do_ocr_single_class_knnT_do_ocr_single_class_knnDoOcrSingleClassKnnDoOcrSingleClassKnn (Operator)
Name
do_ocr_single_class_knnT_do_ocr_single_class_knnDoOcrSingleClassKnnDoOcrSingleClassKnn — Klassifikation eines Zeichens mit einem OCR-Klassifikator.
Signatur
void DoOcrSingleClassKnn(const HObject& Character, const HObject& Image, const HTuple& OCRHandle, const HTuple& NumClasses, const HTuple& NumNeighbors, HTuple* Class, HTuple* Confidence)
HTuple HRegion::DoOcrSingleClassKnn(const HImage& Image, const HOCRKnn& OCRHandle, const HTuple& NumClasses, const HTuple& NumNeighbors, HTuple* Confidence) const
HString HRegion::DoOcrSingleClassKnn(const HImage& Image, const HOCRKnn& OCRHandle, const HTuple& NumClasses, const HTuple& NumNeighbors, double* Confidence) const
HTuple HOCRKnn::DoOcrSingleClassKnn(const HRegion& Character, const HImage& Image, const HTuple& NumClasses, const HTuple& NumNeighbors, HTuple* Confidence) const
HString HOCRKnn::DoOcrSingleClassKnn(const HRegion& Character, const HImage& Image, const HTuple& NumClasses, const HTuple& NumNeighbors, double* Confidence) const
static void HOperatorSet.DoOcrSingleClassKnn(HObject character, HObject image, HTuple OCRHandle, HTuple numClasses, HTuple numNeighbors, out HTuple classVal, out HTuple confidence)
HTuple HRegion.DoOcrSingleClassKnn(HImage image, HOCRKnn OCRHandle, HTuple numClasses, HTuple numNeighbors, out HTuple confidence)
string HRegion.DoOcrSingleClassKnn(HImage image, HOCRKnn OCRHandle, HTuple numClasses, HTuple numNeighbors, out double confidence)
HTuple HOCRKnn.DoOcrSingleClassKnn(HRegion character, HImage image, HTuple numClasses, HTuple numNeighbors, out HTuple confidence)
string HOCRKnn.DoOcrSingleClassKnn(HRegion character, HImage image, HTuple numClasses, HTuple numNeighbors, out double confidence)
Beschreibung
do_ocr_single_class_knndo_ocr_single_class_knnDoOcrSingleClassKnnDoOcrSingleClassKnnDoOcrSingleClassKnn berechnet mit dem durch
OCRHandleOCRHandleOCRHandleOCRHandleOCRHandle gegebenen k-NN-Klassifikator zu den Eigenschaften
des durch die Region CharacterCharacterCharacterCharactercharacter und die Grauwerte ImageImageImageImageimage
gegebenen Zeichens die NumNeighborsNumNeighborsNumNeighborsNumNeighborsnumNeighbors besten Trainingsbeispiele und
gibt deren Klassen in ClassClassClassClassclassVal und die zugehörigen Konfidenzen
in ConfidenceConfidenceConfidenceConfidenceconfidence zurück.
Gehören die ersten
NumNeighborsNumNeighborsNumNeighborsNumNeighborsnumNeighbors Trainingsbeispiele zu verschiedenen Klassen, werden
maximal NumClassesNumClassesNumClassesNumClassesnumClasses Klassen sortiert nach Häufigkeit und gewichteter
Distanz zurückgegeben.
Die Konfidenzen liegen zwischen 0.0 und 1.0. Je höher der Wert, desto
sicherer ist die Klassifikation.
Die Konfidenzen können nur robust ermittelt werden,
wenn NumNeighborsNumNeighborsNumNeighborsNumNeighborsnumNeighbors ausreichend groß ist.
Da potentiell mehrere Klassen zurückgeliefert werden können, darf
CharacterCharacterCharacterCharactercharacter nur eine Region (ein Zeichen) enthalten. Falls
mehrere Zeichen in einem Aufruf klassifiziert werden sollen, muss
do_ocr_multi_class_knndo_ocr_multi_class_knnDoOcrMultiClassKnnDoOcrMultiClassKnnDoOcrMultiClassKnn verwendet werden.
Vor dem Aufruf von do_ocr_single_class_knndo_ocr_single_class_knnDoOcrSingleClassKnnDoOcrSingleClassKnnDoOcrSingleClassKnn sollte
der OCR-Klassifikator bereits mit trainf_ocr_class_knntrainf_ocr_class_knnTrainfOcrClassKnnTrainfOcrClassKnnTrainfOcrClassKnn oder
select_feature_set_trainf_knnselect_feature_set_trainf_knnSelectFeatureSetTrainfKnnSelectFeatureSetTrainfKnnSelectFeatureSetTrainfKnn trainiert worden sein.
Wenn nur eine Klasse unter den nächsten NumNeighborsNumNeighborsNumNeighborsNumNeighborsnumNeighbors
Nachbarn ist, wird auch nur eine Klasse zurückgegeben.
Ausführungsinformationen
- Multithreading-Typ: reentrant (läuft parallel zu nicht-exklusiven Operatoren).
- Multithreading-Bereich: global (kann von jedem Thread aufgerufen werden).
- Wird ohne Parallelisierung verarbeitet.
Parameter
CharacterCharacterCharacterCharactercharacter (input_object) region → objectHRegionHRegionHobject
Zu erkennendes Zeichen.
ImageImageImageImageimage (input_object) singlechannelimage → objectHImageHImageHobject (byte / uint2)
Grauwerte des Zeichens.
OCRHandleOCRHandleOCRHandleOCRHandleOCRHandle (input_control) ocr_knn → HOCRKnn, HTupleHTupleHtuple (handle) (IntPtr) (HHandle) (handle)
Handle des OCR-Klassifikators.
NumClassesNumClassesNumClassesNumClassesnumClasses (input_control) integer-array → HTupleHTupleHtuple (integer) (int / long) (Hlong) (Hlong)
Anzahl der maximal zu bestimmenden besten Klassen.
Defaultwert: 1
Wertevorschläge: 1, 2, 3, 4, 5
NumNeighborsNumNeighborsNumNeighborsNumNeighborsnumNeighbors (input_control) integer-array → HTupleHTupleHtuple (integer) (int / long) (Hlong) (Hlong)
Anzahl der zu bestimmenden nächsten Nachbarn.
Defaultwert: 1
Wertevorschläge: 1, 2, 3, 4, 5
ClassClassClassClassclassVal (output_control) string(-array) → HTupleHTupleHtuple (string) (string) (HString) (char*)
Ergebnis der Klassifikation des Zeichens durch
das k-NN.
ConfidenceConfidenceConfidenceConfidenceconfidence (output_control) real(-array) → HTupleHTupleHtuple (real) (double) (double) (double)
Konfidenz(en) der Klasse(n).
Ergebnis
Sind die Parameterwerte korrekt, dann liefert
do_ocr_single_class_knndo_ocr_single_class_knnDoOcrSingleClassKnnDoOcrSingleClassKnnDoOcrSingleClassKnn den Wert 2 (H_MSG_TRUE). Gegebenenfalls wird
eine Fehlerbehandlung durchgeführt.
Vorgänger
trainf_ocr_class_knntrainf_ocr_class_knnTrainfOcrClassKnnTrainfOcrClassKnnTrainfOcrClassKnn,
read_ocr_class_knnread_ocr_class_knnReadOcrClassKnnReadOcrClassKnnReadOcrClassKnn
Alternativen
do_ocr_multi_class_knndo_ocr_multi_class_knnDoOcrMultiClassKnnDoOcrMultiClassKnnDoOcrMultiClassKnn
Siehe auch
create_ocr_class_knncreate_ocr_class_knnCreateOcrClassKnnCreateOcrClassKnnCreateOcrClassKnn,
classify_class_knnclassify_class_knnClassifyClassKnnClassifyClassKnnClassifyClassKnn
Modul
OCR/OCV