一直以來halcon都是工業界高效穩定準確的視覺演算法庫的代表，其定位，檢測和識別演算法都比較好，有很多學員不太了解其ocr字元識別演算法如何編寫，今天和大家一起**利用c#+halcon如何實現ocr。
1.載入字型檔industrial_0-9_norej.omc
hoperatorset.createtextmodelreader("auto","industrial_0-9_norej.omc", out hv_textmodel);
2.定位字元位置並輸出識別結果
hobject hv_characters;
hoperatorset.setcolor(hwindowcontrol1.halconwindow, "green");
hwindowcontrol1.focus();
htuple r, c, phi, len1, len2,hv_rel_class;
hobject rectangle;
hwindowcontrol1.focus();
hoperatorset.drawrectangle2(hwindowcontrol1.halconwindow, out r, out c, out phi, out len1, out len2);
hoperatorset.genrectangle2(out rectangle, r, c, phi, len1, len2);
hoperatorset.clearwindow(hwindowcontrol1.halconwindow);
hoperatorset.dispobj(himage, hwindowcontrol1.halconwindow);
hoperatorset.dispobj(rectangle, hwindowcontrol1.halconwindow);
hoperatorset.reducedomain(himage, rectangle, out temp);
hoperatorset.findtext(temp, hv_textmodel, out hv_textreslut);
hoperatorset.gettextobject(out hv_characters, hv_textreslut, "all_lines");
hoperatorset.smallestrectangle1(hv_characters, out hv_row1, out hv_column1,
out hv_row2, out hv_column2);
hoperatorset.setcolored(hwindowcontrol1.halconwindow, 12);
hoperatorset.dispobj(hv_characters, hwindowcontrol1.halconwindow);
hoperatorset.gettextresult(hv_textreslut, "class", out hv_rel_class);
htuple i;
for (i = 0; (int)i <= (int)((new htuple(hv_rel_class.tuplelength())) - 1); i = (int)i + 1)
hoperatorset.settposition(hwindowcontrol1.halconwindow, (hv_row2.tupleselect(i)) + 10,
hv_column1.tupleselect(i));
hoperatorset.writestring(hwindowcontrol1.halconwindow, hv_rel_class.tupleselect(
i));
總結：createtextmodelreader ------用於讀取ocr字型檔
findtext--------------------------用於獲取字元分割結果
gettextobject-------------------用於獲取字元分割後的目標
gettextresult--------------------用於獲取字元識別結果
以下**：
halcon自帶ocr字型檔能識別不同型別的工業文字，如果識別效果不好，可以自行訓練字型檔。
OCR系列之一 字元識別技術總覽
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10 3 字串逆序 15
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