cv::text::OCRHMMDecoder 类参考

OCRHMMDecoder 类提供了一个使用隐马尔可夫模型进行光学字符识别 (OCR) 的接口。更多...

#include <opencv2/text/ocr.hpp>

cv::text::OCRHMMDecoder 的协作图

类
类	ClassifierCallback
	带有字符分类器的回调被制作成一个类。更多...

公共成员函数
String	run (InputArray image, InputArray mask, int min_confidence, int component_level=0)
String	run (InputArray image, int min_confidence, int component_level=0)
虚函数 void	run (Mat &image, Mat &mask, std::string &output_text, std::vector< Rect > *component_rects=NULL, std::vector< std::string > *component_texts=NULL, std::vector< float > *component_confidences=NULL, int component_level=0) CV_OVERRIDE
	使用 HMM 识别文本。
虚函数 void	run (Mat &image, std::string &output_text, std::vector< Rect > *component_rects=NULL, std::vector< std::string > *component_texts=NULL, std::vector< float > *component_confidences=NULL, int component_level=0) CV_OVERRIDE
	使用 HMM 识别文本。
继承自 cv::text::BaseOCR 的公共成员函数
虚函数	~BaseOCR ()

静态公共成员函数
静态 Ptr< OCRHMMDecoder >	create (const Ptr< OCRHMMDecoder::ClassifierCallback > classifier, const String &vocabulary, InputArray transition_probabilities_table, InputArray emission_probabilities_table, int mode=OCR_DECODER_VITERBI)
	创建 OCRHMMDecoder 类的实例。初始化 HMMDecoder。
静态 Ptr< OCRHMMDecoder >	create (const String &filename, const String &vocabulary, InputArray transition_probabilities_table, InputArray emission_probabilities_table, int mode=OCR_DECODER_VITERBI, int classifier=OCR_KNN_CLASSIFIER)
	创建 OCRHMMDecoder 类的实例。从指定路径加载并初始化 HMMDecoder。

受保护的属性
Ptr< OCRHMMDecoder::ClassifierCallback >	classifier
Mat	emission_p
decoder_mode	mode
Mat	transition_p
std::string	vocabulary

详细描述

OCRHMMDecoder 类提供了一个使用隐马尔可夫模型进行光学字符识别 (OCR) 的接口。

注意

• (C++) 使用 OCRHMMDecoder 识别与场景文本检测相结合的示例可在 webcam_demo 示例中找到：https://github.com/opencv/opencv_contrib/blob/master/modules/text/samples/webcam_demo.cpp

成员函数文档

create() [1/2]

静态 Ptr< OCRHMMDecoder > cv::text::OCRHMMDecoder::create ( const Ptr< OCRHMMDecoder::ClassifierCallback > classifier, const String & vocabulary, InputArray transition_probabilities_table, InputArray emission_probabilities_table, int mode = OCR_DECODER_VITERBI )

静态

Python
	cv.text.OCRHMMDecoder.create(	classifier, vocabulary, transition_probabilities_table, emission_probabilities_table[, mode]	) ->	retval
	cv.text.OCRHMMDecoder.create(	filename, vocabulary, transition_probabilities_table, emission_probabilities_table[, mode[, classifier]]	) ->	retval
	cv.text.OCRHMMDecoder_create(	classifier, vocabulary, transition_probabilities_table, emission_probabilities_table[, mode]	) ->	retval
	cv.text.OCRHMMDecoder_create(	filename, vocabulary, transition_probabilities_table, emission_probabilities_table[, mode[, classifier]]	) ->	retval

创建 OCRHMMDecoder 类的实例。初始化 HMMDecoder。

参数

classifier	具有内置特征提取器的字符分类器。
vocabulary	语言词汇表（对于 ASCII 英文文本，为字符）。vocabulary.size() 必须等于分类器的类别数。
transition_probabilities_table	包含字符对之间转移概率的表。列数 == 行数 == vocabulary.size()。
emission_probabilities_table	包含观测发射概率的表。列数 == 行数 == vocabulary.size()。
mode	HMM 解码算法。目前仅支持 OCR_DECODER_VITERBI (http://en.wikipedia.org/wiki/Viterbi_algorithm)。

create() [2/2]

静态 Ptr< OCRHMMDecoder > cv::text::OCRHMMDecoder::create ( const String & 文件名, const String & vocabulary, InputArray transition_probabilities_table, InputArray emission_probabilities_table, int mode = OCR_DECODER_VITERBI, int classifier = OCR_KNN_CLASSIFIER )

静态

Python
	cv.text.OCRHMMDecoder.create(	classifier, vocabulary, transition_probabilities_table, emission_probabilities_table[, mode]	) ->	retval
	cv.text.OCRHMMDecoder.create(	filename, vocabulary, transition_probabilities_table, emission_probabilities_table[, mode[, classifier]]	) ->	retval
	cv.text.OCRHMMDecoder_create(	classifier, vocabulary, transition_probabilities_table, emission_probabilities_table[, mode]	) ->	retval
	cv.text.OCRHMMDecoder_create(	filename, vocabulary, transition_probabilities_table, emission_probabilities_table[, mode[, classifier]]	) ->	retval

创建 OCRHMMDecoder 类的实例。从指定路径加载并初始化 HMMDecoder。

这是一个重载成员函数，为了方便提供。它与上面的函数的区别仅在于它接受的参数。

run() [1/4]

String cv::text::OCRHMMDecoder::run	(	InputArray	图像,
		InputArray	掩码,
		int	最小置信度,
		int	component_level = 0 )

Python
	cv.text.OCRHMMDecoder.run(	image, min_confidence[, component_level]	) ->	retval
	cv.text.OCRHMMDecoder.run(	image, mask, min_confidence[, component_level]	) ->	retval

run() [2/4]

String cv::text::OCRHMMDecoder::run	(	InputArray	图像,
		int	最小置信度,
		int	component_level = 0 )

Python
	cv.text.OCRHMMDecoder.run(	image, min_confidence[, component_level]	) ->	retval
	cv.text.OCRHMMDecoder.run(	image, mask, min_confidence[, component_level]	) ->	retval

run() [3/4]

virtual void cv::text::OCRHMMDecoder::run ( Mat & 图像, Mat & 掩码, std::string & output_text, std::vector< Rect > * component_rects = NULL, std::vector< std::string > * component_texts = NULL, std::vector< float > * component_confidences = NULL, int component_level = 0 )

virtual

Python
	cv.text.OCRHMMDecoder.run(	image, min_confidence[, component_level]	) ->	retval
	cv.text.OCRHMMDecoder.run(	image, mask, min_confidence[, component_level]	) ->	retval

使用 HMM 识别文本。

接收图像和掩码（其中每个连通分量对应于分割的字符）作为输入，并在 output_text 参数中返回识别的文本。还可以选择性地提供已找到的各个文本元素（例如，单词）的矩形以及这些文本元素及其置信度值的列表。

参数

图像	输入图像 CV_8UC1 或 CV_8UC3，包含单行文本（或单词）。
掩码	输入二值图像 CV_8UC1，大小与输入图像相同。掩码中的每个连通分量对应于输入图像中的一个分割字符。
output_text	输出文本。HMM 解码器找到的最可能的字符序列。
component_rects	如果提供，该方法将输出已找到的各个文本元素（例如，单词）的矩形列表。
component_texts	如果提供，该方法将输出已找到的各个文本元素（例如，单词）的文本字符串列表。
component_confidences	如果提供，该方法将输出已找到的各个文本元素（例如，单词）的置信度值列表。
component_level	仅支持 OCR_LEVEL_WORD。

实现 cv::text::BaseOCR。

run() [4/4]

virtual void cv::text::OCRHMMDecoder::run ( Mat & 图像, std::string & output_text, std::vector< Rect > * component_rects = NULL, std::vector< std::string > * component_texts = NULL, std::vector< float > * component_confidences = NULL, int component_level = 0 )

virtual

Python
	cv.text.OCRHMMDecoder.run(	image, min_confidence[, component_level]	) ->	retval
	cv.text.OCRHMMDecoder.run(	image, mask, min_confidence[, component_level]	) ->	retval

使用 HMM 识别文本。

接收二值图像作为输入，并在 output_text 参数中返回识别的文本。还可以选择性地提供已找到的各个文本元素（例如，单词）的矩形以及这些文本元素及其置信度值的列表。

参数

图像	输入二值图像 CV_8UC1，包含单行文本（或单词）。
output_text	输出文本。HMM 解码器找到的最可能的字符序列。
component_rects	如果提供，该方法将输出已找到的各个文本元素（例如，单词）的矩形列表。
component_texts	如果提供，该方法将输出已找到的各个文本元素（例如，单词）的文本字符串列表。
component_confidences	如果提供，该方法将输出已找到的各个文本元素（例如，单词）的置信度值列表。
component_level	仅支持 OCR_LEVEL_WORD。

实现 cv::text::BaseOCR。

成员数据文档

classifier

Ptr<OCRHMMDecoder::ClassifierCallback> cv::text::OCRHMMDecoder::classifier

protected

emission_p

Mat cv::text::OCRHMMDecoder::emission_p

protected

mode

decoder_mode cv::text::OCRHMMDecoder::mode

protected

transition_p

Mat cv::text::OCRHMMDecoder::transition_p

protected

vocabulary

std::string cv::text::OCRHMMDecoder::vocabulary

protected

---

此类的文档是从以下文件生成的：

• opencv2/text/ocr.hpp