fullseye

ocr_score — SYMBOL ocr op

• データ種: なし → table(引数だけで決まる op —— 画像やデータの入力を取らない)
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.ocr_score(read_text, true_text) -> 'dict' (実装を直接呼ぶなら import ocrclassic; ocrclassic.ocr_score(read_text, true_text) -> 'dict'、台帳から引くなら opssymbol.get("ocr_score"))
• GPU: なし(CPU 参照実装のみ)

使い方

読み取り結果を真値と Levenshtein 整列で採点し、誤読と棄却を分けて数える(table)。

整列(置換・挿入・削除の費用 1)の後、整列した各対を数える:

• correct —— 同じ字
• rejected —— 真値の字に対して "?"(棄却: 安全側。人が見れば済む)
• substituted —— 真値と違う字(誤読: 危険側。検査では見逃しになる)
• inserted —— 真値に無い字が読まれた("?" の挿入も含む)
• deleted —— 真値の字が読まれなかった

誤読と棄却は決して 1 つの率に畳まない。率は真値の字数で割る。 Misreads and rejects are never folded into one rate. Rates are per true character.

詳しい使い方ガイド

• symbol_reading ファミリ ガイド

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。
• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。
• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• poc_symbol_lot_ocr — py -3.11 examples/poc_symbol_lot_ocr.py

型が繋がる次の op(table を入力に取れる)

render_symbol · symbol_read_trials · symbol_read_pod · ocr_classify · ocr_read_line · ocr_read_trials

同カテゴリ(ocr)

ocr_font · ocr_render_text · ocr_segment_line · ocr_features · ocr_train · ocr_classify · ocr_read_line · ocr_read_trials

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Provenance: ocrclassic.py — SYMBOL operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。

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