apply_deep_ocr — 在一组图像上应用深度光学字符识别模型进行推理。
apply_deep_ocr(Image : : DeepOcrHandle, Mode : DeepOcrResult)
apply_deep_ocr 算子将由 DeepOcrHandle 提供的深度 OCR 模型应用于输入图像元组 Image。该算子返回 DeepOcrResult，这是一个元组，其中包含每个输入图像的对应结果字典。
算子 apply_deep_ocr 对输入 Image 提出了以下要求：
图像类型： byte。
通道数： 1 或 3。
此外，apply_deep_ocr 算子将对给定 Image 进行预处理以匹配模型规格。这意味着字节图像将被归一化并转换为实数类型。当 Mode = 'auto' 或 'detection' 时，输入图像 Image 将被填充至模型输入尺寸，若其仅含单通道，则会被转换为三通道图像。当 Mode = 'recognition' 时，三通道图像将自动转换为单通道图像。
参数 Mode 指定一种模式，并由此确定执行哪个组件。支持的值：
执行两个部分：单词检测及其识别。
仅执行检测部分。因此，该模型仅对图像中的单词区域进行定位。
仅执行识别部分。因此，模型要求图像仅包含对单词的紧密裁剪。
请注意，该模型必须使用所需的组件创建，详见 create_deep_ocr。
输出字典 DeepOcrResult 的条目取决于所应用的 Mode（以缩写标记）：
image (A, DET, REC)：预处理后的图像。
score_maps (A, DET)：以四通道图像形式呈现的评分：
特征评分：特征检测的评分。
链接评分：检测到的字符中心与连通单词的连接评分。
方向1：预测单词方向的正弦分量。
方向2：预测单词方向的余弦分量。
words (A, DET)：包含以下条目的字典。因此，每个条目都是元组，其中包含每个找到单词的值。
word (A)：识别到的单词。
char_candidates (A)：收录了每个已识别单词中每个字符的信息的字典。该字典为每个单词包含一个键/值对：单词的索引作为键，一个字典元组作为值。每个字符字典包含以下键/值对：
'candidate'：具有最佳 'recognition_num_char_candidates' 候选项的元组。
'confidence'：基于 Softmax 的最佳候选项置信度值。请注意，这些值未经校准，使用时需谨慎。不同模型间的置信度值可能存在显著差异。
word_image (A)：包含该单词的预处理图像部分。
row (A, DET)：定位单词：中心点，行坐标。
col (A, DET)：定位单词：中心点，列坐标。
phi (A, DET)：定位单词：角度φ。
length1 (A, DET)：定位单词：边长的一半 1。
length2 (A, DET)：定位单词：边长的一半 2。
line_index (A, DET)：当 'detection_sort_by_line' 设置为 'true' 时，定位单词的行索引。
该单词的定位由定向矩形的参数决定，更多信息请参阅 gen_rectangle2。
word_boxes_on_image (A, DET)：
包含在 image 中预处理图像的坐标系上定位的单词的字典。条目为元组，每个找到的单词都对应一个值。
row (A, DET)：定位单词：中心点，行坐标。
col (A, DET)：定位单词：中心点，列坐标。
phi (A, DET)：定位单词：角度φ。
length1 (A, DET)：定位单词：边长的一半 1。
length2 (A, DET)：定位单词：边长的一半 2。
该单词的定位由定向矩形的参数决定，更多信息请参阅 gen_rectangle2。
word_boxes_on_score_maps (A, DET)：
包含单词定位的字典，其坐标系基于放置在 score_maps 评分图像。条目与上述 word_boxes_on_image 中的条目相同。
word (REC)：已识别单词。
char_candidates (REC)：包含识别出的单词中每个字符的信息的字典元组。
每个字符字典都包含以下键/值对：
'candidate'：具有最佳 'recognition_num_char_candidates' 候选项的元组。
'confidence'：基于 Softmax 的最佳候选项置信度值。请注意，这些值未经校准，使用时需谨慎。不同模型间的置信度值可能存在显著差异。
识别组件可通过自定义数据进行重新训练，以进一步提升性能。更多信息请参阅 OCR / 深度 OCR。
系统要求：要在GPU上运行此算子（参见 get_deep_ocr_param），需安装 cuDNN 和 cuBLAS。更多详情请参阅 “安装指南” 中“深度学习及基于深度学习方法的要求”一章。此外，此算子也可在 CPU 上运行。
此算子返回一个句柄。请注意，即使该句柄被用作特定算子的输入参数，这些算子仍可能改变此句柄类型的实例状态。
此算子支持取消超时和中断。
此算子支持中断超时和中断。
Image (输入对象) (multichannel-)image(-array) → object (byte)
输入图像。
DeepOcrHandle (输入控制) deep_ocr → (handle)
深度 OCR 模型的句柄。
Mode (输入控制) string → (string)
推理模式。
默认值： []
值列表： 'auto', 'detection', 'recognition'
DeepOcrResult (输出控制) dict(-array) → (handle)
结果字典的元组。
如果参数有效，算子 apply_deep_ocr 返回值 2 ( H_MSG_TRUE )。如有必要，则抛出异常。
get_deep_ocr_param,
set_deep_ocr_param,
create_deep_ocr
光学字符识别/光学字符验证