Halcon 简单的ORC 字体识别

本文主要是介绍Halcon 简单的ORC 字体识别，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

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仿射变化
识别

仿射变化

在这里插入图片描述

将图片进行矫正处理

dev_close_window()
read_image(Image,'C:/Users/Augustine/Desktop/halcon/image.png')
*获取图片的大小
get_image_size(Image, Width, Height)
*仿射运算获取图片的角度对图片进行矫正
*选中图片的区域
gen_rectangle1 (Rectangle, 155.399, 242.882, 387.318, 763.585)
*获取文本图片的旋转角度,得到的计算的文本行旋转角度
text_line_orientation(Rectangle,Image,75,-0.4,0.523599, OrientationAngle)
*从点和角度计算刚性仿射变换
* Row1 (输入参数) ——原始点的行坐标
* Column1 (输入参数) ——原始点的列坐标
* Angle1 (输入参数) ——原始点的角度
* Row2 (输入参数) ——转换点的行坐标
* Column2 (输入参数) ——转换点的列坐标
* Angle2 (输入参数) ——转换点的角度
* HomMat2D (输出参数) ——输出转换矩阵
vector_angle_to_rigid(Height/2, Width/2, OrientationAngle, Height/2,  Width/2,0, HomMat2D)
*仿射变化作用到图片上
affine_trans_image(Image, ImageAffinTrans, HomMat2D, 'constant', 'false')

在这里插入图片描述 # 分割

*分割
*提取图像的点
dots_image(ImageAffinTrans, DotImage, 5, 'dark', 0)
*由于halcon中包含对点状的图像进行直接读取的功能。所以掉用点状读取算子。DotImage为输出的图像变量存放位置。5为点状的最大直径。
*如果不想选取过大的点，可以调小，可以使用默认直径。‘dark’,最重要的变量。你提取的点状区域是提取暗色还是亮色（light）还是所有（all）。
*裁剪区域
reduce_domain(DotImage, Rectangle, ImageReduced)*二值化，前景和背景很接近的时候用快速二值化(黑白分明)
binary_threshold(ImageReduced, Region, 'max_separability', 'light', UsedThreshold)
*膨胀
dilation_rectangle1(Region, RegionDilation, 10, 10)
*形成单独的连同区域
connection(RegionDilation, ConnectedRegions)
*变换区域的形状
shape_trans(ConnectedRegions,RegionTrans,'rectangle1')
*形状选择，通过宽和高筛选掉冒号
select_shape (RegionTrans, SelectedRegions, ['width','height'], 'and', [25.27,66.039], [125.63,74.642])
*将区域划分为大小大致相等的矩形。
partition_rectangle(SelectedRegions, Partitioned, 43, 80)
*和二值化的区域求交集，找到字符
intersection(Partitioned, Region, RegionIntersection)

识别

*排序
sort_region(RegionIntersection, SortedRegions, 'character', 'true', 'row')
*读取匹配模板
read_ocr_class_mlp('DotPrint_0-9A-Z_NoRej.omc', OCRHandle)
*匹配
* 只能识别暗点所以要将图片亮暗反转
invert_image(ImageReduced, ImageInvert)
do_ocr_multi_class_mlp(SortedRegions, ImageInvert, OCRHandle, Class, Confidence)*显示
*求连通域个数
count_obj(SortedRegions,num)
*求最小外接矩形
smallest_rectangle1(SortedRegions, Row1, Column1, Row2, Column2)
set_display_font (WindowHandle, 50, 'mono', 'true', 'false')
dev_clear_window ()
dev_display (Image)
dev_set_color ('red')
for i:=0 to 17 by 1set_tposition (WindowHandle,30, 120+40*i)write_string (WindowHandle, Class[i])
endfor