halcon学习1识别车牌号码

1. 利用halcon手动提取车牌号
2. 目标：1）打开一个640*480窗口，并显示一张1071*1919图；2）识别结果用绿色字体显示在窗口左上角位置
3. 利用特征直方图，threshold函数，手动选阈值
4. connection函数
5. select_shape函数
6. hanlcon自带的字库read_ocr_class_mlp('Industrial_0-9A-Z_NoRej.omc',OCRHandle)
7. 关键是翻转图像invert_image，和选择字库Industrial_0-9A-Z_NoRej.omc
8. 使用Halcon2018，代码如下

9. dev_close_window()
   * Image Acquisition 01: Code generated by Image Acquisition 01
   read_image (Image, 'C:/Users/Administrator/Pictures/车牌.jpg')
   get_image_size(Image, Width, Height)
   *1)打开一个640*480窗口，并显示这张图
   dev_open_window_fit_size (0, 0, 640, 480, -1, -1, WindowHandle)
   dev_display(Image)
   *dev_set_window_extents改变图形窗口的大小，左上角坐标和右下角坐标
   dev_set_window_extents (0, 0, 640, 480)
   *dev_set_part用于设置图形窗口中要显示的图像部分。 参数Row1和Column1指定左上角，Row2和Column2指定要显示的图像部分的右下角
   dev_set_part (0, 0, 1071, 1919)
   dev_display (Image)
   disp_message(WindowHandle, '宽'+Width+'高'+Height,100,12, 12, 'white', 'true')
   stop()
   *2）识别结果用绿色字体显示在窗口左上角位置
   
   decompose3(Image, ImageR, ImageG, ImageB)
   trans_from_rgb(ImageR, ImageG, ImageB, ImageResult1, ImageResult2, ImageResult3, 'hsv')
   *很关键，必须翻转图像，否则识别不出正确的字符
   invert_image(ImageB, ImageInvert)
   
   threshold (ImageB, Regions, 126, 255)
   connection(Regions, ConnectedRegions)
   select_shape (ConnectedRegions, SelectedRegions, ['row','column'], 'and', [656.47,467.97], [678.06,574.73])
   
   connection(SelectedRegions, ConnectedRegions1)
   stop()
   
   *排序，选特征，列Colum替代行row
   sort_region(ConnectedRegions1, SortedRegions, 'character', 'true', 'column')
   connection(SortedRegions, ConnectedRegions2)
   
   *选用halcon自带字库，0-9A-Z_NoRej，0-9和A-Z，非标准
   read_ocr_class_mlp('Industrial_0-9A-Z_NoRej.omc',OCRHandle)
   do_ocr_multi_class_mlp(ConnectedRegions2, ImageInvert, OCRHandle, Class, Confidence)
   
   dev_display(Image)
   disp_message(WindowHandle, Class, 'Image', 12, 12, 'green', 'true')

10. 
11.  效果如下
12. 
13. 2020-07-162020-07-16第一次修改