点状字符的一种简便识别方式

本文介绍了一种使用Halcon进行点状字体识别的方法,通过均值滤波连接连通区域并识别字符,实现降噪和提升识别率。

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点状字体的连通区域是分开的,需要将连通区域连接起来形成一个个可识别的字体。因此下面演示一种较为简单、有效还能降噪的方式

演示用图:

halcon代码:

*点状字符的识别
*针对于这张图像使用了Industrial_0-9_Rej.omc库
create_text_model_reader ('auto', 'Industrial_0-9_Rej.omc', TextModel)
*读图
read_image (Image, 'D:/Halcon-WorkSpaces/Test/Image/test7.PNG')
rgb1_to_gray (Image, GrayImage)
*这里利用到均值滤波的特性将点状字体连接到一起
mean_image (GrayImage, ImageMean, 9, 9) 
*识别
find_text (ImageMean, TextModel, TextResultID)
get_text_object (Characters, TextResultID, 'all_lines')
get_text_result (TextResultID, 'class', Classes)
*显示
Classs:=''
for Index := 0 to |Classes|-1 by 1
    Classs:=Classs+Classes[Index]
endfor
disp_message (3600, '识别结果:'+Classs, 'window', 0, 0, 'red', 'true')

效果:

 

### Halcon 中点状字符识别的技术 在 Halcon 的图像处理框架下,点状字符识别主要依赖于特定预处理技术和机器学习模型的应用。以下是关于如何利用 Halcon 进行点状字符识别的关键技术: #### 1. 图像预处理 为了有效识别点状字符,在实际操作中通常需要先对输入图像进行必要的预处理。这一阶段的主要目标是对点状字符进行增强并减少噪声干扰。 - **二值化**: 将灰度图像转换为黑白图像以便后续分析。可以使用 `threshold` 函数实现简单的全局阈值法[^2]。 ```hdevelop threshold(Image, Region, ThresholdMin, ThresholdMax) ``` - **形态学运算**: 使用开闭运算去除孤立的小区域或者填充孔洞来改善点状字符的连通性。常用的函数包括 `opening_circle` 和 `closing_circle`[^2]。 ```hdevelop opening_circle(Region, RegionOpening, Radius) closing_circle(RegionClosing, RegionClosingFinal, Radius) ``` - **交集计算 (Intersection)**: 对于点阵构成的文字,通过求取多个点之间的交集能够有效地将离散点连接成连续的线条或形状。此过程可以通过 `intersection` 实现[^2]。 ```hdevelop intersection(Region1, Region2, IntersectionResult) ``` #### 2. 字符分割 完成初步清理之后,需进一步分离单个字符以供独立评估。对于点状字体而言,由于其特殊结构可能需要额外注意保持各部分间的相对位置关系不被破坏。 - 利用轮廓检测工具如 `connection` 找到所有互不相连的对象作为候选字符边界框[^2]。 ```hdevelop connection(Regions, ConnectedRegions) ``` - 如果存在粘连情况,则可尝试基于几何属性(例如面积大小、宽高比例)再次细化切割逻辑。 #### 3. 特征提取与分类器训练 一旦获得清晰且分开的个体字符图片后,就可以着手准备用于最终辨识的数据集合了。这里涉及到两个重要环节——特征向量构建以及监督式学习算法的选择。 - 构建合适的特征描述子至关重要,常见的做法是从像素分布统计直方图入手;另外还可以考虑引入纹理信息或者其他高级指标提升区分能力[^1]。 - 随后建立一个多层感知机神经网络(`MLP`)实例,并依据标注样本执行参数优化流程直至收敛满意为止[^1]。 ```hdevelop * 创建 MLP 分类器 create_class_mlp(DimensionsOfFeatures, NumberOfClasses, HiddenNeurons, 'logistic', ClassifierHandle) * 训练数据加载及格式调整... train_class_mlp(ClassifierHandle, TrainingData, ...) ``` 以上便是整个工作流概述,当然具体情况还需视项目需求而定做出相应调整。
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