【HALCON】traind_ocr_class_box 関数について - ボックス分類器のOCRトレーニング

HALCONのtraind_ocr_class_box関数は、OCR（光学文字認識）で使用されるボックス分類器をトレーニングするための関数です。この関数を使用することで、特定の文字セットやフォントに最適化されたOCRモデルを作成でき、文字認識の精度を向上させることができます。トレーニングデータとして文字イメージを与え、それに対応するラベルを使って学習させます。

traind_ocr_class_box 関数の概要

traind_ocr_class_box関数は、OCRにおけるボックス分類器をトレーニングし、指定された文字セットの認識モデルを構築します。このモデルは、トレーニングされた文字イメージとラベルに基づいて、未知のテキスト画像を認識するために使用されます。例えば、特定のフォントや手書き文字など、汎用的なOCRエンジンでは精度が出ない文字セットに対して、専用のモデルを構築することが可能です。

使用方法

基本的な使用方法は以下の通りです。

traind_ocr_class_box(CharacterImages, CharacterLabels, OCRHandle)

• CharacterImages
  トレーニングに使用する文字の画像データ。各文字ごとのイメージを含む。
• CharacterLabels
  それぞれの文字に対応するラベル（文字クラス名、例えば “A”, “B”, “C” など）。
• OCRHandle
  トレーニングされたOCR分類器を格納するためのハンドル（識別子）。

具体例

以下に、traind_ocr_class_box関数を使用してOCRモデルをトレーニングする例を示します。

* トレーニング用の文字画像を読み込む
read_image(CharacterImages, 'example_characters')

* 文字ごとのラベルを設定
CharacterLabels := ['A', 'B', 'C', ...]

* OCRボックス分類器のトレーニング
traind_ocr_class_box(CharacterImages, CharacterLabels, OCRHandle)

* トレーニングされたOCRモデルを保存
write_ocr(OCRHandle, 'ocr_box_classifier.ocm')

この例では、トレーニング用の文字画像と、それに対応するラベルを用意し、traind_ocr_class_box関数でOCR分類器をトレーニングしています。トレーニングが完了したOCRモデルは、後で使用できるようファイルに保存しています。

応用例

traind_ocr_class_box関数は、以下のようなシナリオで特に効果的です。

• カスタムフォントや手書き文字の認識
  汎用のOCRエンジンでは精度が出ない特殊なフォントや手書き文字に対して、専用のOCRモデルをトレーニングし、高精度で認識できるようにします。

• 特定の言語セットの認識
  特定の言語や文字セットに特化したOCR分類器をトレーニングすることで、言語依存のテキスト認識を最適化します。

• 自動化された文書処理
  工場や倉庫などで使用される製品コードやシリアル番号など、特定の文字形式に基づく自動化された文字認識を実現します。

まとめ

HALCONのtraind_ocr_class_box関数は、特定の文字セットに最適化されたOCR分類器をトレーニングし、文字認識の精度を向上させるための強力なツールです。この関数を使用することで、カスタマイズされたOCRモデルを作成し、特定のフォントや手書き文字、言語に対応した高精度な文字認識を実現することができます。