OCRHMMDecoder 类提供了一个使用隐马尔可夫模型进行 OCR 的接口。 更多...
#include <opencv2/text/ocr.hpp>
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| String | run (InputArray image, InputArray mask, int min_confidence, int component_level=0) |
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| String | run (InputArray image, int min_confidence, int component_level=0) |
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| virtual 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。
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| virtual 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。
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| virtual | ~BaseOCR () |
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OCRHMMDecoder 类提供了一个使用隐马尔可夫模型进行 OCR 的接口。
- 注意
-
◆ create() [1/2]
| 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 | 带有内置特征提取器的字符分类器。 |
| 词汇表 | 语言词汇表(ascii 英文文本时为字符)。 vocabulary.size() 必须等于分类器的类数。 |
| transition_probabilities_table | 具有字符对之间转换概率的表。 cols == rows == vocabulary.size(). |
| emission_probabilities_table | 具有观测发射概率的表。 cols == rows == vocabulary.size(). |
| mode | HMM 解码算法。 目前只有 OCR_DECODER_VITERBI 可用(http://en.wikipedia.org/wiki/Viterbi_algorithm)。 |
◆ create() [2/2]
| 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。
这是一个重载的成员函数,为方便起见而提供。 它与上述函数的不同之处仅在于它接受的参数。
◆ run() [1/4]
| 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 | image, |
|
|
int | min_confidence, |
|
|
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 & | image, |
|
|
Mat & | mask, |
|
|
std::string & | output_text, |
|
|
std::vector< Rect > * | component_rects = NULL, |
|
|
std::vector< std::string > * | component_texts = NULL, |
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|
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。
输入图像和一个掩码(其中每个连接的组件对应于一个分割字符),并在 output_text 参数中返回识别的文本。 可选择提供找到的各个文本元素(例如单词)的 Rect,以及这些文本元素及其置信度值的列表。
- 参数
-
| image | 具有单行文本(或单词)的输入图像 CV_8UC1 或 CV_8UC3。 |
| mask | 与输入图像相同大小的输入二值图像 CV_8UC1。 掩码中的每个连接的组件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,该方法将输出找到的各个文本元素(例如单词)的 Rect 列表。 |
| component_texts | 如果提供,该方法将输出识别的各个文本元素(例如单词)的文本字符串列表。 |
| component_confidences | 如果提供,该方法将输出识别的各个文本元素(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 & | 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.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。
输入二值图像,并在 output_text 参数中返回识别的文本。 可选择提供找到的各个文本元素(例如单词)的 Rect,以及这些文本元素及其置信度值的列表。
- 参数
-
| image | 输入二进制图像 CV_8UC1,带有单个文本行(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,该方法将输出找到的各个文本元素(例如单词)的 Rect 列表。 |
| component_texts | 如果提供,该方法将输出识别的各个文本元素(例如单词)的文本字符串列表。 |
| component_confidences | 如果提供,该方法将输出识别的各个文本元素(例如单词)的置信度值列表。 |
| component_level | 仅支持 OCR_LEVEL_WORD。 |
实现 cv::text::BaseOCR。
◆ classifier
◆ emission_p
| Mat cv::text::OCRHMMDecoder::emission_p |
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保护 |
◆ mode
◆ transition_p
| Mat cv::text::OCRHMMDecoder::transition_p |
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保护 |
◆ vocabulary
| std::string cv::text::OCRHMMDecoder::vocabulary |
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保护 |
该类的文档由以下文件生成