Halcon——字符识别

read_image (Image, 'C:/Users/     /Desktop/halcon计划/ocr/_1.bmp')
get_image_size (Image, Width, Height)
dev_open_window (0, 0, Width, Height, 'black', WindowHandle)
set_display_font (WindowHandle, 16, 'mono', 'true', 'false')
dev_set_draw ('margin')
create_text_model_reader ('auto', 'Universal_0-9A-Z+_Rej.occ', TextModel)
set_text_model_param (TextModel, 'dot_print', 'true')
for Index := 1 to 5 by 1
    read_image(Image,'C:/Users/caiqi/Desktop/halcon计划/ocr/_'+Index+'.bmp')
    dev_display (Image)
    find_text (Image, TextModel, TextResultID)
    get_text_object (Characters, TextResultID, 'all_lines')
    get_text_result (TextResultID, 'class', Class)
    clear_text_result (TextResultID)
    dev_set_line_width (2)
    dev_display (Image)
    dev_set_colored (12)
    dev_display (Characters)
    dev_set_draw ('margin')
    disp_message (WindowHandle, 'Lot number: ' + sum(Class), 'window', 12, 12, 'black', 'true')
    if (Index < 5)
        disp_continue_message (WindowHandle, 'black', 'true')
    endif
    stop()
endfor
clear_text_model(TextModel)

后续需优化
在这里插入图片描述

### Halcon 数显字符识别训练方法 在处理数显字符识别时,Halcon 提供了一套完整的工具链来创建高效的OCR模型。对于特定应用场景下的数字显示字符识别,通常涉及以下几个方面的工作: #### 数据准备阶段 为了获得良好的识别性能,在开始之前需收集足够的样本图像作为训练集。这些图像是指包含待识别的各种形态下数字的图片。确保采集到的数据覆盖了实际应用环境中可能出现的所有变化情况,比如不同的光照条件、角度偏差以及背景干扰等因素[^1]。 #### 特征提取与预处理 利用Halcon强大的图像处理功能对原始输入进行必要的前处理操作,如灰度化、二值化等,以便更好地突出目标区域内的文字特征。此外还可以通过形态学运算去除噪声点并增强边缘信息,从而提高后续模板匹配过程中的准确性。 #### 字符分割技术 针对连贯排列在一起难以区分单个字符的情况,则要采用专门设计好的算法来进行有效分离。这一步骤至关重要,因为只有当各个独立符号被正确切分出来之后才能够进一步实施分类工作。可以考虑基于投影法或者轮廓分析等方式实现自动化切割流程。 #### 创建字典文件 定义好一套适用于当前项目的编码规则,并据此建立相应的映射关系表——即所谓的“字典”。该表格记录着每一个合法字符所对应的唯一标识码及其外观模式描述等内容。此部分设定将直接影响到最后输出结果的形式及解释方式。 #### 模型训练环节 借助于先前整理完成的一系列准备工作成果,现在就可以着手构建专属定制版的OCR引擎啦!具体来说就是调用`create_class_mlp()`函数初始化一个多层感知机网络结构实例;接着运用`read_ocr_traindata()`读取预先标注完毕的学习资料包;再经由`trainfann()`完成参数优化迭代计算直至收敛稳定为止;最后保存最终版本至本地磁盘等待部署上线使用。 ```cpp // 初始化多层感知机对象 HObject ho_Image; HTuple hv_ClassMLPHandle, hv_TrainDataID; gen_empty_obj(&ho_Image); create_class_mlp(NumInputDim, NumClasses, "softmax", &hv_ClassMLPHandle); // 加载训练数据 read_ocr_traindata("path_to_your_training_data", &hv_TrainDataID); // 开始训练 trainfann(hv_ClassMLPHandle, hv_TrainDataID, MaxEpochs, ContinueOnError, ErrorThreshold, WeightDecay, LearningRate, MomentumTerm, ValidationSize, BestModelFile); // 保存训练后的模型 write_class_mlp(hv_ClassMLPHandle, "trained_model"); ``` 值得注意的是,虽然上述步骤已经涵盖了大部分核心要素,但在实践中往往还需要不断尝试调整某些细节配置项(例如神经元层数/数量的选择),并通过多次实验验证其泛化能力究竟如何。另外,考虑到不同类型的显示屏可能存在较大差异性,因此建议尽可能多地积累多样化案例用于扩充数据库规模,进而提升整体系统的鲁棒性和适应范围。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值