halcon学习备忘五（图像选择，剪切，obj循环，ocr识别）

1、在分割完轮廓线或者其他一些线条后，我们需要进行一些筛选来获得我们想要的曲线，我们可以通过以下的算子来进行

(1).select_contours_xld( )  可以通过该算子设定筛选标准，比如根据线的长度contour_length或者曲率curvature来直接进行选择 。

(2).get_contour_global_attrib_xld( ) 通过该算子获得曲线的全局参数，例如曲率等，然后根据参数判断选择合适的曲线，如果想选择圆弧的话，可以将参数设置为‘cont_approx'，然后用for循环进行遍历分割的每个曲线，不同形状的曲线该参数值不同，直线为-1，椭圆为0，圆为1 。

2、区域剪切与轮廓剪切

(1).clip_region_rel( ) 通过该算子可以对区域上下左右四边进行切割，比如都设置为5，那么每边上都去除5个像素，然后剩下的就是切割出来的区域了

(2).clip_contours_xld( ) 通过该算子设定的区域即row1-row2 , column1-column2 ，然后将区域内的轮廓剪切下来。

3、obj的循环判断

一个简单的例子就明白了

count_obj(obj,num)

get_empty_obj(final_obj)

for i:=1 to num by 1

select_obj(obj,selectedobj,i)

......相关处理

if(某个条件)

concat_obj(final_obj,selectedobj,final_obj)

endif

endfor

通过以上处理，就可以将满足一定条件的obj选出来，放到final_obj里面了。

4、MLP光学字符识别

(1)单字符识别用do_ocr_single_class_mlp( )

主要步骤如下：

a).图像分割，将字符区域从背景中分离出来，每个字符一个区域。

b).读取ocr的mlp分类器read_ocr_class_mlp(FontName , OCRHandle) ，FontName是已经存在的分类器名称，可以是'Industrial_0-9'或者'Industrial_0-9A-Z'也可以是自己训练好的分类器。

c).for循环读取每个字符区域，通过do_ocr_single_class_mlp( )进行每个字符识别，结果保存在Class里面，Confidence是可信度。可以用来做评估。

d).清除分类器clear_ocr_class_mlp(OCRHandle)

(2)多字符识别用do_ocr_multi_class_mlp( )

多字符识别的步骤和单字符识别步骤基本一样，不同的是具体识别算子分别用各自的，多字符识别的时候，将分割好的字符区域排好序后，直接将该区域集合作为输入，得到的识别结果全部保存在结果数组里面，无需for循环一个一个输入字符区域。

(3)区别与说明

一般情况下都会用多字符识别，因为它的速度要比运用for循环进行单字符识别的速度快。但是多字符识别只能给出每个字符的最可能识别结果，而单字符识别可以给出前n个可能的识别结果，每个结果都有一个可信度，按降序排列。即，如果需要用到前几个可能的结果时，那么就得用单字符识别了，否则都用多字符识别。对于分类器的训练，如果仅用到0-9和A-Z的字符识别的话，halcon以及提供训练好的分类器了，当然也可以自己训练分类器，然后保存训练好的分类器，下次用时直接读取就Ok了。例子可以参考halcon例程bottle.hdev、bottlet.hdev、engraved.hdev、engravedt.hdev。