一、待識(shí)別字符的圖像：

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二、運(yùn)行環(huán)境：

Halcon-12.0

三、代碼如下：

read_image (Image, 'C:/Users/研發(fā)/Desktop/捕獲.PNG')

*縮小定義域

draw_rectangle1 (3600, Row1, Column1, Row2, Column2)

gen_rectangle1 (Rectangle, Row1, Column1, Row2, Column2)

reduce_domain (Image, Rectangle, Image)

*增強(qiáng)孤立點(diǎn)或團(tuán)狀缺陷，金屬上雕刻字符的圖像，需要此算子處理后，才能容易的分割出來字符

gray_range_rect (Image, ImageResult, 7, 7)

*圖像取反，字符識(shí)別特定是識(shí)別亮背景下的暗字符

invert_image (ImageResult, ImageResult)

threshold (ImageResult, Region, 0, 140)

*閉運(yùn)算，填補(bǔ)細(xì)小孔洞

closing_rectangle1 (Region, RegionClosing, 2, 2)

connection (RegionClosing, ConnectedRegions)

select_shape (ConnectedRegions, SelectedRegions, 'area', 'and', 500, 99999)

*將區(qū)域按照自定義大小分開，40,100表示字符大小（矩形）

partition_rectangle (SelectedRegions, Partitioned, 40,100)

*smallest_rectangle1 (Partitioned, Row11, Column11, Row21, Column21)

*gen_rectangle1 (Rectangle1, Row11, Column11, Row21, Column21)

sort_region (Partitioned, SortedRegions, 'first_point', 'true', 'column')

*根據(jù)字符類型選擇合適的文件，也可以自己訓(xùn)練文件（可參照本人另一篇博客：Halcon字符識(shí)別）

read_ocr_class_mlp ('Industrial_0-9A-Z_NoRej.omc', OCRHandle)

count_obj (SortedRegions, Number)

*循環(huán)識(shí)別單個(gè)字符

for Index:=1 to Number by 1

  select_obj (SortedRegions, ObjectSelected, Index)

  do_ocr_multi_class_mlp (ObjectSelected, ImageResult,OCRHandle, Class, Confidence)

endfor

clear_ocr_class_mlp (OCRHandle)

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文章題目：Halcon識(shí)別金屬上的雕刻字符-創(chuàng)新互聯(lián)
文章起源：http://www.rwnh.cn/article14/dopsge.html

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