本文基于超人视觉的启蒙课程:机器视觉halcon启蒙视频和halcon12的版本上讲解。
本次的图片是用视频里示范的图片,讲解的主要步骤是:
1. 采集图像;
2. 预处理;
3. 仿射变换;
4. 形成trf文件;
5. 识别。
接下来进行详细讲解:
首先采集图像,可以用相机实时采集。
*1.读入图像
read_image (Image1, 'C:/Users/W-LIN/Desktop/1.png')

采集完图像后我们要对图像进行预处理。
*2.预处理
*灰度化
rgb1_to_gray (Image1, GrayImage)

为了方便进行二值化,我在这里做了一个灰度变换。对图像的灰度值进行改变,以达到更好的二值化。
*灰度转换
scale_image (GrayImage, ImageScaled, 21.25, -1615)
得到左边图像窗口的效果:

*二值化
threshold (ImageScaled, Regions, 0, 244)
*断块连通域
connection (Regions, ConnectedRegions)

*筛选特征区域
select_shape (ConnectedRegions, SelectedRegions, 'area', 'and', 429.18, 18741.1)

本文详述了使用Halcon进行汉字识别的过程,包括图像采集、预处理、仿射变换、生成trf文件及OMC文件,以及最终的汉字识别。通过灰度变换优化二值化,利用OCR训练进行文字关联,并通过分类器实现汉字的准确识别。
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