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do_ocr_word_knnT_do_ocr_word_knnDoOcrWordKnnDoOcrWordKnndo_ocr_word_knn (Operator)

Name

do_ocr_word_knnT_do_ocr_word_knnDoOcrWordKnnDoOcrWordKnndo_ocr_word_knn — Klassifikation einer Zeichengruppe mit einem OCR-Klassifikator.

Signatur

do_ocr_word_knn(Character, Image : : OCRHandle, Expression, NumAlternatives, NumCorrections : Class, Confidence, Word, Score)

Herror T_do_ocr_word_knn(const Hobject Character, const Hobject Image, const Htuple OCRHandle, const Htuple Expression, const Htuple NumAlternatives, const Htuple NumCorrections, Htuple* Class, Htuple* Confidence, Htuple* Word, Htuple* Score)

void DoOcrWordKnn(const HObject& Character, const HObject& Image, const HTuple& OCRHandle, const HTuple& Expression, const HTuple& NumAlternatives, const HTuple& NumCorrections, HTuple* Class, HTuple* Confidence, HTuple* Word, HTuple* Score)

HTuple HRegion::DoOcrWordKnn(const HImage& Image, const HOCRKnn& OCRHandle, const HString& Expression, Hlong NumAlternatives, Hlong NumCorrections, HTuple* Confidence, HString* Word, double* Score) const

HString HRegion::DoOcrWordKnn(const HImage& Image, const HOCRKnn& OCRHandle, const HString& Expression, Hlong NumAlternatives, Hlong NumCorrections, double* Confidence, HString* Word, double* Score) const

HString HRegion::DoOcrWordKnn(const HImage& Image, const HOCRKnn& OCRHandle, const char* Expression, Hlong NumAlternatives, Hlong NumCorrections, double* Confidence, HString* Word, double* Score) const

HString HRegion::DoOcrWordKnn(const HImage& Image, const HOCRKnn& OCRHandle, const wchar_t* Expression, Hlong NumAlternatives, Hlong NumCorrections, double* Confidence, HString* Word, double* Score) const   (Nur Windows)

HTuple HOCRKnn::DoOcrWordKnn(const HRegion& Character, const HImage& Image, const HString& Expression, Hlong NumAlternatives, Hlong NumCorrections, HTuple* Confidence, HString* Word, double* Score) const

HString HOCRKnn::DoOcrWordKnn(const HRegion& Character, const HImage& Image, const HString& Expression, Hlong NumAlternatives, Hlong NumCorrections, double* Confidence, HString* Word, double* Score) const

HString HOCRKnn::DoOcrWordKnn(const HRegion& Character, const HImage& Image, const char* Expression, Hlong NumAlternatives, Hlong NumCorrections, double* Confidence, HString* Word, double* Score) const

HString HOCRKnn::DoOcrWordKnn(const HRegion& Character, const HImage& Image, const wchar_t* Expression, Hlong NumAlternatives, Hlong NumCorrections, double* Confidence, HString* Word, double* Score) const   (Nur Windows)

static void HOperatorSet.DoOcrWordKnn(HObject character, HObject image, HTuple OCRHandle, HTuple expression, HTuple numAlternatives, HTuple numCorrections, out HTuple classVal, out HTuple confidence, out HTuple word, out HTuple score)

HTuple HRegion.DoOcrWordKnn(HImage image, HOCRKnn OCRHandle, string expression, int numAlternatives, int numCorrections, out HTuple confidence, out string word, out double score)

string HRegion.DoOcrWordKnn(HImage image, HOCRKnn OCRHandle, string expression, int numAlternatives, int numCorrections, out double confidence, out string word, out double score)

HTuple HOCRKnn.DoOcrWordKnn(HRegion character, HImage image, string expression, int numAlternatives, int numCorrections, out HTuple confidence, out string word, out double score)

string HOCRKnn.DoOcrWordKnn(HRegion character, HImage image, string expression, int numAlternatives, int numCorrections, out double confidence, out string word, out double score)

def do_ocr_word_knn(character: HObject, image: HObject, ocrhandle: HHandle, expression: str, num_alternatives: int, num_corrections: int) -> Tuple[Sequence[str], Sequence[float], str, float]

def do_ocr_word_knn_s(character: HObject, image: HObject, ocrhandle: HHandle, expression: str, num_alternatives: int, num_corrections: int) -> Tuple[str, float, str, float]

Beschreibung

do_ocr_word_knndo_ocr_word_knnDoOcrWordKnnDoOcrWordKnnDoOcrWordKnndo_ocr_word_knn verhält sich wie do_ocr_multi_class_knndo_ocr_multi_class_knnDoOcrMultiClassKnnDoOcrMultiClassKnnDoOcrMultiClassKnndo_ocr_multi_class_knn, indem es mit dem durch OCRHandleOCRHandleOCRHandleOCRHandleOCRHandleocrhandle gegebenen OCR-Klassifikator zu den durch die Regionen CharacterCharacterCharacterCharactercharactercharacter und die Grauwerte ImageImageImageImageimageimage gegebenen Zeichen die jeweils beste Klasse berechnet, und die Klassen in ClassClassClassClassclassValclass und die zugehörigen Konfidenzen der Klassen in ConfidenceConfidenceConfidenceConfidenceconfidenceconfidence zurückgibt. Die Konfidenzen liegen zwischen 0.0 und 1.0. Je höher der Wert, desto sicherer ist die Klassifikation der einzelnen Zeichen.

Im Gegensatz zu do_ocr_multi_class_knndo_ocr_multi_class_knnDoOcrMultiClassKnnDoOcrMultiClassKnnDoOcrMultiClassKnndo_ocr_multi_class_knn behandelt do_ocr_word_knndo_ocr_word_knnDoOcrWordKnnDoOcrWordKnnDoOcrWordKnndo_ocr_word_knn die Zeichengruppe als eine Einheit, die durch Aneinanderhängen von Klassennamen für jedes einzelne Zeichen ein Wort WordWordWordWordwordword liefert. Dies ermöglicht die Einschränkung der erlaubten Klassifikationsergebnisse auf Textebene durch Angabe eines Ausdrucks ExpressionExpressionExpressionExpressionexpressionexpression, der das erwartete Wort beschreibt.

Ein Ausdruck kann das Wort auf ein festes Lexikon, welches zuvor durch create_lexiconcreate_lexiconCreateLexiconCreateLexiconCreateLexiconcreate_lexicon oder import_lexiconimport_lexiconImportLexiconImportLexiconImportLexiconimport_lexicon erzeugt wurde, einschränken, indem der Name des Lexikons in spitzen Klammern wie in '<meinlexikon>'"<meinlexikon>""<meinlexikon>""<meinlexikon>""<meinlexikon>""<meinlexikon>" angegeben wird. Hat der Ausdruck eine andere Form, so wird er als regulärer Ausdruck mit derselben Syntax wie für tuple_regexp_matchtuple_regexp_matchTupleRegexpMatchTupleRegexpMatchTupleRegexpMatchtuple_regexp_match interpretiert. Bei Verwendung von Quantifikatoren wie '*' sollte man normalerweise mit einem Ausdruck der Form '^...'$'"$""$""$""$""$"' dafür sorgen, dass das gesamte Wort verwendet wird.

Im Gegensatz zu tuple_regexp_matchtuple_regexp_matchTupleRegexpMatchTupleRegexpMatchTupleRegexpMatchtuple_regexp_match erlaubt do_ocr_word_knndo_ocr_word_knnDoOcrWordKnnDoOcrWordKnnDoOcrWordKnndo_ocr_word_knn keine Angabe von zusätzlichen Optionen für ExpressionExpressionExpressionExpressionexpressionexpression in einem Tupel.

Falls das aus den jeweils besten Klassen abgeleitete Wort dem Ausdruck nicht genügt, versucht do_ocr_word_knndo_ocr_word_knnDoOcrWordKnnDoOcrWordKnnDoOcrWordKnndo_ocr_word_knn eine Korrektur durch Berücksichtigung der NumAlternativesNumAlternativesNumAlternativesNumAlternativesnumAlternativesnum_alternatives besten Klassen für jedes Zeichen, so wie sie von do_ocr_single_class_knndo_ocr_single_class_knnDoOcrSingleClassKnnDoOcrSingleClassKnnDoOcrSingleClassKnndo_ocr_single_class_knn für ein einzelnes Zeichen bestimmt werden. Hierzu werden alle möglichen Korrekturen ausprobiert, bei denen die Klassifikation von höchstens NumCorrectionsNumCorrectionsNumCorrectionsNumCorrectionsnumCorrectionsnum_corrections Zeichenregionen geändert wird. Zu beachten ist hierbei, dass NumAlternativesNumAlternativesNumAlternativesNumAlternativesnumAlternativesnum_alternatives und NumCorrectionsNumCorrectionsNumCorrectionsNumCorrectionsnumCorrectionsnum_corrections Auswirkungen auf die Komplexität des Algorithmus haben und daher in manchen Fällen intern beschränkt werden müssen. Für weitere Informationen siehe den Abschnitt 'Komplexität' weiter unten.

Falls der Ausdruck ein Lexikon beschreibt und die obige Prozedur nicht zum Erfolg führte, so wird das ähnlichste Wort aus dem Lexikon zurückgegeben, solange für die Korrektur weniger als NumCorrectionsNumCorrectionsNumCorrectionsNumCorrectionsnumCorrectionsnum_corrections Editieroperationen benötigt werden (siehe suggest_lexiconsuggest_lexiconSuggestLexiconSuggestLexiconSuggestLexiconsuggest_lexicon).

Das Ergebnis wird mit einem ScoreScoreScoreScorescorescore zwischen 0.0 (keine Korrektur gefunden) und 1.0 (ursprüngliches Wort war schon korrekt) bewertet. Verringert wird der ScoreScoreScoreScorescorescore durch das Anbringen einer Strafe entsprechend der Anzahl korrigierter Zeichen und einer (kleineren) Strafe für das Ignorieren von Klassen mit höherer Konfidenz um einen Ausdruck ExpressionExpressionExpressionExpressionexpressionexpression zu erhalten:

wobei num_corr die Anzahl tatsächlich angebrachter Korrekturen und num_alt die Anzahl ignorierter Alternativen ist.

Diese Bewertung ist rein kombinatorisch und berücksichtigt nicht die ursprünglichen Konfidenzen der besten Klassen.

Ausführungsinformationen

Parameter

CharacterCharacterCharacterCharactercharactercharacter (input_object)  region(-array) → objectHRegionHObjectHRegionHobject

Zu erkennende Zeichen.

ImageImageImageImageimageimage (input_object)  singlechannelimage → objectHImageHObjectHImageHobject (byte / uint2)

Grauwerte der Zeichen.

OCRHandleOCRHandleOCRHandleOCRHandleOCRHandleocrhandle (input_control)  ocr_knn → HOCRKnn, HTupleHHandleHTupleHtuple (handle) (IntPtr) (HHandle) (handle)

Handle des OCR-Klassifikators.

ExpressionExpressionExpressionExpressionexpressionexpression (input_control)  string → HTuplestrHTupleHtuple (string) (string) (HString) (char*)

Ausdruck, der die erlaubte Wortstruktur beschreibt

NumAlternativesNumAlternativesNumAlternativesNumAlternativesnumAlternativesnum_alternatives (input_control)  integer → HTupleintHTupleHtuple (integer) (int / long) (Hlong) (Hlong)

Anzahl der Klassen pro Zeichen, die für die interne Wortkorrektur berücksichtigt werden.

Defaultwert: 3

Wertevorschläge: 3, 4, 5

Typischer Wertebereich: 1 ≤ NumAlternatives NumAlternatives NumAlternatives NumAlternatives numAlternatives num_alternatives ≤ 5

NumCorrectionsNumCorrectionsNumCorrectionsNumCorrectionsnumCorrectionsnum_corrections (input_control)  integer → HTupleintHTupleHtuple (integer) (int / long) (Hlong) (Hlong)

Maximale Anzahl der korrigierten Zeichen.

Defaultwert: 2

Wertevorschläge: 1, 2, 3, 4, 5

Typischer Wertebereich: 0 ≤ NumCorrections NumCorrections NumCorrections NumCorrections numCorrections num_corrections ≤ 5

ClassClassClassClassclassValclass (output_control)  string(-array) → HTupleSequence[str]HTupleHtuple (string) (string) (HString) (char*)

Ergebnis der Klassifikation der Zeichen durch das k-NN.

Parameteranzahl: Class == Character

ConfidenceConfidenceConfidenceConfidenceconfidenceconfidence (output_control)  real(-array) → HTupleSequence[float]HTupleHtuple (real) (double) (double) (double)

Konfidenz der Klasse der Zeichen.

Parameteranzahl: Confidence == Character

WordWordWordWordwordword (output_control)  string → HTuplestrHTupleHtuple (string) (string) (HString) (char*)

Text des Wortes nach Klassifikation und Korrektur.

ScoreScoreScoreScorescorescore (output_control)  real → HTuplefloatHTupleHtuple (real) (double) (double) (double)

Ähnlichkeitsmaß von korrigiertem Wort zum Original.

Komplexität

Die Komplexität des Prüfens aller möglichen Korrekturen hat die Größenordnung , wobei a die Anzahl der Alternativen, n die Anzahl der Zeichenregionen und c die Anzahl der erlaubten Korrekturen ist. Als Absicherung gegen quasi-unendliche Schleifen im Falle von großem n wird der Wert von c intern beschränkt auf 5, 3, oder 1, falls a*n >= 30, 60, bzw. 90.

Ergebnis

Sind die Parameterwerte korrekt, dann liefert do_ocr_word_knndo_ocr_word_knnDoOcrWordKnnDoOcrWordKnnDoOcrWordKnndo_ocr_word_knn den Wert TRUE. Gegebenenfalls wird eine Fehlerbehandlung durchgeführt.

Vorgänger

trainf_ocr_class_knntrainf_ocr_class_knnTrainfOcrClassKnnTrainfOcrClassKnnTrainfOcrClassKnntrainf_ocr_class_knn, read_ocr_class_knnread_ocr_class_knnReadOcrClassKnnReadOcrClassKnnReadOcrClassKnnread_ocr_class_knn

Alternativen

do_ocr_multi_class_knndo_ocr_multi_class_knnDoOcrMultiClassKnnDoOcrMultiClassKnnDoOcrMultiClassKnndo_ocr_multi_class_knn

Siehe auch

create_ocr_class_knncreate_ocr_class_knnCreateOcrClassKnnCreateOcrClassKnnCreateOcrClassKnncreate_ocr_class_knn, classify_class_knnclassify_class_knnClassifyClassKnnClassifyClassKnnClassifyClassKnnclassify_class_knn

Modul

OCR/OCV

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