【HALCON】write_ocr_class_mlp 関数について - MLPベースのOCRモデルの保存

HALCONのwrite_ocr_class_mlp関数は、MLP（多層パーセプトロン）をベースにしたOCR（光学文字認識）モデルを外部ファイルに保存するための関数です。OCRモデルは画像内の文字を認識するためのもので、MLPベースのOCRモデルを保存することで、再トレーニングせずに他のプロジェクトやシステムで再利用することが可能です。この関数を使うことで、トレーニング済みのOCRモデルを効率的に管理し、将来的な再利用が容易になります。

write_ocr_class_mlp 関数の概要

write_ocr_class_mlp関数は、MLP（多層パーセプトロン）アルゴリズムをベースにしたOCRモデルをファイルに保存します。MLPは、ニューラルネットワークの一種で、文字認識の精度を向上させるために使用されます。保存されたOCRモデルは、再利用が可能で、異なるプロジェクト間で簡単に適用できます。

使用方法

基本的な使用方法は以下の通りです。

write_ocr_class_mlp(OCRHandle, FileName)

• OCRHandle
  保存するMLPベースのOCRモデルのハンドル。トレーニング後に取得されます。
• FileName
  OCRモデルを保存するファイルのパス。このパスにモデルが保存されます。

この関数を使用することで、トレーニング済みのMLPベースのOCRモデルを外部ファイルとして保存し、再利用が可能です。

具体例

以下に、write_ocr_class_mlp関数を使用してOCRモデルを保存する例を示します。

* MLPベースのOCRモデルのトレーニング
trainf_ocr_class_mlp([], [], OCRHandle)

* MLPベースのOCRモデルをファイルに保存
write_ocr_class_mlp(OCRHandle, 'ocr_mlp_model.hocr')

* 保存完了のメッセージを表示
disp_message(WindowHandle, 'MLP OCR model saved successfully', 'window', 12, 12, 'black', 'true')

この例では、trainf_ocr_class_mlp関数を使用してOCRモデルをトレーニングし、write_ocr_class_mlpを使用してMLPベースのOCRモデルをocr_mlp_model.hocrというファイルに保存しています。保存が完了したことをメッセージで表示します。

応用例

write_ocr_class_mlp関数は、以下のようなシナリオで特に有用です。

• MLPベースのOCRモデルの再利用
  一度トレーニングしたOCRモデルを保存しておけば、再トレーニングの手間を省き、他のプロジェクトやシステムで再利用することができます。

• プロジェクト間でのデータ共有
  保存されたOCRモデルをチーム内や他のプロジェクトで共有し、認識精度を保ちながら効率的に作業を進めることが可能です。

• 長期保存とモデル管理
  OCRモデルを長期的に保存しておくことで、将来のプロジェクトや解析に再利用することができ、トレーニングにかかる時間とリソースを節約できます。

まとめ

HALCONのwrite_ocr_class_mlp関数は、MLPアルゴリズムに基づくOCRモデルを外部ファイルに保存し、再利用や他のプロジェクトでの活用を可能にする便利なツールです。保存されたモデルを使うことで、再トレーニングの手間を省き、プロジェクトの効率を大幅に向上させることができます。