注册登陆后可查看附件和大图，以及购买相关内容
您需要 登录 才可以下载或查看，没有账号？注册会员
x
LabVIEW调用Halcon实现深度学习之DeepOCR
视频号：
B站：
在LabVIEW2018版中，NI引入了深度学习功能，官方也提供了一个深度学习的例子——目标缺陷检测： DeepLearning Object Detection 范例中虽然可以调用深度学习模型（OpenVINO为xml格式或TensorFlow为pb格式），但是也仅仅只是调用模型罢了，也就是能用深度学习的方法，来实现推理过程。但是模型的的训练，则完全无法实现，即没有提供标注工具，也没有提供相应的范例。哪怕是将一些第三方模型转换为LabVIEW中能支持的xml、pb模型的转换工具也没有。所以，实际上LabVIEW官方的深度学习的功能是很鸡肋的。只能用官方的模型看看运行效果，确实可以检测到目标的缺陷。至于验证一下其他项目，那就抱歉了，实现不了。要训练模型，就得换到Python等环境中去。话说回来，如果我能在Python中进行训练了，那我为什么不直接在Python中推理吗？又何必再换到LabVIEW中来实现呢，简直多此一举。而要在Python中训练，那学习成本相对来说就比较高了，需要学习OpenVINO/TensorFlow等库，还至少需要学习一门文编程语言，如Python之类的。当然了，如果预算允许，那也可以买一些LabVIEW的第三方工具包，现在也有一些第三方的开发了一些工具包，可以训练推理，比NI官方的效果要好，不过好像都是收费工具包。 使用官方模型自动识别官方图片中的字符效果1 识别效果2 识别效果3 识别效果4 识别效果5 识别效果6 Halcon官方预训练了一个字母数字的模型，效果还是非常不错的。对于大部分的英文、英文标点、数字等识别，基本上都可以轻松实现，只要图像质量不是非常差，识别都是准确的，当然，对于一些非常小且又模糊的，即使人眼看，都看不太清楚的，那就无能为力了，这种情况应该无论是谁都无法精准的识别的。 使用自己训练的模型检测+识别中文字符 中文模型识别字符（高分辨率图像） 中文模型识别字符（低分辨率图像） 在Halcon环境中可以使用DLT来进行标注，训练则是使用Halcon中自带的例子在HDevelop中进行处理的（为了偷懒，没有在LabVIEW中实现）。训练的模型效果就没有Halcon官方训练的模型效果好了。训练模型和数据集的大小有关系，数据集中的数据越多，训练的效果就越好，教程中也只是为了实现训练这个过程，数据相对比较少，仅使用了15幅图像进行标注训练，效果也就是上面那样的了。大部分的能够识别，少部分无法识别或识别错误。中文模型仅使用了识别训练，未处理检测训练，所以对于检测或自动的模型时，部分内容无法检测到。 DLT中标注 HDevelop中进行训练
| 
楼主
