HALCON示例程序train_characters_ocr.hdev使用SVM分类器训练字体

HALCON示例程序train_characters_ocr.hdev使用SVM分类器训练字体

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示例程序源码(加注释)

蓝色字体均为算子解释链接,可以前往查看解答

  • 关于显示类函数解释
    read_image (Image, ‘ocr/chars_training_01.png’)
  • 获取单通道图像的指针
    get_image_pointer1 (Image, Pointer, Type, Width, Height)
    dev_close_window ()
    dev_open_window (0, 0, Width, Height, ‘white’, WindowHandle)
    set_display_font (WindowHandle, 12, ‘mono’, ‘true’, ‘false’)
    dev_set_draw (‘margin’)
    dev_set_line_width (2)
    dev_display (Image)
    dev_update_window (‘off’)
    dev_update_pc (‘off’)
    dev_update_var (‘off’)
  • 创建一个 SVM 分类器内容,从A-G
    ClassNames := [‘A’,‘B’,‘C’,‘D’,‘E’,‘F’,‘G’]
  • 创建OCR分类器
    create_ocr_class_svm (8, 10, ‘constant’, [‘convexity’,‘num_holes’,‘projection_horizontal’,‘projection_vertical’], ClassNames, ‘rbf’, 0.02, 0.05, ‘one-versus-one’, ‘normalization’, 10, OCRHandle)

for i := 1 to 7 by 1
read_image (Image, ‘ocr/chars_training_’ + i$’.2d’)
dev_display (Image)
* halcon自定义函数大括号内为其代码
get_regions (Image, SortedRegions)
{
dev_set_color (‘white’)

  • 二值化
    threshold (Image, Region, 0, 125)
  • 分割连通域
    connection (Region, ConnectedRegions)
  • 通过面积筛选区域
    select_shape (ConnectedRegions, SelectedRegions, ‘area’, ‘and’, 50, 999999)
  • 对区域进行排序
    sort_region (SelectedRegions, SortedRegions, ‘character’, ‘true’, ‘row’)
    return ()
    }
    • 对元素进行计数
      count_obj (SortedRegions, NumberObjects)
      for j := 1 to NumberObjects by 1
    • 选取数组内指定元素
      select_obj (SortedRegions, ObjectSelected, j)
      if (i == 1 and j == 1)
      • 将训练字符储存到指定文件
        write_ocr_trainf (ObjectSelected, Image, ClassNames[j - 1], ‘train_characters_ocr.trf’)
        else
      • 向训练文件中添加对象
        append_ocr_trainf (ObjectSelected, Image, ClassNames[j - 1], ‘train_characters_ocr.trf’)
        endif
        dev_set_color (‘gray’)
        dev_display (ObjectSelected)
        disp_message (WindowHandle, ClassNames[j - 1], ‘window’, 10, 10 + (j * 20), ‘black’, ‘true’)
        endfor
        disp_continue_message (WindowHandle, ‘black’, ‘true’)
        stop ()
        endfor
        读训练文件并转化为图像
        read_ocr_trainf (Characters, ‘train_characters_ocr.trf’, CharacterNames)
        count_obj (Characters, NumberCharacters)

for i := 1 to NumberCharacters by 1
select_obj (Characters, CharacterSelected, i)
dev_clear_window ()
dev_display (CharacterSelected)
disp_message (WindowHandle, CharacterNames[i - 1], ‘window’, 10, 10, ‘black’, ‘true’)
endfor

  • 训练OCR分类器
    trainf_ocr_class_svm (OCRHandle, ‘train_characters_ocr.trf’, 0.001, ‘default’)
  • 缩减SVM分类器,以减少分类所用时间。
    reduce_ocr_class_svm (OCRHandle, ‘bottom_up’, 2, 0.001, OCRHandleReduced)
  • 将训练出的分类器写入文件
    write_ocr_class_svm (OCRHandleReduced, ‘font_characters_ocr’)
  • 清除OCR分类器
    clear_ocr_class_svm (OCRHandle)
    clear_ocr_class_svm (OCRHandleReduced)
    stop ()
    dev_clear_window ()
    disp_message (WindowHandle, ‘No more lines to execute’, ‘window’, 10, 10, ‘black’, ‘true’)

处理思路

这个例子是主要讲解了如何使用,SVM分类器进行OCR字符训练。

后记

大家有什么问题可以向我提问哈,我看到了第一时间回复,希望在学习的路上多多结交良师益友。

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