OCR准确性报告器
ocraccuracyreporter的Python项目详细描述
====
概述
==
=
您的ocr管道可能有不同的阶段，并且可能使用不同的工具。
您需要一种简单的方法将样本作为一个整体或逐块运行，并且可以说ocr精度为98%。
====
=
===
>
>；>；pip从ocraccurycyreporter安装ocraccurycyreporter。主题：初始化报告者
>；>；oreport=oar（应为'john'，给定为'joh'，label='name'）
>；>；打印（oreport）
>；>；name，john，joh，86100,86,86,94,1
因此，如果创建的CSV报告的标题信息为label、expected、given、ratio、partial、ratio、token sort ratio，则可能需要初始化expected alone
>>；oreport=oar（expected='joh'，label='name'）
>；oreport.given='joh'
>；
姓名，约翰，约翰，约翰，86100，86，86，94，1
…主题：报表中的项
比率-使用基于距离的纯levenshtein匹配
（100-表示完全匹配）
交集
jaro_winkler-该算法赋予公共前缀更多权重
（例如，某些部分是好的，缺少其他字符）
距离-这显示给定的
与预期的
==
==
类变量
==
给定-从OCR中得到的结果管道
期望字符总数-计算期望字符数
期望字符总数-计算期望字符数
给定字符总数-计算给定字符数
给定字符总数-计算给定字符数
概述
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您的ocr管道可能有不同的阶段，并且可能使用不同的工具。
您需要一种简单的方法将样本作为一个整体或逐块运行，并且可以说ocr精度为98%。
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>；>；pip从ocraccurycyreporter安装ocraccurycyreporter。主题：初始化报告者
>；>；oreport=oar（应为'john'，给定为'joh'，label='name'）
>；>；打印（oreport）
>；>；name，john，joh，86100,86,86,94,1
因此，如果创建的CSV报告的标题信息为label、expected、given、ratio、partial、ratio、token sort ratio，则可能需要初始化expected alone
>>；oreport=oar（expected='joh'，label='name'）
>；oreport.given='joh'
>；
姓名，约翰，约翰，约翰，86100，86，86，94，1
…主题：报表中的项
比率-使用基于距离的纯levenshtein匹配
（100-表示完全匹配）
交集
jaro_winkler-该算法赋予公共前缀更多权重
（例如，某些部分是好的，缺少其他字符）
距离-这显示给定的
与预期的
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类变量
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给定-从OCR中得到的结果管道
期望字符总数-计算期望字符数
期望字符总数-计算期望字符数
给定字符总数-计算给定字符数
给定字符总数-计算给定字符数
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