Halcon深度学习OCR算子封装与测试

Halcon深度学习OCR算子封装与测试(这里写自定义目录标题)

深度学习字符识别测试： 说明： 1.设置比较简单，只需要进行创建模型，直接识别图像即可。 2.可用GPU和CPU两种方式，我这里使用笔记本Win10-x64 i5 ,CPU模式测试的，4G内存跑例程会直接卡死就加了内存。 3.对于工业生产我们一般只需要识别一行字符或者几个字符，可以抠图裁剪即可识别。 和传统方法对比

优点： 1.不需要分割； 传统算法：很多粘连字符的分割往往比较蛋疼。 2.入手简单，几行代码即可实现识别。 缺点： 1.速度慢，500万Cmos就上传的图片来说大部分在1-2秒之间。 2.配置要求高，至少4G以上内存。

不废话了。直接上干货

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* This example shows the usage of the Deep OCR:
* - Part 1: Detection and recognition of the words within an image.
* - Part 2: Recognition of the words only.
* - Part 3: Detection of the words only.
*此示例显示了Deep OCR的用法：
*-第1部分：图像中单词的检测和识别。
*-第2部分：仅识别单词。
*-第3部分：仅检测单词。
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