ocr_classify — SYMBOL `ocr` op

• データ種: matrix × table → table

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.ocr_classify(features, model, k=1, blur=None) -> 'dict' (実装を直接呼ぶなら import ocrclassic; ocrclassic.ocr_classify(features, model, k=1, blur=None) -> 'dict'、台帳から引くなら opssymbol.get("ocr_classify"))

• GPU: なし(CPU 参照実装のみ)

使い方

特徴量を k 最近傍で識別し、距離と距離比で棄却する(table)。

Parameters

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).

Returns

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。

詳しい使い方ガイド

• symbol_reading ファミリガイド

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータカタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• poc_symbol_lot_ocr — py -3.11 examples/poc_symbol_lot_ocr.py

型が繋がる次の op(`table` を入力に取れる)

render_symbol · symbol_read_trials · symbol_read_pod · ocr_read_line · ocr_read_trials

同カテゴリ(`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. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

ocr_classify — SYMBOL ocr op

使い方