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1、Halcon OCR 总结By 17003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_trai。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_ml或create_ocr_class_sv创建分类器，然后调用 trainf_ocr_class_m或 trainf_ocr_class_s训练分类器，用 write_ocr_class_ml或
2、 writ e_ocr_class_sV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_orientat计计算文字倾角，rotate_imag4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_mp即读取训练分类器的结 果。使用do_ocr_multi_class_m对文字进行识别。参考以下实例： 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_ima
3、ge(Image,J学习资料/Halcon工程/ocr-tr ain.bmp) get_image_size(Image, Width. Height) dev_open_window(0, 0, Width, Height, black, WindowHandle) dev_display(Image) threshold(Image, Region, 0, 100) connection(Region, ConnectedRegions) sort_region (ConnectedRegions, SortedRegions, upper_left, true, column) coun
4、t_obj(SortedRegions, Number) for Index := 1 to Number by 1dev_clear_window() select_obj(SortedRegions, SingleWord, Index) dev_display(SingleWord)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
5、将图像字符与字符标识关联，保存到训练图像中for i:=1 to Number by 1select_obj(SortedRegions, SingleWord, i) append_ocr_trainf(SingleWord,Image,wordsi-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
6、建神经网络分类器create_ocr_class_mlp(8, 10, constant, default, 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
7、_window()read_image(lmage,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(lmage)*3.2 对齐文字text_line_orientation(lmage, lmage, 25, rad(-45), rad(45), OrientationAngle) rotate_image(lmage, lmageRotate, -Orientatio
8、nAngle/rad(180)*180, constant)*分割文字threshold(lmageRotate, TestWordsRegion, 0,100) connection(TestWordsRegion, TestSingleWords) select_shape (TestSingleWords, SelectedRegions, area, and, 80, 500) sort_region (SelectedRegions, TestWordsSortedRegions, upper_left, true, column) count_obj(TestWordsSorted
9、Regions, Number) read_ocr_class_mlp(FontFile, OCRHandle1) do_ocr_multi_class_mlp(TestWordsSortedRegions, lmageRotate, OCRHandle1, Class, Confidence) for lndex := 1 to Number by 1* dev_display(lmageRotate) select_obj(TestWordsSortedRegions, ObjectSelected, lndex) dev_display(ObjectSelected)disp_messa
10、ge(WindowHandle, Classlndex-1, image, 12, 20*lndex, green, true) stop()baendforclear_ocr_class_mlp (OCRHandle1)附：训练图像测试图像可能性和概率说课稿说教材1.教材内容本节选自浙教版义务教育课程标准实验教科书数学七年级下册第三章第三节。 本节课主要通过几个简单的引例来说明可能性的大小可以用数来表示，这些数是1，0 和大 于0 小于1的数，由此给出概率的定义，导出等可能性事件的概率公式。本节设置的几个例 题目的主要是巩固等可能事件的概率公式。2.教材的地位与作用本节课是在学生通过具体情境
11、了解必然事件、不确定事件、不可能事件等概念，并在具 体情境中了解事件发生的可能性的意义，会用例举法（包括列表、画树状图）统计在简单问题 情境中可能发生的事件的种类的基础上，对其中的可能性事件的进一步学习和提高。有关概 率的概念，本教科书将在八年级下册学习“频数和频率”的基础上，主要安排在九年级上册 学习，因此学习本节课主要是为以后的进一步学习打下扎实的基础。说目标1.教学目标依据教材的内容和大纲要求，我确定了以下教学目标：【知识目标】(1) 了解概率的意义。(2) 了解可能性事件的概率公式。【能力目标】(1)会辨别等可能事件。(2)会用例举法(包括类表、画树状图)计算简单事件发生的概率。(3) 进一步认识游戏规则的公平性。【情感目标】通过新旧知识的联结，激发学生的求知欲及进一步探索的乐趣，进一步加 强了学生应用数学的意思。2.教学重点与难点重点：概率的意义及其表示。难点：等可能性事件发生的条件比较复杂的情况下计算概率。说教法
