【HALCON】learn_sampset_box 関数について - サンプルセットベースのOCR分類器の学習

HALCONのlearn_sampset_box関数は、サンプルセットベースの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。この関数は、特定の文字サンプルセットを使用して分類器を学習させ、文字認識の精度を向上させるために利用されます。分類器がサンプルセットに基づいてトレーニングされることで、新しいフォントや文字セットに対する認識が強化されます。

learn_sampset_box 関数の概要

learn_sampset_box関数は、OCR分類器をサンプルセットに基づいてトレーニングします。文字サンプルセットを使って、OCR分類器がさまざまな文字クラスを学習することで、未知の文字やフォントの認識能力を向上させます。この関数は、OCRシステムの精度向上に役立ちます。

基本構文

learn_sampset_box(OCRHandle, SampsetHandle, StopError)

• OCRHandle
  学習させる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。

• SampsetHandle
  トレーニングに使用するサンプルセットのハンドル。文字やフォントのサンプルが含まれています。

• StopError
  学習を停止する誤差基準。指定された誤差基準に達すると学習が停止します。

使用方法

以下に、learn_sampset_box関数を使ってOCR分類器をサンプルセットで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)

* サンプルセットを読み込み
read_ocr_trainf(OCRHandle, 'training_data.omc')
create_sample_set(SampsetHandle)

* サンプルセットによるOCR分類器の学習
StopError := 0.01
learn_sampset_box(OCRHandle, SampsetHandle, StopError)

* 学習した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、サンプルセットデータを使用して学習させています。StopErrorには、学習を停止するための誤差基準を設定しています。学習されたOCR分類器は、保存して後で文字認識に使用することができます。

応用例

learn_sampset_box関数は、以下のようなシナリオで有効です。

• 新しいフォントや文字セットの認識
  特定の用途に合わせて、新しいフォントや文字セットに対応させるためにOCR分類器を学習させます。

• OCRシステムの精度向上
  認識精度が低い場合、サンプルセットを使って再トレーニングを行い、認識精度を向上させます。

• カスタマイズされた文字認識
  特定の産業やアプリケーションに特化したOCRシステムを構築し、カスタムフォントや文字クラスを扱う際に役立ちます。

まとめ

HALCONのlearn_sampset_box関数は、サンプルセットを使ってOCR分類器を学習させ、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。