Halcon OCR--字符识别(CNN卷积神经网络)

最新推荐文章于 2025-03-10 13:31:45 发布
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分类专栏： 文本检测
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/IntegralforLove/article/details/83756956
版权
【halcon】halcon字符识别——OCR
songhuangong123的博客
09-11 4164
我越来越发现，什么自动阅读器，什么手动阅读器，都不好用。 自己实现字符分割，然后直接识别才是最优解。只要我们能很好的分割出字符区域，识别就是水到渠成。
Halcon例程--光学字符识别
qq_43407441的博客
04-15 755
使用自动文本读取器（OCR）对药品包装上的文本进行分段、选择和读取。自动文本读取器（OCR）分段并阅读具有不同参数的药品包装上的文本。比较基于CNN和MLP的OCR分类器的预训练的识别率和分类速度。比较SVM和MLP OCR分类器的识别率以及训练和分类速度。使用基于CNN的OCR分类器和词典阅读最佳标签以提高结果。使用基于MLP的OCR分类器读取金属表面上的字符。使用基于CNN的OCR分类器读取金属表面上的字符。使用简单的基于CNN的OCR分类器读取字母。使用光度立体声和OCR读取轮胎上的印记字母。
Halcon OCR识别
weixin_42975610的博客
11-13 1598
Halcon OCR识别 ​ OCR(Optical Character Recognition)，光学字符识别的英文缩写。 OCR主要步骤 图像预处理 目标区域分割(ROI) 字符识别 结果处理 1. 图像预处理 ​ 对原始图像进行灰度化，二值化，模板匹配，降噪，增强等！ 2.目标区域分割(ROI) ​ 对预处理后的图像进行ROI提取，分割出单个字符组成的区域 3.字符识别，即模式识别技术 训练OCR，利用大量的模板图片训练出一个字符分类器 使用OCR，将
[Halcon&识别] OCR字符识别
热门推荐
Loewen丶的小窝
06-10 3万+
halcon里面的分类器（把要识别的目标的特征进行分类、训练）主要有四种： mlp 神经网络 svm knn 混合高斯模型 gmm 完成OCR识别的方法： 创建一个模型，用halcon自带的.ocm文件，直接识别 训练器的方法 1）生成一个.trf训练文件，将图像上的需要识别的字符区域与真正的字符输入进去 注意：图像上每个字体都要形成一个连通域 2）创建一个训练器，对特征，比如颜色、纹理等特...
halcon OCR字符识别
最新发布
日月清心
03-10 727
OCR （Optical Character Recognition，光学字符识别）是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程。当来料角度倾斜时，部分字符识别会出错，这里采用仿射变换的方式，将图像摆正后做处理，可以大大避免误检的情况。*将仿射变换后的区域和图像用作训练集的输入，获得摆正后的字符识别结果，可以避免因角度问题导致的误检。*将原区域放进黑盒子仿射变换出一个新区域，摆正后。*将摆正后的字符区域打散。
halcon OCR识别
misterdo的专栏
11-13 586
训练分类器 训练分类器可分为以下几步：1、分割字符；2、调用append_ocr_trainf函数将字符加入到训练集中；3、使用create_ocr_class_mlp函数创建分类器；4、调用trainf_ocr_class_mlp函数来训练分类器；5、最后使用write_ocr_class_mlp函数来将分类器写入到文件（.omc格式）中 分类器识别 识别可分为以...
Halcon识别OCR
豆芽的随笔
08-29 1996
功能提取字符并识别基本步骤如下1.加载图像2.预处理3.分割提取4.识别5.显示。
Halcon学习---光学字符识别（OCR）
一位正在苦苦追求毕业的研究僧
10-01 2203
光学字符识别（OCR）算子介绍
机器视觉--Halcon--OCR识别和OCR汉字训练
m0_70785017的博客
11-13 1944
在进行OCR识别和训练的时候需要对图像进行预处理，把需要识别的部分提取出来，也要选用合适的分类器，分类器的选择直接影响识别的准确率。文章中我放了很多OCR识别的素材，如果你对机器视觉感兴趣的话可以下载下来多多练习，希望你能早日成为一位优秀的机器视觉工程师。
Halcon解决方案指南（18）OCR--字符识别
Devin的博客
11-05 2万+
第18章 光学字符识别_OCR OCR（Optical Character Recongnition）即我们通常意义上讲的光学字符识别。在HALCON中，OCR常被用来分割区域及读取识别图像中的字符含义。 HALCON中提供了一组预先训练好的字体（在安装目录下的ocr文件夹中），这些字体来源于各个领域的大量训练数据，可识别文档、制药、工业产品或点打印，甚至手写数字文本。此外，HALCON还包括...
CNN卷积神经网络实现Mnist手写数字识别数据集
05-26
1、Mnist_cnn.py 该脚本文件 用TensorFlow框架 实现CNN卷积神经网络处理Mnist手写数字识别数据集，准确率达到99.21%； 2、Mnist_cnn_tensorboard.py 该脚本文件在Mnist_cnn.py的基础上实现可视化。
Halcon实现字符识别
08-08
需要安装halcon12.0的版本，即可运行代码，运行之前，需要把图片路径修改一下
卷积神经网络文字识别
01-26
卷积神经网络用于文字识别，在经典的模式识别中，一般是事先提取特征。提取诸多特征后，要对这些特征进行相关性分析，找到最能代表字符的特征，去掉对分类无关和自相关的特征。然而，这些特征的提取太过依赖人的经验和主观意识，提取到的特征的不同对分类性能影响很大，甚至提取的特征的顺序也会影响最后的分类性能。同时，图像预处理的好坏也会影响到提取的特征
基于HALCON汉字识别
01-14
基于halcon算子的算法，里面有图片供学习，有需要的可以下载研究一下算子
Halcon OCR文字识别
一个不掉头发的资深小白
03-14 1965
【代码】halconOCR文字识别。
用卷积神经网络（CNN）识别文字
xgbm_k的专栏
09-20 1万+
好久没有写博客了，趁最近比较闲来发一篇。 有个项目： 从计算机屏幕上截图 识别截图上的文字 早先识别的方法是： 对比度 颜色 边缘检测 问题是：有些图片会被识别为文字。 前几天闲着就试了一下用卷积神经网络（CNN）来实现这个功能。 生成训练集、测试集和验证集。 首先，拿到一幅带有文字的计算机画面，用工具找到文字区域的起始和终止坐标，再用工具找到图片区域的起始和终止坐标。用下面的代码生成训练...
Halcon OCR字符识别
2202_75557553的博客
10-10 2198
OCR识别算子create_text_model_reader，read_ocr_class_mlp，do_ocr_multi_class_mlp
halcon d字符识别
02-09
### 使用 Halcon 实现 D 字符识别 为了使用 Halcon 进行特定字符（如 'D'）的识别，可以遵循以下方法： #### 创建并训练 OCR 文本模型 创建一个适合于目标字符集的文本模型至关重要。这通常涉及收集大量样本图像来代表不同条件下的字符形态。 ```cpp // 定义要使用的特征参数 HObject hoTrainFiles; read_files_from_folder("path_to_D_samples", hoTrainFiles); gen_empty_obj(hoTextModel); // 设置用于训练的参数 set_text_model_param(hoTextModel, "training_method", "CNN"); set_text_model_param(hoTextModel, "class_names", ["D"]); ``` 此部分代码展示了如何初始化一个新的文本模型，并指定采用卷积神经网络(CNN)作为分类算法[^1]。 #### 加载预处理过的数据集 确保准备好的训练集中包含了足够的'D'字符实例以供学习。这些图片应当经过标准化处理以便提高泛化能力。 ```cpp for (auto& file : filesList){ read_image(Image, file); reduce_domain(Image, Region, ImageReduced); add_sample_image(hoTextModel, ImageReduced, "D"); } train_text_classifier(hoTextModel); serialize_text_model(hoTextModel,"trained_D_character.mlp"); ``` 上述脚本片段说明了怎样逐个加载含有字母'D'的图像文件至内存中，并将其加入到正在构建中的OCR模型里去进行监督式学习过程。 #### 配置返回标点符号选项 如果应用场景涉及到包含其他非字母类别的符号，则需调整设置使得最终输出能够保留它们的存在形式而不被忽略掉。 ```cpp HTuple hvPunctuation(true); // 假设需要保持任何可能出现的标点标记不变 pTextModel->SetTextModelParam(HTuple("return_punctuation"), hvPunctuation); ``` 这里通过配置`return_punctuation`属性为真值(`true`)，告知HALCON在解析字符串时应考虑是否附带额外的分隔符或结束标志位等辅助信息[^2]。 #### 执行实际的文字检测任务 最后，在完成了前期准备工作之后就可以着手实施具体的文字定位与辨识操作了。 ```cpp find_text_regions(Image, Regions, Texts, Confidence, ModelHandle); for(unsigned int i = 0; i < Texts.size(); ++i){ cout << "Detected text: " << Texts[i].S() << ", with confidence level:" << Confidence[i]; } clear_object(ModelHandle); ``` 这段程序负责扫描输入影像内的所有可疑区域，并尝试从中提取出有意义的信息串；对于每一个成功匹配的结果都会给出相应的可信度评分以及确切的内容描述。
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