get_text_resultT_get_text_resultGetTextResultGetTextResultget_text_result (Operator)

Name

get_text_resultT_get_text_resultGetTextResultGetTextResultget_text_result — Abfragen von Ergebnissen der Textsegmentierung.

Signatur

Beschreibung

get_text_resultget_text_resultGetTextResultGetTextResultget_text_result fragt das Ergebnis ResultNameResultNameResultNameresultNameresult_name des von find_textfind_textFindTextFindTextfind_text erhaltenen Ergebnisses TextResultIDTextResultIDTextResultIDtextResultIDtext_result_id ab. Welche Werte für ResultNameResultNameResultNameresultNameresult_name zulässig sind, hängt davon ab, welche Art von Textmodell für die Textsegmentierung verwendet wurde.

Im Folgenden werden zuerst die erlaubten Parameterwerte für Textmodelle mit ModeModeModemodemode = 'auto'"auto""auto""auto""auto" und anschließend diese für Textmodelle mit ModeModeModemodemode = 'manual'"manual""manual""manual""manual" beschrieben.

Die folgenden Ergebnisse können abgefragt werden.

• Ergebnisse der Textsegmentierung mit einem Textmodell mit Mode = 'auto'

  Die Textzeilen sind für jede Polarität getrennt von oben nach unten und von links nach rechts sortiert. Innerhalb einer Zeile sind die Buchstaben von links nach rechts sortiert.

  'num_lines'"num_lines""num_lines""num_lines""num_lines":

  Anzahl der gefundenen Zeilen.

  'num_classes'"num_classes""num_classes""num_classes""num_classes":

  Anzahl der abgespeicherten besten Klassen für jeden Buchstaben. Je nachdem wie viele Klassen der verwendete Klassifikator enthält, kann dieser Wert kleiner sein als die im Textmodell gesetzte Anzahl an Klassen, siehe set_text_model_paramset_text_model_paramSetTextModelParamSetTextModelParamset_text_model_param.

  'class'"class""class""class""class":

  Klassifikationsergebnisse aller segmentierten Buchstaben durch den OCR Klassifikator, der im zugehörigen Textmodell enthalten ist. Falls der Klassifikator mit Rückweisungsklasse trainiert wurde, liefert get_text_resultget_text_resultGetTextResultGetTextResultget_text_result für Buchstaben, die als Rückweisungsklasse klassifiziert wurden, das zweitbeste Klassifikationsergebnis zurück.

  ['class', n]["class", n]["class", n]["class", n]["class", n]:

  Ähnlich wie 'class'"class""class""class""class" mit dem Unterschied, dass für jeden Buchstaben das Klassifikationsergebnis mit der (n+1)-höchsten Konfidenz zurückgegeben wird. ['class', 0]["class", 0]["class", 0]["class", 0]["class", 0] gibt zum Beispiel für jeden Buchstaben das Klassifikationsergebniss mit der höchsten Konfidenz zurück. Falls der Klassifikator des Textmodells mit Rückweisungsklasse trainiert wurde, wird auch die Rückweisungsklasse zurückgegeben (im Gegensatz zu 'class'"class""class""class""class").

  ['class_line', Zeilenindex]["class_line", Zeilenindex]["class_line", Zeilenindex]["class_line", Zeilenindex]["class_line", Zeilenindex]:

  Klassifikationsergebnisse der Buchstaben in der Zeile mit Index Zeilenindex durch den OCR Klassifikator, der im entsprechenden Textmodell enthalten ist. ['class_line', 0]["class_line", 0]["class_line", 0]["class_line", 0]["class_line", 0] gibt zum Beispiel die Klassen der Buchstaben der erste Zeile zurück. Falls der Klassifikator mit Rückweisungsklasse trainiert wurde, liefert get_text_resultget_text_resultGetTextResultGetTextResultget_text_result für Buchstaben, die als Rückweisungsklasse klassifiziert wurden, das zweitbeste Klassifikationsergebnis zurück.

  ['class_line', Zeilenindex, n]["class_line", Zeilenindex, n]["class_line", Zeilenindex, n]["class_line", Zeilenindex, n]["class_line", Zeilenindex, n]:

  Ähnlich wie ['class_line', Zeilenindex]["class_line", Zeilenindex]["class_line", Zeilenindex]["class_line", Zeilenindex]["class_line", Zeilenindex] mit dem Unterschied, dass für jeden Buchstaben das Klassifikationsergebnis mit der (n+1)-höchsten Konfidenz zurückgegeben wird. ['class_line', Zeilenindex, 0]["class_line", Zeilenindex, 0]["class_line", Zeilenindex, 0]["class_line", Zeilenindex, 0]["class_line", Zeilenindex, 0] gibt zum Beispiel für jeden Buchstaben in der Zeile mit Index Zeilenindex das Klassifikationsergebniss mit der höchsten Konfidenz zurück. Falls der Klassifikator des Textmodells mit Rückweisungsklasse trainiert wurde, wird auch die Rückweisungsklasse zurückgegeben (im Gegensatz zu ['class_line', Zeilenindex]["class_line", Zeilenindex]["class_line", Zeilenindex]["class_line", Zeilenindex]["class_line", Zeilenindex]).

  ['class_element', Index]["class_element", Index]["class_element", Index]["class_element", Index]["class_element", Index]:

  Klassifikationsergebnisse des Buchstabens an Position Index durch den OCR Klassifikator, der im zugehörigen Textmodell enthalten ist. ['class_element', 0]["class_element", 0]["class_element", 0]["class_element", 0]["class_element", 0] gibt zum Beispiel die 'num_classes'"num_classes""num_classes""num_classes""num_classes" besten Klassifikationsergebnisse (sortiert nach Konfidenz) des ersten Buchstabens zurück.

  'confidence'"confidence""confidence""confidence""confidence":

  Konfidenzen der Klassen aller segmentierten Buchstaben, siehe 'class'"class""class""class""class".

  ['confidence', n]["confidence", n]["confidence", n]["confidence", n]["confidence", n]:

  Konfidenzen der Klassen mit der jeweils (n+1)-höchsten Konfidenz, siehe ['class', n]["class", n]["class", n]["class", n]["class", n].

  ['confidence_line', Zeilenindex]["confidence_line", Zeilenindex]["confidence_line", Zeilenindex]["confidence_line", Zeilenindex]["confidence_line", Zeilenindex]:

  Konfidenzen der Klassen der Buchstaben in der Zeile mit Index Zeilenindex, siehe ['class_line', Zeilenindex]["class_line", Zeilenindex]["class_line", Zeilenindex]["class_line", Zeilenindex]["class_line", Zeilenindex].

  ['confidence_line', Zeilenindex, n]["confidence_line", Zeilenindex, n]["confidence_line", Zeilenindex, n]["confidence_line", Zeilenindex, n]["confidence_line", Zeilenindex, n]:

  Konfidenzen der Klassen mit der jeweils (n+1)-höchsten Konfidenz in der Zeile mit Index Zeilenindex, siehe ['class_line', Zeilenindex, n]["class_line", Zeilenindex, n]["class_line", Zeilenindex, n]["class_line", Zeilenindex, n]["class_line", Zeilenindex, n].

  ['confidence_element', Index]["confidence_element", Index]["confidence_element", Index]["confidence_element", Index]["confidence_element", Index]:

  Konfidenzen der Klassen des Buchstabens an Position Index, siehe ['class_element', Index]["class_element", Index]["class_element", Index]["class_element", Index]["class_element", Index].

  'polarity'"polarity""polarity""polarity""polarity":

  Polarität aller segmentierten Buchstaben.

  ['polarity_line', Zeilenindex]["polarity_line", Zeilenindex]["polarity_line", Zeilenindex]["polarity_line", Zeilenindex]["polarity_line", Zeilenindex]:

  Polarität der Buchstaben in der Zeile mit Index Zeilenindex. ['polarity_line', 0]["polarity_line", 0]["polarity_line", 0]["polarity_line", 0]["polarity_line", 0] gibt zum Beispiel die Polarität der Buchstaben der erste Zeile zurück.

  ['polarity_element', Index]["polarity_element", Index]["polarity_element", Index]["polarity_element", Index]["polarity_element", Index]:

  Polarität des Buchstaben an der Position Index. ['polarity_element', 0]["polarity_element", 0]["polarity_element", 0]["polarity_element", 0]["polarity_element", 0] gibt zum Beispiel die Polarität des ersten Buchstabens zurück.

• Ergebnisse der Textsegmentierung mit einem Textmodell mit Mode = 'manual'

  'manual_num_lines'"manual_num_lines""manual_num_lines""manual_num_lines""manual_num_lines":

  Anzahl der gefundenen Zeilen.

  Wurde bei einem Textmodell mit ModeModeModemodemode = 'manual'"manual""manual""manual""manual", das benutzt wurde um TextResultIDTextResultIDTextResultIDtextResultIDtext_result_id zu erzeugen, 'manual_persistence'"manual_persistence""manual_persistence""manual_persistence""manual_persistence" gesetzt, kann zusätzlich der folgende Wert abgefragt werden:

  'manual_thresholds'"manual_thresholds""manual_thresholds""manual_thresholds""manual_thresholds":

  Die bei der Segmentierung verwendeten Schwellenwerte.

Ausführungsinformationen

• Multithreading-Typ: reentrant (läuft parallel zu nicht-exklusiven Operatoren).
• Multithreading-Bereich: global (kann von jedem Thread aufgerufen werden).
• Wird ohne Parallelisierung verarbeitet.

Parameter

Beispiel (HDevelop)

read_image (Image, 'numbers_scale')
create_text_model_reader ('auto', 'Document_Rej.omc', TextModel)
* Optionally specify text properties
set_text_model_param (TextModel, 'min_char_height', 20)
find_text (Image, TextModel, TextResultID)
* Return character regions and corresponding classification results
get_text_object (Characters, TextResultID, 'all_lines')
get_text_result (TextResultID, 'class', Class)

Ergebnis

Sind alle Parameter gültig, gibt get_text_resultget_text_resultGetTextResultGetTextResultget_text_result 2 ( H_MSG_TRUE) zurück. Wenn nötig wird eine Fehlerbehandlung durchgeführt.

Vorgänger

find_textfind_textFindTextFindTextfind_text

Siehe auch

get_text_objectget_text_objectGetTextObjectGetTextObjectget_text_object

Modul

Foundation