【HALCON】learn_class_box 関数について - ボックスベースのOCR分類器の学習

HALCONのlearn_class_box関数は、ボックスベースのOCR（光学文字認識）分類器をトレーニングするためのツールです。この関数を使用して、特定のフォントや文字のデータを基にOCR分類器を学習させることで、文字認識の精度を向上させることができます。OCR分類器を学習させることによって、新しい文字やフォントに対しても高い認識率を保つことが可能です。

learn_class_box 関数の概要

learn_class_box関数は、OCRシステムにおいてボックスベースの文字分類器をトレーニングします。この分類器は、トレーニングされたデータセットを基に、新しい文字やフォントを学習し、文字認識の精度を向上させることができます。分類器はトレーニングデータに基づいて文字クラスのパターンを学び、未知のテキストを正確に認識できるようになります。

基本構文

learn_class_box(OCRHandle, TrainingData, NumTraining, StopError)

• OCRHandle
  OCR分類器のハンドル。事前に作成されたOCR分類器を指定します。

• TrainingData
  学習に使用する文字データ。ラベル付きの文字やフォントが含まれています。

• NumTraining
  トレーニングデータの数。学習に使用するサンプルの数を指定します。

• StopError
  学習を停止するための誤差基準。設定した誤差以下になると学習が停止します。

使用方法

以下に、learn_class_box関数を使用してOCR分類器を学習させる基本的な例を示します。

* OCR分類器を作成
create_ocr_class_box('standard', OCRHandle)

* トレーニングデータを読み込み
read_ocr_trainf(OCRHandle, 'training_data.omc')

* OCR分類器をトレーニング
NumTraining := 100
StopError := 0.01
learn_class_box(OCRHandle, 'training_data.omc', NumTraining, StopError)

* OCR分類器を保存
write_ocr(OCRHandle, 'trained_ocr_model.omc')

この例では、OCR分類器を作成し、トレーニングデータを使用して学習を行っています。NumTrainingで学習に使用するデータの数を指定し、StopErrorで学習が停止する誤差の基準を設定します。学習が完了した分類器は、ファイルとして保存され、後で文字認識に使用できます。

応用例

learn_class_box関数は、以下のようなシナリオで特に有効です。

• 新しいフォントの学習
  新しいフォントや未知の文字セットに対応させるため、分類器をトレーニングしてOCRの精度を向上させます。

• カスタムOCRシステムの構築
  特定の業界や用途に特化したOCRシステムを作成し、文字認識率を最大限に高めます。

• 文字認識精度の向上
  誤認識率が高い場合、学習データを増やして再トレーニングを行うことで、文字認識の精度を向上させることが可能です。

まとめ

HALCONのlearn_class_box関数は、OCR分類器を学習させて文字認識の精度を向上させるための強力なツールです。新しいフォントや未知の文字セットに対応させる際に役立ち、さまざまな用途で高精度な文字認識を実現することができます。