ocr op• Data kinds: table → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.ocr_read_trials(text, factor, levels, *, model, font=None, char_height_px=24.0, trials=20, render=None, capture=None, level_jitter=0.0, refine=False, seed=0) (implementation को सीधे call करना हो तो import symbolpod; symbolpod.ocr_read_trials(text, factor, levels, *, model, font=None, char_height_px=24.0, trials=20, render=None, capture=None, level_jitter=0.0, refine=False, seed=0), registry से लेना हो तो opssymbol.get("ocr_read_trials"))
• GPU: नहीं (केवल CPU reference implementation)
हर degradation level पर printed string को trials बार capture करके OCR से पढ़ता है और हर प्रयास की एक row लौटाता है (table)।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
Legibility trials for classical OCR: render text with the built-in font (ocrclassic.ocr_render_text; font defaults to the model's font), apply the capture chain (symrender.capture_degrade, sensor 20000 e / 10 e / 8 bit by default) with the swept factor (OCR_FACTORS), and read the line with ocrclassic.ocr_read_line. Each trial draws a fresh sub-pixel offset of the line and a sensor-noise seed. Outcomes per capture: hit = the whole string read exactly, misread = at least one character read as a *different* character (substituted or inserted, per ocrclassic.ocr_score) — the dangerous case, never folded into the read rate —, noread = otherwise (rejects ? or missing characters only). The table has the same columns as symbol_read_trials (plus rejected_chars / substituted_chars) so symbol_read_pod fits it. refine and level_jitter work as in symbol_read_trials.
空の入力(text == "" / levels が 3 未満)は ValueError。拒否(ValueError): 未知の factor、trials < 1、水準の重複・非有限、字種の外の文字、render / capture に掃引中の因子と同じ鍵、level_jitter が [0, 0.5] の外、OCR の模型でない model。
• 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_classify · ocr_read_line
ocr)ocr_font · ocr_render_text · ocr_segment_line · ocr_features · ocr_train · ocr_classify · ocr_read_line · ocr_score
*Provenance: symbolpod.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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