cv::text::OCRBeamSearchDecoder 类参考

OCRBeamSearchDecoder 类提供了一个使用束搜索算法进行 OCR 的接口。更多…

#include <opencv2/text/ocr.hpp>

cv::text::OCRBeamSearchDecoder 的协作图

类
类	ClassifierCallback
	带有字符分类器的回调被作成一个类。更多…

公有成员函数
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
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
	使用束搜索识别文本。
继承自 cv::text::BaseOCR 的公有成员函数
虚函数	~BaseOCR ()

静态公有成员函数
静态 Ptr< OCRBeamSearchDecoder >	create (const Ptr< OCRBeamSearchDecoder::ClassifierCallback > classifier, const std::string &vocabulary, InputArray transition_probabilities_table, InputArray emission_probabilities_table, text::decoder_mode mode=OCR_DECODER_VITERBI, int beam_size=500)
	创建一个 OCRBeamSearchDecoder 类的实例。初始化 HMMDecoder。
静态 Ptr< OCRBeamSearchDecoder >	create (const String &filename, const String &vocabulary, InputArray transition_probabilities_table, InputArray emission_probabilities_table, text::decoder_mode mode=OCR_DECODER_VITERBI, int beam_size=500)
	创建一个 OCRBeamSearchDecoder 类的实例。从指定路径初始化 HMMDecoder。

受保护属性
int	beam_size
Ptr< OCRBeamSearchDecoder::ClassifierCallback >	classifier
Mat	emission_p
decoder_mode	mode
Mat	transition_p
std::string	vocabulary

详细描述

OCRBeamSearchDecoder 类提供了一个使用束搜索算法进行 OCR 的接口。

注意

• (C++) 关于使用 OCRBeamSearchDecoder 识别结合场景文本检测的示例，可以在演示示例中找到： https://github.com/opencv/opencv_contrib/blob/master/modules/text/samples/word_recognition.cpp

成员函数文档

create() [1/2]

静态 Ptr< OCRBeamSearchDecoder > cv::text::OCRBeamSearchDecoder::create ( const Ptr< OCRBeamSearchDecoder::ClassifierCallback > classifier, const std::string & vocabulary, InputArray transition_probabilities_table, InputArray emission_probabilities_table, text::decoder_mode mode = OCR_DECODER_VITERBI, int beam_size = 500 )

静态

Python
	cv.text.OCRBeamSearchDecoder.create(	classifier, vocabulary, transition_probabilities_table, emission_probabilities_table[, mode[, beam_size]]	) ->	retval
	cv.text.OCRBeamSearchDecoder_create(	classifier, vocabulary, transition_probabilities_table, emission_probabilities_table[, mode[, beam_size]]	) ->	retval

创建一个 OCRBeamSearchDecoder 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（ASCII 英文文本中的字符）。vocabulary.size() 必须等于分类器的类别数。
transition_probabilities_table	字符对之间转移概率表。cols == rows == vocabulary.size()。
emission_probabilities_table	观察发射概率表。cols == rows == vocabulary.size()。
mode	HMM 解码算法。目前仅提供 OCR_DECODER_VITERBI (http://en.wikipedia.org/wiki/Viterbi_algorithm)。
beam_size	束搜索算法中束的大小。

create() [2/2]

静态 Ptr< OCRBeamSearchDecoder > cv::text::OCRBeamSearchDecoder::create ( const String & filename, const String & vocabulary, InputArray transition_probabilities_table, InputArray emission_probabilities_table, text::decoder_mode mode = OCR_DECODER_VITERBI, int beam_size = 500 )

静态

Python
	cv.text.OCRBeamSearchDecoder.create(	classifier, vocabulary, transition_probabilities_table, emission_probabilities_table[, mode[, beam_size]]	) ->	retval
	cv.text.OCRBeamSearchDecoder_create(	classifier, vocabulary, transition_probabilities_table, emission_probabilities_table[, mode[, beam_size]]	) ->	retval

创建一个 OCRBeamSearchDecoder 类的实例。从指定路径初始化 HMMDecoder。

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

run() [1/4]

String cv::text::OCRBeamSearchDecoder::run	(	InputArray	image,
		InputArray	mask,
		int	min_confidence,
		int	component_level = 0 )

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

run() [2/4]

String cv::text::OCRBeamSearchDecoder::run	(	InputArray	image,
		int	min_confidence,
		int	component_level = 0 )

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

run() [3/4]

virtual void cv::text::OCRBeamSearchDecoder::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 )

virtual

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

实现 cv::text::BaseOCR.

run() [4/4]

virtual void cv::text::OCRBeamSearchDecoder::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 )

virtual

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

使用束搜索识别文本。

接收图像作为输入，并将识别的文本返回到 output_text 参数中。还可以选择性地提供找到的单个文本元素（例如，单词）的矩形区域，以及这些文本元素及其置信度值的列表。

参数

image	输入：单行（或单词）文本的二值图像 CV_8UC1。
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，该方法将输出找到的单个文本元素（例如，单词）的矩形区域列表。
component_texts	如果提供，该方法将输出找到的单个文本元素（例如，单词）的识别文本字符串列表。
component_confidences	如果提供，该方法将输出找到的单个文本元素（例如，单词）的识别置信度值列表。
component_level	只支持 OCR_LEVEL_WORD。

实现 cv::text::BaseOCR.

成员数据文档

beam_size

int cv::text::OCRBeamSearchDecoder::beam_size

protected

classifier

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

protected

emission_p

Mat cv::text::OCRBeamSearchDecoder::emission_p

protected

mode

decoder_mode cv::text::OCRBeamSearchDecoder::mode

protected

transition_p

Mat cv::text::OCRBeamSearchDecoder::transition_p

protected

vocabulary

std::string cv::text::OCRBeamSearchDecoder::vocabulary

protected

---

此类的文档是从以下文件生成的

• opencv2/text/ocr.hpp