*训练ocr FontFile:='testWords.omc' read_ocr_trainf_names (TrainFile, CharacterNames, CharacterCount) *创建神经网络分类器 create_ocr_class_mlp (70, 70, 'constant', 'default', CharacterNames, 80, 'none', 10, 42, OCRHandle) *训练分类器 trainf_ocr_class_mlp (OCRHandle, TrainFile, 200, 1, 0.01, Error, ErrorLog) *写入分类器 write_ocr_class_mlp (OCRHandle, FontFile) *清除句柄 clear_ocr_class_mlp (OCRHandle)

时间: 2024-01-24 11:19:32 浏览: 174
这段代码是使用MATLAB语言实现的OCR识别系统的训练和分类器创建过程。其中,训练集文件名为testWords.omc,通过read_ocr_trainf_names函数读取训练集中的字符名称和字符数量。接着,使用create_ocr_class_mlp函数创建一个神经网络分类器,输入参数包括字符图像大小(70x70)、激活函数类型(constant)、权重初始化方式(default)、字符名称、隐藏层节点数(80)、优化算法类型(none)、输出层节点数(10)、随机数种子(42)和分类器句柄(OCRHandle)。随后,使用trainf_ocr_class_mlp函数对分类器进行训练,输入参数包括分类器句柄、训练集文件名、训练轮数(200)、学习率(0.01)、误差(Error)和错误日志(ErrorLog)。最后,使用write_ocr_class_mlp函数将训练好的分类器写入到FontFile中,并使用clear_ocr_class_mlp函数清除分类器句柄。
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HalconDotNet.HOperatorException:“HALCON error #2404: Invalid handle type in operator do_ocr_multi_class_cnn”

HalconDotNet.HOperatorException:“HALCON error #2404: Invalid handle type in operator do_ocr_multi_class_cnn” 是一个常见的错误消息,通常在使用 Halcon 库进行 OCR(光学字符识别)操作时出现。这个错误表明在调用 do_ocr_multi_class_cnn 操作符时,传入的句柄类型无效。 具体来说,这个错误可能有以下几个原因: 1. **句柄未正确初始化**:在使用 do_ocr_multi_class_cnn 操作符之前,相关的句柄可能没有正确初始化。 2. **句柄类型不匹配**:传入的句柄类型可能与 do_ocr_multi_class_cnn 操作符要求的类型不匹配。 3. **资源泄漏**:在之前的操作中可能存在资源泄漏,导致句柄无效。 ### 解决方法 1. **检查句柄初始化**: 确保在调用 do_ocr_multi_class_cnn 操作符之前,所有相关的句柄都已经正确初始化。例如: ```csharp HObject image; HOperatorSet.GenEmptyObj(out image); // 初始化 image 对象 HOperatorSet.ReadImage(out image, "image.png"); ``` 2. **验证句柄类型**: 确认传入的句柄类型是否正确。例如,do_ocr_multi_class_cnn 操作符通常需要一个图像句柄和模型句柄: ```csharp HObject image; // 初始化 image 对象 HTuple ocrHandle; HOperatorSet.ReadOCRMultiClassCNNModel(out ocrHandle, "model.omc"); HOperatorSet.DoOcrMultiClassCNN(image, ocrHandle, out HTuple result); ``` 3. **资源管理**: 确保在程序结束前正确释放所有资源,避免资源泄漏。例如: ```csharp HOperatorSet.ClearOCRMultiClassCNNModel(ocrHandle); HOperatorSet.GenEmptyObj(out image); ``` ### 示例代码 以下是一个完整的示例代码,展示了如何正确初始化和使用 do_ocr_multi_class_cnn 操作符: ```csharp using HalconDotNet; using System; class Program { static void Main(string[] args) { try { HObject image; HOperatorSet.GenEmptyObj(out image); // 读取图像 HOperatorSet.ReadImage(out image, "image.png"); // 初始化 OCR 模型 HTuple ocrHandle; HOperatorSet.ReadOCRMultiClassCNNModel(out ocrHandle, "model.omc"); // 执行 OCR 操作 HOperatorSet.DoOcrMultiClassCNN(image, ocrHandle, out HTuple result); // 打印结果 Console.WriteLine("OCR Result: " + result); // 释放资源 HOperatorSet.ClearOCRMultiClassCNNModel(ocrHandle); HOperatorSet.GenEmptyObj(out image); } catch (HOperatorException e) { Console.WriteLine("Error: " + e.Message); } } } ```

{[Errno 13] Permission denied: 'E:\\PM_Document_processing\\PM_Compressed_file\\5G\\BJ_OMC1\\PM'}

根据引用的内容,出现"PermissionError: [Errno 13 Permission denied"的错误提示,通常是由于文件权限问题引起的。根据引用的描述,你已经尝试了一些解决方法,但没有成功。另外,根据引用的说明,这个问题可能与你代码读取的路径有关。请确保你的代码正确指定了要写入文件的路径,并且对该路径具有写入权限。如果仍然无法解决问题,你可以考虑更改文件的存储位置或联系系统管理员以获取更高的权限。
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* 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 ()

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