ocr_score — SYMBOL `ocr` op

• 데이터 종류: 없음 → table(인자만으로 정해지는 연산자 —— 이미지나 데이터 입력을 받지 않습니다)

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.ocr_score(read_text, true_text) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import ocrclassic; ocrclassic.ocr_score(read_text, true_text) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opssymbol.get("ocr_score"))

• GPU: 없음(CPU 참조 구현만)

사용법

판독 결과를 참값과 Levenshtein 정렬로 채점하고 오독과 기각을 따로 센다(table).

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

整列(置換・挿入・削除の費用 1)の後、整列した各対を数える:

• correct —— 同じ字

• rejected —— 真値の字に対して "?"(棄却: 安全側。人が見れば済む)

• substituted —— 真値と違う字(誤読: 危険側。検査では見逃しになる)

• inserted —— 真値に無い字が読まれた("?" の挿入も含む)

• deleted —— 真値の字が読まれなかった

誤読と棄却は決して 1 つの率に畳まない。率は真値の字数で割る。Misreads and rejects are never folded into one rate. Rates are per true character.

자세한 사용 가이드

• symbol_reading 패밀리 가이드

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• poc_symbol_lot_ocr — py -3.11 examples/poc_symbol_lot_ocr.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`table` 를 입력으로 받는 것)

render_symbol · symbol_read_trials · symbol_read_pod · ocr_classify · ocr_read_line · ocr_read_trials

같은 카테고리(`ocr`)

ocr_font · ocr_render_text · ocr_segment_line · ocr_features · ocr_train · ocr_classify · ocr_read_line · ocr_read_trials

*Provenance: ocrclassic.py — SYMBOL 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

ocr_score — SYMBOL ocr op

사용법