案例運算元介紹
程式**
dev_close_window ()
dev_open_window (0, 0, 512, 512, 'black', windowhandle)
read_image (image, '素材')
*建立訓練區域
gen_empty_obj (union_obj)
for index := 1 to 5 by 1
draw_region (region, windowhandle)
concat_obj (union_obj, region, union_obj)
endfor
*建立分類器
create_class_svm (3, 'rbf', 0.02, 0.001, 5, 'one-versus-all', 'normalization', 10, svmhandle)
add_samples_image_class_svm (image, union_obj, svmhandle)
*訓練train_class_svm (svmhandle, 0.001, 'default')
classify_image_class_svm (image, classregions, svmhandle)
程式**
dev_close_window ()
dev_open_window (0, 0, 512, 512, 'black', windowhandle)
read_image (image, '素材.bmp')
*閾值分割
threshold (image, region, 0, 10)
connection (region, connectedregions)
select_shape (connectedregions, selectedregions, 'area', 'and', 50, 200)
*讀取訓練結果
read_ocr_class_mlp ('industrial_a-z+_rej.omc', ocrhandle)
*字元識別
do_ocr_multi_class_mlp (selectedregions, image, ocrhandle, class, confidence)
*字元識別
closing_circle (selectedregions, regionclosing, 20)
do_ocr_multi_class_mlp (regionclosing, image, ocrhandle, class1, confidence1)
Task03 字元識別模型（3天）
卷積神經網路常見層 cnn 卷積神經網路 介紹 精度和速度比傳統計算學習方法高很多 在計算機領域，cnn是解決影象分類，影象檢索物體檢測，語義分割的主流模型 cnn每一層有眾多的卷積核組成，每個卷積核對輸入的畫素進行卷積操作得到下一次輸入 約等於降維吧，變小了 在這裡插入描述 cnn是一種層次模型，...
Shape Context字元識別
關於shape context的文章，網上已經很多了。在這裡實現一下shape context描述子的視覺化。include hogimage.h using namespace std using namespace hog hogimage oimg struct color color col...
OCR字元識別
ocr optical character recognition 全稱光學字元識別技術，在halcon中，ocr常被用來分割區域及讀取識別影象中的字元含義。字元識別ocr原理及應用實現 ocr指電子裝置 掃瞄器 數位相機等 檢測在紙上列印的字元，通過檢測暗亮的模式確定其形狀，然後用字元識別方法將形...