机器视觉字符识别halcon代码

在Halcon机器视觉库中，字符识别通常涉及到图像处理和光学字符识别（OCR）技术。以下是一个简单的Halcon Python示例，演示了如何使用Halcon进行字符识别：

import halcon as ha

# 初始化Halcon库
ha.start_interpreter()

# 加载图像
img = ha.imread("path_to_your_image.png")

# 创建OCR工具对象
ocr_tool = ha.ocr_create(0)

# 设置语言和字符集
ocr_tool.set_language(ha.constants.lang_en)
ocr_tool.set_char_set(ha.constants.charset_default)

# 将图像转换为灰度
gray_img = ha.image灰度(img)

# 对图像进行预处理，例如二值化
binary_img = ha.threshold(gray_img, 0, 255, ha.THRESH_BINARY_INV)

# 找到可能的字符区域（轮廓）
contours = ha.find_contours(binary_img)

# 遍历每个轮廓
for contour in contours:
    # 提取字符区域并进行识别
    char_region = ha.extract_image(img, contour)
    recognized_text = ocr_tool.recognize(char_region)

    print(f"Recognized character: {recognized_text}")

# 释放资源
ha.ocr_release(ocr_tool)
ha.stop_interpreter()