halcon算子函数chapter 12：ocr

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1、HALCON算子函數——Chapter12:OCR12.1Hyperboxes1.closeallocrs功能：刪除所有光字符，釋放存儲空間，但會丟失所有的測試數據。2.closeocr_功能：重新分配擁有OcrHandle數目的分級器的存儲，但所有相應的數據會丟失，不過這些數據可由writeocr事先保存。3.createocrclassbox功能：創建新的OCR分級器。4.doocrmulti功能：給每一個Character（字符）分配一個類。5.doocrsingle功能：給一些Character（字符）分配一些類。6.infoocrclassbox功能：反饋ocr的有關信息。7.o

2、crchangechar功能：為字符建立新的查閱表。8.ocrgetfeatures功能：計算給定Character（字符）的特征參數。9.readocr功能：從文件的FileName（文件名）讀取OCR分級器。10.testdocrclassbox功能：測試給定類中字符的置信度。11.traindocrclassbox功能：通過一幅圖像的特定區域直接測試分級器。12.trainfocrclassbox功能：根據指定測試文件測試分級器的OCRHandle。13.writeocr功能：將OCR分級器的OCRHandle寫入文件的FileName（文件名）。12.2Lexica1.clear_

3、all_lexica功能：清除所有的詞匯（詞典），釋放它們的資源。2.clearlexicon功能：清除一個詞匯（詞典），釋放相應的資源。3.createlexicon功能：根據一些Words(單詞)的元組創建一個新的詞匯（詞典）。4．Importlexicon功能：通過FileName(文件名)選定的文件中的一系列單詞創建一個新的詞典。5.inspectlexicon功能：返回Words參數的詞典中所有單詞的元組。6.lookuplexicon功能：檢查Word（單詞）是否在詞典的LexiconHandle中，若在返回1否則返回0。7.suggestlexicon功能：將Word（單詞）

4、與詞典中所有詞匯相比較，計算出將Word從詞典中導入單詞中所需的足校的編輯操作符NUMcorrections。12.3Neural-Nets（神經網絡）1.clearallocrclassmlp功能：清除所有的createocrclassmlp創建的OCR分級器，釋放分級器佔據的存儲空間。2.clearocrclassmlp功能：清除所有的由OCRHandle給定的且由createocrclassmlp創建的OCR分級器，釋放所有的分級器佔據的存儲空間。3.createocrclassmlp功能：利用MLP（多層感知器）創建一個新的OCR分級器。4.doocrmulticlassmlp功能

5、：為根據給定區域字符和OCR分級器OCRHandle的灰度圖像值而給定的每個字符計算出最好的類，將類返回到Class中，且將類的置信度返回到Confidence中。5.doocrsingleclassmlp功能：為根據給定區域字符和OCR分級器OCRHandle的灰度圖像值而給定的字符計算出最好的Num類，將類返回到Class中，且將類的置信度返回到Confidence中。6.doocrwordmlp功能：功能與doocrmulticlassmlp相同，只是doocrwordmlp將字符組作為一個實體。7.get_features_ocr_class_mlp功能：為根據OCR分級器OCRH

6、andle確定的字符計算其特征參數，並將它們返回到Features。8.getparamsocrclassmlp功能：返回一個OCR分級器的參數只有當分級器由doocrmulticlassmlp創建時。9.getprepinfoocrclassmlp功能：計算OCR分級器預設定矢量特性的信息。10.readocrclassmlp功能：從一個文件中讀取OCR分級器。11.trainfocrclassmlp功能：測試OCR分級器的OCRHandle，根據存儲在OCR文件中的測試特性。12.writeocrclassmlp功能：將OCR分級器的OCRHandle寫入由文件名確定的文件中。12.4

7、Support-Vector-Machines_（支持矢量機）1.clear_allocrclasssvm功能：清除所有的基於OCR分級器的SVM，釋放相應的存儲空間。2.clearocrclasssvm功能：清除基於OCR分級器的一個SVM，釋放相應的存儲空間。3.createocrclasssvm功能：利用支持向量機創建一個OCR分級器。4.doocrmulticlasssvm功能：根據基於OCR分級器的SVM將大量