【HALCON】write_ocr 関数について - OCRモデルの保存

HALCONのwrite_ocr関数は、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、画像からテキストを自動的に認識するために使用され、トレーニング済みのモデルを保存することで、再利用や他のプロジェクトでの適用が可能になります。この関数を使うことで、OCRモデルを効率的に管理し、時間とリソースの節約を図ることができます。

write_ocr 関数の概要

write_ocr関数は、OCRモデルをファイルに保存します。OCR（光学文字認識）モデルは、画像内の文字や数字などを自動的に認識するためのモデルです。一度トレーニングされたOCRモデルを保存することで、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簡単に再利用できるようになります。

使用方法

基本的な使用方法は以下の通りです。

write_ocr(OCRHandle, FileName)

• OCRHandle
  保存するOCRモデルのハンドル。トレーニング済みのOCRモデルを指定します。
• FileName
  OCRモデルを保存するファイルのパス。指定されたファイル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OCRモデルを外部ファイルとして保存し、後で再利用することができます。

具体例

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

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

* OCRモデルをファイルに保存
write_ocr(OCRHandle, 'ocr_model.hocr')

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

この例では、trainf_ocr_class_mlp関数でOCRモデルをトレーニングし、write_ocrを使用してOCRモデルをocr_model.hocrというファイル名で保存しています。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関数は、以下のようなシナリオで特に有用です。

• OCRモデルの再利用
  トレーニング済みの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効率的に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、同じ認識精度を保ちながら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、将来のプロジェクトや再トレーニングのベースとして使用することができます。

まとめ

HALCONのwrite_ocr関数は、トレーニング済みの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向上させることができます。