ocr_classify — SYMBOL `ocr` op

• 데이터 종류: matrix × table → table

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.ocr_classify(features, model, k=1, blur=None) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import ocrclassic; ocrclassic.ocr_classify(features, model, k=1, blur=None) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opssymbol.get("ocr_classify"))

• GPU: 없음(CPU 참조 구현만)

사용법

특징량을 k 최근접 이웃으로 식별하고 거리와 거리비로 기각한다(table).

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

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。

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_read_line · ocr_read_trials

같은 카테고리(`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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

ocr_classify — SYMBOL ocr op

사용법