Halcon学习笔记之OCR系列-OCR投影以及汉字训练识别

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这篇博客介绍了在Halcon中进行汉字OCR识别的方法，包括投影矫正和字符训练过程。通过实例展示了如何对汉字进行训练，并实现了准确的识别。作者强调了字符区域的精确提取在OCR中的重要性。

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前面几篇都是有关于数字和字母的识别方法，当然了，我们大多数遇到的项目也都是读取数字和字母，但有时候如果我们遇到汉字了，而halcon里面是没有汉字字库的，所以这个时候就要用到训练了，那么这篇文章就是来介绍下一般步骤下字符训练的过程和方法（当然也可以用于不规则的数字字母）。
在汉字识别前，再补充介绍一种投影矫正OCR：
原图：
在这里插入图片描述
代码如下：

read_image
(Image,'C:/Users/Administrator/Desktop/slate.jpg')
decompose3 (Image, R, G, B)
dev_display (R)
*按照逆时针的方向，依次获取车牌四个角落的行列值，关于这个方向你可以按照个人的习惯来，你可以顺时针也可以逆时针，只要上下统一就行。
*逆时针
RowCorner:=[88,185,257,152]
ColCorner:=[82,87,367,366]
*顺时针
* RowCorner:=[88,152,257,185]
* ColCorner:=[82,366,367,87]

dev_set_line_width (5)
gen_cross_contour_xld (Cross, RowCorner, ColCorner, 20, 0.785398)
*如果上面找区域的四个顶点是按照逆时针来选的，那么得到这个投影矩阵的时候
*矩阵运算后的点的顺序也要按照逆时针来填。
hom_vector_to_proj_hom_mat2d (RowCorner, ColCorner, [1,1