ocr op• Data kinds: matrix × table → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.ocr_classify(features, model, k=1, blur=None) -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import ocrclassic; ocrclassic.ocr_classify(features, model, k=1, blur=None) -> 'dict', registry से लेना हो तो opssymbol.get("ocr_classify"))
• GPU: नहीं (केवल CPU reference implementation)
feature vectors को k nearest neighbours से classify करके distance और distance ratio से reject करता है (table)।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
features : (d,) か (m, d)、d = FEATURE_LENGTH。
model : ocr_train の返り値。
k : 近傍数(奇数推奨)。多数決、同票は最近傍のクラス。
blur : 既知(または推定済み)のぼけ σ/字高。与えると、学習のぼけ格子でそれと隣り合う
格子点までの試料だけを照合に使う(ocr_read_line は行全体で推定して渡す)。
Restrict templates to the blur band around blur (sigma / char height).
dict
labels (list of str、棄却は "?"), raw_labels(棄却前の判定),
distance(判定クラスの最近傍距離。model["weights"] で重みづけした対角マハラノビス距離),
margin(他クラス最近傍距離 / 判定クラス最近傍距離、1 に近いほど境界上), rejected。
棄却条件: distance > reject_distance_by_class[判定字] または margin < min_margin_ratio。
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।
• poc_symbol_lot_ocr — py -3.11 examples/poc_symbol_lot_ocr.py
table को input के रूप में लेते हैं)render_symbol · symbol_read_trials · symbol_read_pod · ocr_read_line · ocr_read_trials
ocr)ocr_font · ocr_render_text · ocr_segment_line · ocr_features · ocr_train · ocr_read_line · ocr_score · ocr_read_trials
*Provenance: ocrclassic.py — SYMBOL operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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