halcon学习笔记4-字符识别

2024-02-02 15:19:22

本篇笔记着重写的是如何训练汉字字符，让电脑能够识别出来汉字

1.使用系统训练好的文件完成车牌的识别
首先我在网上随便找了一直车牌图像
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然后灰度化再进行阈值操作
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下一步连通区域后进行特征选择，因为识别中文要训练，这里就先识别英文和数字，后面会有中文的识别详解。
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因为这里的车牌看起来跟基本是水平的，就不用矫正了。识别前需要将灰度图反转一下（因为我选的字体’Industrial_0-9A-Z_NoRej.omc’是在亮背景下识别暗的字体）
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车牌识别比较简单，就没有详细解释了，接下来重点来了。

2.训练OCR模型识别汉字
首先，我采用的图像是自己简单手写的几个字（字写得不好见谅哈）
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老套路，首先进行灰度化，再通过阈值操作、区域连通、特征选择等操作来讲字符提取出来。
不过这里值得一提的是，汉字不像英文字符和数字一样，每个汉字并不是全都是相连的，可以从图中看出这个识别的识字，就笔画就隔得非常远，我私下试过很多形态学操作，还是不能将这留个字符一次性分割出来，所以我就先将识字单独拿出来训练识别。

* 灰度化
rgb1_to_gray (Image, GrayImage)

* 通过图像可以看出，想要将这个'识'字连通会很难，将它膨胀，可以会与旁边的别字连起来（这里我已经试过了）
* 所以这里的别字我是单独拿出来的
* 阈值操作初步筛选
threshold (GrayImage, Regions, 29, 44)
* 膨胀，尽量的将单个字体连接起来
dilation_circle (Regions, RegionDilation, 30)
* 区域分割
connection (RegionDilation, ConnectedRegions)
* 特征区域选择
select_shape (ConnectedRegions, SelectedRegions, 'row', 'and', 2305.56, 2657.41)

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拿出来之后，将其各个区域合并（求并集）

* 将各个区域求并集
union1 (SelectedRegions, RegionUnion)

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现在看到的字还是倾斜的，我们要把它矫正

* 得到带方向的外界矩形
shape_trans (RegionUnion, RegionTrans, 'rectangle2')

* 得到区域的弧度
orientation_region (RegionTrans, Phi)

* 得到区域的中心点和面积
area_center (RegionUnion, Area, Row, Column)

* 得到刚性仿射变换矩阵，这里只是旋转了一下
vector_angle_to_rigid (Row, Column, Phi, Row, Column, rad(90), HomMat2D)

* 区域仿射变换
affine_trans_region (RegionUnion, RegionAffineTrans, HomMat2D, 'nearest_neighbor')

* 图像仿射变换
affine_trans_image (GrayImage, ImageAffineTrans, HomMat2D, 'constant', 'false')

区域矫正：
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灰度图矫正：
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再将’识’字的区域从上面这张图中抠出来

* 抠图
reduce_domain (ImageAffineTrans, RegionAffineTrans, ImageReduced)

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阈值选择拿到’识’字区域

* 阈值选择
threshold (ImageReduced, Regions1, 25, 49)

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接下来先创建一个trf文件，用于存放’识’字

* 创建一个trf文件，将‘识’字存放进去
write_ocr_trainf (Regions1, ImageAffineTrans, '识', 'D:/shi.trf')

再拿到这个文件的句柄，用于创建模型

* 加载我们创建的trf文件
read_ocr_trainf_names ('D:/shi.trf', CharacterNames, CharacterCount)

* 创建模型
create_ocr_class_mlp (8, 10, 'constant', 'default', CharacterNames,\
                      80, 'none', 10, 42, OCRHandle)

模型创建好了之后就开始训练

* 训练模型
trainf_ocr_class_mlp (OCRHandle, 'D:/shi.trf', 200, 1, 0.01, Error1, ErrorLog1)

训练完就开始识别

* 识别
do_ocr_multi_class_mlp (Regions1, ImageAffineTrans, OCRHandle, Class, Confidence)

* 显示
disp_message (200000, Class, 'window', 0, 0, 'red', 'true')

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做完了’识’字的训练，接下来就做剩下几个字符的训练
前面已经对图像做了blob分析了，现在直接拿来用，先进行特征选择拿到剩下几个字符的区域

* 特征选择
select_shape (ConnectedRegions, SelectedRegions1, ['area','height'], 'and', \
              [10925.9,354.63], [163148,552.78])

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然后一样的套路，求并集、得到外接矩形、矫正至水平方向

* 求并集
union1 (SelectedRegions1, RegionUnion1)
* 得到带方向的外界矩形
shape_trans (RegionUnion1, RegionTrans1, 'rectangle2')
* 得到弧度
orientation_region (RegionTrans1, Phi1)
* 旋转至水平，矫正
vector_angle_to_rigid (Row, Column, Phi1, Row, Column, rad(180), HomMat2D1)
* 区域旋转（矫正）
affine_trans_region (RegionTrans1, RegionAffineTrans1, HomMat2D1, 'nearest_neighbor')
* 灰度图旋转（矫正）
affine_trans_image (GrayImage, ImageAffineTrans1, HomMat2D1, 'constant', 'false')

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然后进行抠图

* 抠图
reduce_domain (ImageAffineTrans1, RegionAffineTrans1, ImageReduced1)

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阈值选择

* 阈值选择
threshold (ImageReduced1, Regions2, 21, 53)

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因为这里的’别’字还不是完全连接的，所以这里要做一个膨胀操作，让字符连接起来
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这样就连起来了，接下来就是连接区域

* 连接区域
connection (RegionDilation3, ConnectedRegions1)

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这里有多个字符，所以我们要排一下序（字符排序：‘character’，按列来排序：‘column’）

* 排序
sort_region (ConnectedRegions1, SortedRegions, 'character', 'true', 'column')

然后创建训练的字符数组，一个一个训练

* 创建训练的字符数组
words := ['字','符','别','专','用']
for Index := 1 to |words| by 1
    * 按顺序拿到单个字符
    select_obj (SortedRegions, ObjectSelected, Index)
    * 加入到训练文件
    append_ocr_trainf (ObjectSelected, ImageAffineTrans, words[Index-1], 'D:/shi.trf')
endfor

然后就是读取训练文件，创建模型，训练模型

* 读取训练文件
read_ocr_trainf_names ('D:/shi.trf', CharacterNames1, CharacterCount1)
* 创建模型
create_ocr_class_mlp (8, 10, 'constant', 'default', CharacterNames1, 80, 'none', 10, 42, \
                      OCRHandle1)
* 训练模型
trainf_ocr_class_mlp (OCRHandle1, 'D:/shi.trf', 200, 1, 0.01, Error, ErrorLog)

最后进行识别

* 识别
do_ocr_multi_class_mlp (SortedRegions, ImageAffineTrans , OCRHandle1, Class1, Confidence1)
* 显示
disp_message (200000, Class1, 'window', 0, 0, 'green', 'true')

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最后我们可以用新模型来识别一下’识’字看看行不行

* 识别
do_ocr_multi_class_mlp (Regions1, ImageReduced1, OCRHandle1, Class2, Confidence2)

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可以看到是可以识别的，最后整个代码：

* Image Acquisition 01: Code generated by Image Acquisition 01
read_image (Image, 'D:/QQ下载/MobileFile/IMG_20201208_092539.jpg')
* 灰度化
rgb1_to_gray (Image, GrayImage)
* 通过图像可以看出，想要将这个'识'字连通会很难，将它膨胀，可以会与旁边的别字连起来（这里我已经试过了）
* 所以这里的别字我是单独拿出来识别的
* 阈值操作初步筛选
threshold (GrayImage, Regions, 29, 44)
* 膨胀，尽量的将单个字体连接起来
dilation_circle (Regions, RegionDilation, 30)
* 区域分割
connection (RegionDilation, ConnectedRegions)
* 特征区域选择
select_shape (ConnectedRegions, SelectedRegions, 'row', 'and', 2305.56, 2657.41)
* 将各个区域求并集
union1 (SelectedRegions, RegionUnion)
* 得到带方向的外界矩形
shape_trans (RegionUnion, RegionTrans, 'rectangle2')
* 得到区域的弧度
orientation_region (RegionTrans, Phi)
* 得到区域的中心点和面积
area_center (RegionUnion, Area, Row, Column)
* 得到刚性仿射变换矩阵，这里只是旋转了一下
vector_angle_to_rigid (Row, Column, Phi, Row, Column, rad(90), HomMat2D)
* 区域仿射变换
affine_trans_region (RegionUnion, RegionAffineTrans, HomMat2D, 'nearest_neighbor')
* 图像仿射变换
affine_trans_image (GrayImage, ImageAffineTrans, HomMat2D, 'constant', 'false')
* 抠图
reduce_domain (ImageAffineTrans, RegionAffineTrans, ImageReduced)
* 阈值选择
threshold (ImageReduced, Regions1, 25, 49)
* 创建一个trf文件，将‘识’字存放进去
write_ocr_trainf (Regions1, ImageAffineTrans, '识', 'D:/shi.trf')
* 加载我们创建的trf文件
read_ocr_trainf_names ('D:/shi.trf', CharacterNames, CharacterCount)
* 创建模型
create_ocr_class_mlp (8, 10, 'constant', 'default', CharacterNames,\
                      80, 'none', 10, 42, OCRHandle)
* 训练模型
trainf_ocr_class_mlp (OCRHandle, 'D:/shi.trf', 200, 1, 0.01, Error1, ErrorLog1)
* 识别
do_ocr_multi_class_mlp (Regions1, ImageAffineTrans, OCRHandle, Class, Confidence)
* 显示
disp_message (200000, Class, 'window', 0, 0, 'red', 'true')


* 特征选择
select_shape (ConnectedRegions, SelectedRegions1, ['area','height'], 'and', \
              [10925.9,354.63], [163148,552.78])
* 求并集
union1 (SelectedRegions1, RegionUnion1)
* 得到带方向的外界矩形
shape_trans (RegionUnion1, RegionTrans1, 'rectangle2')
* 得到弧度
orientation_region (RegionTrans1, Phi1)
* 旋转至水平，矫正
vector_angle_to_rigid (Row, Column, Phi1, Row, Column, rad(180), HomMat2D1)
* 区域旋转（矫正）
affine_trans_region (RegionUnion1, RegionAffineTrans1, HomMat2D1, 'nearest_neighbor')
* 灰度图旋转（矫正）
affine_trans_image (GrayImage, ImageAffineTrans1, HomMat2D1, 'constant', 'false')
* 抠图
reduce_domain (ImageAffineTrans1, RegionAffineTrans1, ImageReduced1)
* 阈值选择
threshold (ImageReduced1, Regions2, 21, 53)
* 膨胀
dilation_circle (Regions2, RegionDilation3, 30)
* 连接区域
connection (RegionDilation3, ConnectedRegions1)
* 排序
sort_region (ConnectedRegions1, SortedRegions, 'character', 'true', 'column')
* 创建训练的字符数组
words := ['字','符','别','专','用']
for Index := 1 to |words| by 1
    * 按顺序拿到单个字符
    select_obj (SortedRegions, ObjectSelected, Index)
    * 加入到训练文件
    append_ocr_trainf (ObjectSelected, ImageAffineTrans, words[Index-1], 'D:/shi.trf')
endfor
* 读取训练文件
read_ocr_trainf_names ('D:/shi.trf', CharacterNames1, CharacterCount1)
* 创建模型
create_ocr_class_mlp (8, 10, 'constant', 'default', CharacterNames1, 80, 'none', 10, 42, \
                      OCRHandle1)
* 训练模型
trainf_ocr_class_mlp (OCRHandle1, 'D:/shi.trf', 200, 1, 0.01, Error, ErrorLog)
* 识别
do_ocr_multi_class_mlp (SortedRegions, ImageAffineTrans , OCRHandle1, Class1, Confidence1)
* 显示
disp_message (200000, Class1, 'window', 0, 0, 'green', 'true')
* 识别
do_ocr_multi_class_mlp (Regions1, ImageReduced1, OCRHandle1, Class2, Confidence2)

萌新学习中，请大佬们多多指点。

原创不易，对您有帮助点个小赞吧，谢谢！

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