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1、HalconOCR总结By17003步骤：1.创建训练文件，将文字图像与文字分类标识关联，保存到训练文件中，训练文件后缀名为trf，主要用到函数为append_ocr_trainf。2.训练OCR分类器，Halcon支持BOX分类器、神经网络分类器（MLP）和支持向量机分类器（SVM），由于后两者比前者更加强大，推荐使用后两者。训练分类器非常简单，首先调用create_ocr_class_mlp或create_ocr_class_svm创建分类器，然后调用trainf_ocr_class_mlp或tr
2、ainf_ocr_class_svm训练分类器，用write_ocr_class_mlp或write_ocr_class_svm可以保存训练结果。3.测试分类器，读入图像，如要文字不是水平，应将其旋转成水平，可以使用以下函数：text_line_orientation计算文字倾角，rotate_image旋转图像。注意前者使用的是弧度，后角使用的是度。分割文字。读取分类器read_ocr_class_mlp，即读取训练分类器的结果。使用do_ocr_multi_class_mlp对文字进行识别。参考以
3、下实例：为方便起见，这里将三个步骤放在一个实例里，也可以分别将三个步骤保存成三个独立的程序。*1创建训练文件*1.1分割字符dev_close_window()read_image(Image,'F:/学习资料/Halcon工程/ocr-train.bmp')get_image_size(Image,Width,Height)dev_open_window(0,0,Width,Height,'black',WindowHandle)dev_display(Image)threshold(Image,R
4、egion,0,100)connection(Region,ConnectedRegions)sort_region(ConnectedRegions,SortedRegions,'upper_left','true','column')count_obj(SortedRegions,Number)forIndex:=1toNumberby1dev_clear_window()select_obj(SortedRegions,SingleWord,Index)dev_display(SingleWor
5、d)stop()endfor*1.2文字分类标识words:=['a','b','c','d','e','f','g']*1.3创建训练文件TrainFile:='words.trf'dev_set_check('~give_error')delete_file(TrainFile)dev_set_check('~give_error')*1.4将图像字符与字符标识关联，保存到训练图像中fori:=1toNumberby1select_obj(SortedRegions,SingleWord,i)ap
6、pend_ocr_trainf(SingleWord,Image,words[i-1],TrainFile)endfor*2训练OCR*2.1确定字体文件名FontFile:='words.omc'*2.2得到字符标识名read_ocr_trainf_names(TrainFile,CharacterNames,CharacterCount)*2.3确定神经网络隐藏层节点数NumHidden:=20*2.4创建神经网络分类器create_ocr_class_mlp(8,10,'constant','d
7、efault',CharacterNames,80,'none',10,42,OCRHandle)*2.4训练神经网络trainf_ocr_class_mlp(OCRHandle,TrainFile,200,1,0.01,Error,ErrorLog)*2.5保存训练结果write_ocr_class_mlp(OCRHandle,FontFile)*2.6清除句柄clear_ocr_class_mlp(OCRHandle)*3识别文字*3.1读入图像dev_close_window()read_ima
8、ge(Image,'F:/学习资料/Halcon工程/ocr-read.bmp')get_image_size(Image,Width,Height)dev_open_window(0,0,Width,Height,'black',WindowHandle)dev_display(Image)*3.2对齐文字text_line_orientation(Image,Image,25,rad(-45),rad(45),OrientationAngle)rot
