Halcon学习笔记（八）——OCR识别初步 利用文本模板识别与生成训练文件

第二讲

上一部分（OCR初步letters_mlp例程分析）讲了创建分类器进行OCR识别并生成自己的训练文件，这一部分我们着重分析利用模板进行OCR识别。主要分析两个例程bottle、bottlet。

bottle例程

主要是分割并读取酒瓶上的数字

第一步：具体化酒瓶上需要识别的数字字体，一般采用提前训练好的'Universal_0-9_NoRej'

FontName := 'Universal_0-9_NoRej'

第二步：识别
首先读取图片并显示，在之前的学习笔记中都详细阐述过，这里不多加赘述。得到酒瓶图像显示结果

然后创建文本模板create_text_model_reader，输入是上一步确定的字体FontName，输出是文本模板句柄TextModel；

接下来设置模板参数set_text_model_param，GenParamName的允许参数值列表不同，具体取决于使用create_text_model_reader创建文本模型时设置的模式。这里设置字符尺寸的min_stroke_width（像素中字符的最小笔划宽度）为6，线性结构text_line_structure主要是为了简化对分段文本内特定结构（例如日期或序列号）的搜索从而定义行结构，对于每个文本行，计算字符之间的距离，并且基于这些距离，文本行被分成文本块。在此过程中忽略诸如“。”，“_”和“ - ”之类的短字符并将其视为空格。例如，如果要查找的文本是包含月，日和年两个字符的日期，则结构将为“2 2 2”。如果年份可能包含两个或四个字符，则结构将为“2 2 2-4”，表示最后一个字符块由2到4个字符组成。由于这里日期的格式已知，所以此处定义为2 2 2。

之后读取酒瓶上的日期find_text。实现对输入图片Image根据刚刚创建的文本模板TextModel查找，返回值为TextResultID句柄；

最后获取文本内容get_text_object<