create_text_model_reader

create_text_model_reader是一个函数，用于创建一个文本模型的读取器。它可以读取文本文件中的数据，并将其转换为模型可以使用的格式。这个函数通常用于机器学习和自然语言处理领域中的文本数据预处理。

相关问题

* This example shows how to use shape-based matching * in order to find a model region and use it for * further tasks. * Here, the additional task consists of reading text * within a certain region, wherefore the image has * to be aliged using the matching transformation. * * Initialization. dev_update_window ('off') dev_close_window () * Initialize visualization. read_image (ReferenceImage, 'board/board_01') get_image_size (ReferenceImage, Width, Height) initialize_visualization (Width / 2, Height / 2, WindowHandle, WindowHandleText) disp_continue_message (WindowHandle, 'black', 'true') disp_description_text (WindowHandleText) * * Define ROIs: * ROI for the shape model. dev_set_window (WindowHandle) dev_display (ReferenceImage) gen_rectangle1 (ROIModel, 60, 535, 185, 900) dev_display (ROIModel) * ROI for the text. gen_rectangle1 (ROIText, 445, 585, 590, 765) dev_display (ROIText) disp_model_message (WindowHandle) stop () * * Prepare the shape-based matching model. reduce_domain (ReferenceImage, ROIModel, ModelImage) * Create shape model and set parameters (offline step). create_generic_shape_model (ModelHandle) * Train the shape model. train_generic_shape_model (ModelImage, ModelHandle) * * Prepare the text model. create_text_model_reader ('auto', 'Industrial_0-9A-Z_Rej.omc', TextModel) * * We look for the reference transformation which we will need * for the alignment. We can extract it by finding the instance * on the reference image. * Set find parameters. set_generic_shape_model_param (ModelHandle, 'num_matches', 1) set_generic_shape_model_param (ModelHandle, 'min_score', 0.5) find_generic_shape_model (ReferenceImage, ModelHandle, MatchResultID, Matches) get_generic_shape_model_result (MatchResultID, 'all', 'hom_mat_2d', HomMat2DModel) * * Find the object in other images (online step). for i := 1 to 9 by 1 read_image (SearchImage, 'board/board_' + i$'02') find_generic_shape_model (SearchImage, ModelHandle, MatchResultID, Matches) get_generic_shape_model_result (MatchResultID, 'all', 'hom_mat_2d', HomMat2DMatch) * Compute the transformation matrix. hom_mat2d_invert (HomMat2DMatch, HomMat2DMatchInvert) hom_mat2d_compose (HomMat2DModel, HomMat2DMatchInvert, TransformationMatrix) affine_trans_image (SearchImage, ImageAffineTrans, TransformationMatrix, 'constant', 'false') * * Visualization. dev_set_window (WindowHandle) dev_display (SearchImage) get_generic_shape_model_result_object (InstanceObject, MatchResultID, 'all', 'contours') dev_display (InstanceObject) * * Reading text and numbers on the aligned image. reduce_domain (ImageAffineTrans, ROIText, ImageOCR) find_text (ImageOCR, TextModel, TextResultID) get_text_object (Characters, TextResultID, 'all_lines') get_text_result (TextResultID, 'class', RecognizedText) * * Visualization. dev_set_window (WindowHandleText) dev_display (ImageAffineTrans) dev_set_colored (12) dev_display (Characters) disp_finding_text (Characters, WindowHandle, WindowHandleText, RecognizedText) wait_seconds (0.5) endfor disp_end_of_program_message (WindowHandle, 'black', 'true') stop () dev_close_window ()

这段代码是一个示例程序，演示了如何使用基于形状匹配的方法来找到一个模型区域，并将其用于进一步的任务。在这个示例中，额外的任务是在一个固定的区域内读取文本，在这种情况下，需要使用匹配变换来对图像进行对齐。

代码的具体步骤如下：

1. 初始化程序，并展示图像。

2. 定义形状模型和文本区域的ROI。

3. 准备形状模型。

4. 创建形状模型，并训练模型。

5. 准备文本模型。

6. 查找参考图像中的实例，并提取变换矩阵。

7. 在其他图像中查找实例，并计算变换矩阵。

8. 对齐图像，并在对齐后的图像中读取文本。

9. 可视化结果。

10. 结束程序。

这段代码主要使用了HALCON库中的形状匹配和文本识别功能，通过这些功能实现了对一个模型区域的识别和定位，并在其他图像中查找并对齐该模型区域。同时，代码还使用了HALCON库中的可视化功能，将结果展示给用户。

extjs6 做一个从数据库拿数据做一个tree

你好，感谢您的提问。您可以使用ExtJS6中的TreePanel和Store组件来从数据库中获取数据并显示为树形结构。具体步骤如下：

1. 首先，在ExtJS6的模型中定义数据模型并配置数据源：

Ext.define('TreeModel', {
   extend: 'Ext.data.Model',
   fields: [{name: 'text', type: 'string'}],
   proxy: {
       type: 'ajax',
       url: 'your_data_url',
       reader: {
           type: 'json'
       }
   }
});

2. 创建Store组件：

var store = Ext.create('Ext.data.TreeStore', {
   model: 'TreeModel',
   autoLoad: true,
   root: {
       expanded: true
   }
});

3. 创建TreePanel组件并指定Store组件作为数据源：

Ext.create('Ext.tree.Panel', {
   store: store,
   rootVisible: false,
   renderTo: Ext.getBody(),
   width : 400,
   height: 300,
   title: 'Tree Panel',
   columns: [{
       xtype: 'treecolumn',
       dataIndex: 'text',
       flex: 1
   }]
});

以上代码中，我们创建了一个TreePanel组件，指定了TreeStore作为数据源，展示从数据库中获取的数据，其中autoLoad参数表示自动加载数据，并且指定了根节点为默认展开状态。

希望这个答案能够帮助到您。如果您有任何其他问题，请随时问我。