halcon字符OCR识别案例

问题点如下：1:有几个字符容易识别错乱，1与字母I,标点符号.容易识别成*。
2：第三行开头字母2的印刷出现断裂情况会识别错误。
代码如下：

1. dev_set_check('give_error')
   
2. dev_set_draw('margin')
   
3. dev_set_colored(12)
   
4. dev_close_window()
   
5. dev_open_window(0, 0, 900, 700, 'black', WindowHandle)
   
6. 
   
7. read_image(Image, 'D:/鸟叔培训/OCR识别/箱子/1/1.bmp')
   
8. 
   
9. * draw_rectangle2(WindowHandle, RowCenter, ColCenter, Phi1, Length11, Length21)
   
10. * gen_rectangle2(ModelRect, RowCenter, ColCenter, Phi1, Length11, Length21)
    
11. * reduce_domain(Image, ModelRect, ImageReduced)
    
12. 
    
13. *定位创建H字符的轮廓模板定位字符区域
    
14. * create_shape_model(ImageReduced, 'auto', rad(-3), rad(6), 'auto', 'auto', 'use_polarity', 'auto', 'auto', ModelID)
    
15. * if(ModelID > -1)
    
16. *     write_shape_model(ModelID, 'D:/鸟叔培训/OCR识别/字符轮廓模板——1.shm')
    
17. *     clear_shape_model(ModelID)
    
18. *     ModelID := -1
    
19. * endif
    
20. *保存设定字符模板中心坐标信息
    
21. * ModelRectInfo := [RowCenter, ColCenter]
    
22. * write_tuple(ModelRectInfo, 'D:/鸟叔培训/OCR识别/字符模板中心坐标——1.tup')
    
23. 
    
24. Char1 := []
    
25. Char2 := []
    
26. Char3 := []
    
27. * Ocr :=[]
    
28. 
    
29. *绘制字符出现区域减小识别时间
    
30. draw_rectangle2(WindowHandle, Row, Column, Phi, Length1, Length2)
    
31. gen_rectangle2(TestRect, Row, Column, Phi, Length1, Length2)
    
32. *读取模板信息
    
33. read_shape_model('D:/鸟叔培训/OCR识别/字符轮廓模板——1.shm',ID)
    
34. *读取字符检测区域信息
    
35. read_tuple('D:/鸟叔培训/OCR识别/字符模板中心坐标——1.tup',RectInfo)
    
36. *读取OCR字库
    
37. read_ocr_class_mlp('Industrial_NoRej.omc',OCRHandle)
    
38. 
    
39. * Image Acquisition 01: Code generated by Image Acquisition 01
    
40. list_files ('D:/鸟叔培训/OCR识别/箱子/1', ['files','follow_links'], ImageFiles)
    
41. tuple_regexp_select (ImageFiles, ['\\.(tif|tiff|gif|bmp|jpg|jpeg|jp2|png|pcx|pgm|ppm|pbm|xwd|ima|hobj)
    
42. 
    
43. ,'ignore_case'], ImageFiles)
    
44. for Index := 0 to |ImageFiles| - 1 by 1
    
45.     read_image (Image, ImageFiles[Index])
    
46.     *模板匹配定位字符区域
    
47.     find_shape_model(Image, ID, rad(-3), rad(6), 0.5, 1, 0.5, 'least_squares', 0, 0.9, Row, Column, Angle, Score)
    
48.     if(Score > 0.9)
    
49.         *仿射变换跟随字符测量区域
    
50.         vector_angle_to_rigid(RectInfo[0],RectInfo[1],0,Row, Column, Angle,HomMat2D)
    
51.         affine_trans_region(TestRect, RegionAffineTrans, HomMat2D, 'nearest_neighbor')
    
52.         *分割提取字符区域
    
53.         reduce_domain(Image, RegionAffineTrans, ImageReduced)
    
54.         *动态阈值分割
    
55.         mean_image(ImageReduced, ImageMean, 50, 50)
    
56.         dyn_threshold(ImageReduced,ImageMean, RegionDynThresh, 20, 'dark')
    
57.         *连通性分析
    
58.         fill_up_shape(RegionDynThresh, RegionFillUp, 'area', 1, 100)
    
59.         closing_circle(RegionFillUp, RegionClosing, 2)
    
60.         connection(RegionClosing, ConnectedRegions)
    
61.         select_shape (ConnectedRegions, SelectedRegions, 'area', 'and', 80, 2000)
    
62.         opening_circle(SelectedRegions, RegionOpening, 1)
    
63.         *横向膨胀把字符连接
    
64.         dilation_rectangle1(SelectedRegions, RegionDilation, 80, 2)
    
65.         union1(RegionDilation, RegionUnion)
    
66.         connection(RegionUnion, OcrConnectedRegions)
    
67.         sort_region(OcrConnectedRegions, SortedRegions1, 'first_point', 'true', 'row')
    
68.         *排序选择行区域识别字符
    
69.         count_obj(SortedRegions1, Number)
    
70.         for i:=0 to Number-1 by 1
    
71.             select_obj(SortedRegions1, ObjectSelected, i+1)
    
72.             intersection(SelectedRegions, ObjectSelected, RegionIntersection)
    
73.             *排序字符区域
    
74.             sort_region(RegionIntersection, SortedRegions, 'character', 'true', 'column')
    
75.             *执行字符识别
    
76.             do_ocr_multi_class_mlp(SortedRegions, Image, OCRHandle, Class, Confidence)
    
77. *             do_ocr_multi_class_mlp(SortedRegions, Image, OCRHandle, Ocr, Confidence)
    
78.             if(i=0)
    
79.                 Char1 := Class
    
80.             elseif(i=1)
    
81.                 Char2 := Class
    
82.             elseif(i=2)
    
83.                 Char3 := Class
    
84.             endif
    
85. 
    
86.         endfor
    
87. 
    
88.         *显示提示信息
    
89.         disp_obj(Image,WindowHandle)
    
90.         disp_obj(SelectedRegions, WindowHandle)
    
91.         disp_message(WindowHandle, Char1, 'window', 20, 20, 'red', 'true')
    
92.         disp_message(WindowHandle, Char2, 'window', 20, 50, 'red', 'true')
    
93.         disp_message(WindowHandle, Char3, 'window', 20, 80, 'red', 'true')
    
94. 
    
95.         stop()
    
96.     endif
    
97. 
    
98. endfor
    
99. 
    
100. 
     
101. 
     
102. clear_shape_model(ID)
     

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相关图片：链接：http://pan.baidu.com/s/1kVPOu7H 密码：wq1m

1.在进行OCR之前，需要确保字符不会存在残缺，如果存在，则立刻停止进行OCR，并且提示字符印刷缺陷；
像这种残缺的字符，本身已经是不合格了，就不需要进行识别了。
2.识别错误，查看你的训练库是否正常，对于这种含有字母和数字的，其中1和i本身区别就不大，你怎么去判断是对还是错呢？
所以最好的方式是把英文识别和数字识别分开进行。
3.对于符号，也是特殊情况，这种符号就没有必要进行识别了，因为他本身并没有什么意义。工业生产中，只有其他字母和数字清晰
就完全没有问题了。

没有 字符轮廓模板文件发出了有什么用

zj507071 发表于 2016-9-30 09:01
没有 字符轮廓模板文件发出了有什么用

你也是人才，要人喂你啊？

开头提到的问题怎么解决呢？

这是实用的东西！！！！

学习:)

兄弟 可以了 可以了