halcon中字符识别的算子

### Halcon 中用于字符识别的核心算子 Halcon 是一款功能强大的机器视觉软件，其内置了许多专门针对光学字符识别（OCR）设计的算子。这些算子可以完成从图像预处理到最终分类的一系列操作。 #### 图像预处理阶段 在字符识别之前，通常需要对输入图像进行一系列预处理操作，以便提取清晰的目标区域并减少干扰因素。常用的算子包括： - `binarize_threshold` 或 `threshold`：通过设定阈值将灰度图转换为二值图[^4]。 - `opening_circle` 和 `closing_circle`：分别执行形态学开闭运算，去除噪声或填补孔洞[^4]。 - `fill_up`：填充连通区域内可能存在的空洞，特别适用于带有封闭结构的字符（如字母 O 或数字 8)。 - `connection`：分割图像中的不同连接组件，从而分离各个独立的对象[^4]。 - `select_shape`：筛选特定形状特征的区域，比如面积、宽度高度比例等条件过滤掉不符合要求的部分。 #### 字符分割与排序 当目标对象被成功隔离出来后，下一步就是按照一定顺序排列它们以供后续分析使用。这一步骤涉及到的主要算子有： - `sort_region` 及其变体形式（例如 sort_region_yx），能够依据位置关系重新安排各部分次序[^4]。 ```python * Example of sorting regions by their horizontal position. sort_region (ConnectedRegions, SortedRegions, 'column', 'ascending', 'true') ``` #### 特征提取与模板匹配/训练模型 对于简单的应用场景可以直接采用基于几何特性的方法来进行判别；而对于更加复杂的情况，则往往依赖于深度学习技术构建专用网络架构来提升准确性。这里列举了一些典型代表： - **传统方式** - `create_class_svm` / `train_class_svm`: 构建支持向量机(SVM)，并通过样本数据集对其进行培训过程[^1]。 ```hdevelop * Create and train an SVM classifier for character classification create_class_svm (NumClasses, 'rbf', 'default', 'default', 'default', \ 'default', 'default', 'default', 'default', 'default', \ SVMHandle) read_samples_image ('path/to/training/samples', ImageSample, ClassesSample,\ RowsSample, ColumnsSample, WidthsSample, HeightsSample) add_sample_class_svm (SVMHandle, ImageSample, ClassesSample, RowsSample, \ ColumnsSample, WidthsSample, HeightsSample) train_class_svm (SVMHandle) ``` - **现代DL手段** - `read_dl_model`, `apply_dl_model`: 加载预先经过大量标注资料锻炼好的深层神经元组(DNN)权重参数文件，并将其应用于实际待测项目之上[^1]. 最后，在完成了所有的前期准备工作之后，就可以利用下面这样的指令去实现具体的辨识动作啦！ - `classify_char_contour_features_mlp` : 使用多层感知器(MLP)根据轮廓特性判断单个文字所属类别[^3]. ```hdevelop classify_char_contour_features_mlp (MLPHandle, Contours, Features, Result) ``` --- ###