halcon字符识别学习

halcon光学字符识别例程之 bottle.hdev:training trf and omc file

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1. 对图像预处理得到目标区域
   二值化之后开运算去掉细小噪声，fill up 填充将数字中间空洞填充。
   继续开运算，得到较好的图像。connection将图像分为几个区域，intersection函数与原来的区域看字符划分是否满足自己的性需求，如果满足，即可用select shape 函数将自己的roi得到。sort region 对字符进行排序。

2. 训练字符
   建立数组命名trainingname ，放入要训练的字符，
   trainingfilename 为训练的trf文件名
   sort region 再次对字符进行排序，为了接下来循环识别提供依据
   shape trains主要是建立外接形状，确定字符的范围
   area center 是为了确定字符位置，为后来的显示字符提供数据
   接下来进入循环，进行训练
   select obj 选择目标
   append OCR trainf 向训练文件中添加字符
   disp _message 显示字符，位置根据area_center中的数据确定
   creat ocr class mlp 使用多层感知机创建ocr分类器
   trainf ocr class mlp 开始训练OCR分类器
   write OCR class mlp 将OCR分类器写入预先创建的文件夹中
   至此，字符识别的训练过程就全部结束了，接下来就可以读取分类器对字符进行识别。识别有两种算子，一种是do ocr single class mlp,还有一种是do ocr mult class mlp,两种一个是单通路，一个是多通路识别，我们一般可以用第二个进行识别。

3. OCR训练四个最重要的算子
   append ocr trainf
   creat ocr class mlp
   trainf ocr class mlp
   write ocr class mlp
   通过这四个算子即可训练出自己所需要的文件，不过在这之前需要对图像进行预处理，需要得到自己需要的roi 。