSingleClassKnnDoOcrSingleClassKnn
,
do_ocr_multi_class_knndo_ocr_multi_class_knnDoOcrMultiClassKnnDoOcrMultiClassKnnDoOcrMultiClassKnn
,
clear_class_knnclear_class_knnClearClassKnnClearClassKnnClearClassKnn
,
create_class_knncreate_class_knnCreateClassKnnCreateClassKnnCreateClassKnn
,
trainf_ocr_class_knntrainf_ocr_class_knnTrainfOcrClassKnnTrainfOcrClassKnnTrainfOcrClassKnn
,
classify_class_knnclassify_class_knnClassifyClassKnnClassifyClassKnnClassifyClassKnn
Modul
OCR/OCV