1.set_text_model_param 设置查找字符所需要的参数,如’dark_on_light’‘min_char_height’‘text_line_separators’'dot_print’等 ’ dot_print_tight_char_spaces '设置为分隔字符。 设置’dot_print_min_char_gap’来连接剩余的分割字符。 ‘dot_print_max_dot_gap’ 设置最大字符间距来连接点。 ‘sepa...
set_text_model_param sets parameters of a text model. The list of allowed parameter values for GenParamName differs, depending on which Mode was set when creating the text model with create_text_model_reader. In the following, first the parameter values for text models with Mode = 'auto' ...
Text model. GenParamName(input_control)string(-array)→(string) Names of the parameters to be set. Default value:'min_contrast' List of values:'add_fragments','base_line_tolerance','char_height','char_width','eliminate_border_blobs','eliminate_horizontal_lines','fragment_size_min','is_do...
create_text_model_reader ('manual', [], TextModel) set_text_model_param (TextModel, 'manual_polarity', 'light_on_dark')//暗背景中亮文本 set_text_model_param (TextModel, 'manual_char_width', 37)//符号宽度 set_text_model_param (TextModel, 'manual_char_height', 74)//符号高度 set_...
set_text_model_param (TextModel, 'eliminate_border_blobs', 'true') set_text_model_param (TextModel, 'base_line_tolerance', 0.8) set_text_model_param (TextModel, 'max_line_num', 2) --- **以下这段代码是将上面训练字符的过程以算法的形式呈现,并最终输出字符的准确区域和识别结果 --- read...
2、TEXT分割识别 092创建text识别模型:creat_text_model_reader 093设置字符参数:set_text_model_param 094查找字符识别:find_text 095获取结果:get_text_object 096 get_text_result 097释放内存:clear_text_result 098 clear_text_model 3、使用神经网络多层感知训练字符(例程:bottlet.hdev) ...
5、对于字符区域分割,形态学阈值分割和find_text方法,哪种更好? 通常来说,直接用find_text系列算子,很容易得到比较不错的字符区域分割结果。因为它可以通过set_text_model_param算子设置很多字体的信息参数,例如: 这种方法的优点很明显:就是很容易做到标准化。只需要设置几个参数,就可以得到很好的分割效果。
在这里,必须传递OCR分类器参数。然后可以使用set_text_model_param指定分割参数,并可以使用get_text_model_param查询。完成后,可以使用find_text读取文本。该算子根据区域和灰度值特征选择候选字符,并使用给定的OCR分类器对其进行验证。 如果文本必须匹配某个模式或结构,则可以设置运算符set_text_model_param的参数'text...
yet (use set_text_model_param) */ #define H_ERR_KNN_CANNOT_ADD 3320 /* Adding new features is not possible, because the dataset has been normalized during training. Please create a new classfier and add all training data again or disable normalization during training.*/ #define...
训炼实体模型train_texture_inspection_model 各层金字塔式都是会训炼一个GMM实体模型,并明确该层的'novelty_threshold'(区别有没有缺陷的阀值)。 主要参数获得:get_texture_inspection_model_param 主要参数设置:set_texture_inspection_model_param 主要参数剖析:'patch_normalization':'weber'对色度鲁棒性,‘none’...