ocr op• Datenarten: image2d × table → table
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.ocr_read_line(image, model, char_height_px=None, k=None) -> 'dict' (die Implementierung direkt: import ocrclassic; ocrclassic.ocr_read_line(image, model, char_height_px=None, k=None) -> 'dict'; aus dem Register: opssymbol.get("ocr_read_line"))
• GPU: nein (nur CPU-Referenzimplementierung)
Liest eine Textzeile im Bild: segmentieren + klassifizieren, zurückgewiesene Zeichen werden ? (table).
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
dict
text(棄却は "?"), chars(各字の label, raw_label, box,
distance, margin, rejected), n_chars, n_rejected, line_box。
白紙は fail-soft で text == "", n_chars == 0。
• Leitfaden zur Familie symbol_reading
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.
• poc_symbol_lot_ocr — py -3.11 examples/poc_symbol_lot_ocr.py
table als Eingabe)render_symbol · symbol_read_trials · symbol_read_pod · ocr_classify · ocr_read_trials
ocr)ocr_font · ocr_render_text · ocr_segment_line · ocr_features · ocr_train · ocr_classify · ocr_score · ocr_read_trials
*Provenance: ocrclassic.py — SYMBOL Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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