关于halcon的OCR字符识别

关于halcon的OCR字符识别_第1张图片

上面的图片是一块芯片的信息,我们通过halcon软件里面的OCR助手将这张图片上面的信息进行字符识别。


一、训练OCR字符库

为了识别图像中的文字,需要通过图像训练合适的OCR字符库,这时,我们需要利用到halcon上面的OCR助手。下面,我来教大家如何使用这个OCR助手,并且正确地训练出芯片上的字符。
第一步,我们需要打开OCR字符助手。

关于halcon的OCR字符识别_第2张图片

关于halcon的OCR字符识别_第3张图片

第二步,我们选择“加载一张实例图像”。

这里写图片描述

在这里,我们就把上面的图片加载进来。

第三步,我们选择“使用一个矩形框在图像中标记出需要识别文本地位置”。
因为我们这一幅图像上面芯片信息的倾斜角度几乎为0,所以我们选择第一个画倾斜角度为0的矩形框即可。

这里写图片描述

在这里,我们可以把合适的字符区域选取出来,防止不必要区域对我们训练OCR字符库造成干扰,让训练出来的效果更加精确。

关于halcon的OCR字符识别_第4张图片

第四步,我们需要在“分割”里面对一些参数进行适当的设置,具体的设置需要针对图像的情况而定。特别需要注意的是,由于本幅图像的背景相较于字符是非常暗的色调,我们就需要将“符号外观”中的“暗背景中亮文本”这个选项勾选出来,否则无论如何设置参数,OCR字符的识别都是无法达到理想状态的。

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在这里,当我们按照图上面的参数数值进行设置的情况下,OCR字符的识别效果如下:

关于halcon的OCR字符识别_第6张图片

在这里,可以看到,除了第三行的横杠没有被识别出来之外,其余的字符已经被正确地识别。由于在芯片的信息中,我们无需理会横杠的意思,所以可以不做相应的处理。

第五步,我们选择“字体”,勾选“训练文件”。

关于halcon的OCR字符识别_第7张图片

然后,我们需要在“学习”的白色文本框内,逐一将图像上的字符进行手动训练,并将训练结果加入训练数据当中。

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