trainf_ocr_class_svmT_trainf_ocr_class_svmTrainfOcrClassSvmTrainfOcrClassSvm (Operator)

Name

trainf_ocr_class_svmT_trainf_ocr_class_svmTrainfOcrClassSvmTrainfOcrClassSvm — Trainieren eines OCR-Klassifikators.

Signatur

trainf_ocr_class_svm( : : OCRHandle, TrainingFile, Epsilon, TrainMode : )

Herror T_trainf_ocr_class_svm(const Htuple OCRHandle, const Htuple TrainingFile, const Htuple Epsilon, const Htuple TrainMode)

void TrainfOcrClassSvm(const HTuple& OCRHandle, const HTuple& TrainingFile, const HTuple& Epsilon, const HTuple& TrainMode)

void HOCRSvm::TrainfOcrClassSvm(const HTuple& TrainingFile, double Epsilon, const HTuple& TrainMode) const

void HOCRSvm::TrainfOcrClassSvm(const HString& TrainingFile, double Epsilon, const HString& TrainMode) const

void HOCRSvm::TrainfOcrClassSvm(const char* TrainingFile, double Epsilon, const char* TrainMode) const

void HOCRSvm::TrainfOcrClassSvm(const wchar_t* TrainingFile, double Epsilon, const wchar_t* TrainMode) const   (Nur Windows)

static void HOperatorSet.TrainfOcrClassSvm(HTuple OCRHandle, HTuple trainingFile, HTuple epsilon, HTuple trainMode)

void HOCRSvm.TrainfOcrClassSvm(HTuple trainingFile, double epsilon, HTuple trainMode)

void HOCRSvm.TrainfOcrClassSvm(string trainingFile, double epsilon, string trainMode)

Beschreibung

trainf_ocr_class_svmtrainf_ocr_class_svmTrainfOcrClassSvmTrainfOcrClassSvmTrainfOcrClassSvm trainiert den OCR-Klassifikator OCRHandleOCRHandleOCRHandleOCRHandleOCRHandle mit den Trainingszeichen, die in den durch TrainingFileTrainingFileTrainingFileTrainingFiletrainingFile angegebenen OCR-Trainingsdateien enthalten sind. Die Trainingsdateien müssen zuvor, z.B. mit write_ocr_trainfwrite_ocr_trainfWriteOcrTrainfWriteOcrTrainfWriteOcrTrainf, erzeugt worden sein. Die Parameter EpsilonEpsilonEpsilonEpsilonepsilon und TrainModeTrainModeTrainModeTrainModetrainMode haben dieselbe Bedeutung wie bei train_class_svmtrain_class_svmTrainClassSvmTrainClassSvmTrainClassSvm und werden dort beschrieben. Es ist zu beachten, dass Trainingszeichen, die keine entsprechende Klasse im Klassifikator OCRHandleOCRHandleOCRHandleOCRHandleOCRHandle haben, verworfen werden.

Ausführungsinformationen

Dieser Operator modifiziert den Zustand des folgenden Eingabeparameters:

Während der Ausführung dieses Operators muss der Zugriff auf den Wert dieses Parameters synchronisiert werden, wenn er über mehrere Threads hinweg verwendet wird.

Parameter

OCRHandleOCRHandleOCRHandleOCRHandleOCRHandle (input_control, Zustand wird modifiziert)  ocr_svm HOCRSvm, HTupleHTupleHtuple (handle) (IntPtr) (HHandle) (handle)

Handle des OCR-Klassifikators.

TrainingFileTrainingFileTrainingFileTrainingFiletrainingFile (input_control)  filename.read(-array) HTupleHTupleHtuple (string) (string) (HString) (char*)

Namen der Trainingsdateien.

Defaultwert: 'ocr.trf' "ocr.trf" "ocr.trf" "ocr.trf" "ocr.trf"

Dateiendung: .trf, .otr

EpsilonEpsilonEpsilonEpsilonepsilon (input_control)  real HTupleHTupleHtuple (real) (double) (double) (double)

Abbruchparameter für das Training.

Defaultwert: 0.001

Wertevorschläge: 0.00001, 0.0001, 0.001, 0.01, 0.1

TrainModeTrainModeTrainModeTrainModetrainMode (input_control)  number HTupleHTupleHtuple (string / integer) (string / int / long) (HString / Hlong) (char* / Hlong)

Modus des Trainings.

Defaultwert: 'default' "default" "default" "default" "default"

Werteliste: 'add_sv_to_train_set'"add_sv_to_train_set""add_sv_to_train_set""add_sv_to_train_set""add_sv_to_train_set", 'default'"default""default""default""default"

Beispiel (HDevelop)

* Train an OCR classifier
read_ocr_trainf_names ('ocr.trf', CharacterNames, CharacterCount)
create_ocr_class_svm (8, 10, 'constant', 'default', CharacterNames, \
                      'rbf', 0.01, 0.01, 'one-versus-one', \
                      'normalization', 81, OCRHandle)
trainf_ocr_class_svm (OCRHandle, 'ocr.trf', 0.001, 'default')
write_ocr_class_svm (OCRHandle, 'ocr.osc')

Ergebnis

Sind die Parameterwerte korrekt, dann liefert trainf_ocr_class_svmtrainf_ocr_class_svmTrainfOcrClassSvmTrainfOcrClassSvmTrainfOcrClassSvm den Wert 2 (H_MSG_TRUE). Gegebenenfalls wird eine Fehlerbehandlung durchgeführt.

Falls trainf_ocr_class_svmtrainf_ocr_class_svmTrainfOcrClassSvmTrainfOcrClassSvmTrainfOcrClassSvm den Fehler 9211 (Matrix ist nicht positiv definit) bei Preprocessing = 'canonical_variates'"canonical_variates""canonical_variates""canonical_variates""canonical_variates" zurückliefert, bedeutet dies typischerweise, dass für die verschiedenen Klassen zu wenige Trainingsmuster gespeichert worden sind. Für diesen Fall ist es sinnvoll, Preprocessing auf 'normalization'"normalization""normalization""normalization""normalization" zu setzen. Ansonsten ist es auch möglich, mehr Trainingsmuster hinzuzufügen.

Vorgänger

create_ocr_class_svmcreate_ocr_class_svmCreateOcrClassSvmCreateOcrClassSvmCreateOcrClassSvm, write_ocr_trainfwrite_ocr_trainfWriteOcrTrainfWriteOcrTrainfWriteOcrTrainf, append_ocr_trainfappend_ocr_trainfAppendOcrTrainfAppendOcrTrainfAppendOcrTrainf, write_ocr_trainf_imagewrite_ocr_trainf_imageWriteOcrTrainfImageWriteOcrTrainfImageWriteOcrTrainfImage

Nachfolger

do_ocr_single_class_svmdo_ocr_single_class_svmDoOcrSingleClassSvmDoOcrSingleClassSvmDoOcrSingleClassSvm, do_ocr_multi_class_svmdo_ocr_multi_class_svmDoOcrMultiClassSvmDoOcrMultiClassSvmDoOcrMultiClassSvm, write_ocr_class_svmwrite_ocr_class_svmWriteOcrClassSvmWriteOcrClassSvmWriteOcrClassSvm

Alternativen

read_ocr_class_svmread_ocr_class_svmReadOcrClassSvmReadOcrClassSvmReadOcrClassSvm

Siehe auch

train_class_svmtrain_class_svmTrainClassSvmTrainClassSvmTrainClassSvm

Modul

OCR/OCV