字符识别算子用于识别字符信息。

需要训练字符，根据训练得到的模板对图像中的字符进行识别。

参数配置及实际应用效果。

加载字库：创建新的项目的时候，默认会生成一个空的ocr文件，可导入已经训练好的模型文件。

训练模型：可用于自行训练模型文件。

点击该按钮即可进如模型训练界面

模型训练界面

左侧为字符训练图像界面

右侧为配置界面，可配置分割参数，可对字库进行操作。

训练界面：可用自由调整ROI区域，框选指定的区域进行训练，字符周围的框框，为字符检测框，没有模型时不能识别字符，识别信息显示为红色的“？”。

修改分割参数：可据此对字符进行分割。训练界面的分割参数与配置界面的分割参数相一致。

常用分割参数

文本极性：黑底白字、白底黑字，根据图像实际文本极性选择即可。

模型训练方法：

字符训练模式：

字符宽度范围：分割框的宽度为字符宽度

字符高度范围：分割框的高度为字符高度

字符面积范围：整个字符的面积为字符尺寸的面积

上面三个参数并非严格过滤参数，将保留偏差不大的字符。

字符笔画粗细为笔画宽度。

字符之间的间距为字符外间距

可使分割结果接近预期。

高级分割参数

对于复杂场景，需要用到高级参数，

字符是否有重叠：是/否，用于分割粘连字符，

当字符的像素粘连在一起，分割时会默认将其认为是一个字符，需要选择“是”，

若仍旧未能分割，可能是字符宽度范围设置的过大，需要考虑修改字符宽度范围，缩小到合适的宽度范围。即可将字符分开。

字符分割模式：固定、自适应

选择自适应时，将按自适应的宽度分割粘连字符，使用于粘连字符宽度不同的场景。

选择固定时，将按等宽对字符进行粘连分割

字符融合：是/否，可合并字符片段

当选择是时，如识别“你”字符时，单人旁和尔字部分会融合成一个字符，

文本滤波：正常、一般、严重，当文本噪声较多时，可根据情况选择合适的选项

文本倾斜角度：

字符文本存在倾斜情况时，使用此参数。

忽略边缘字符：是/否，用来忽略ROI框上下边界不完整的字符，

当框框边界有不完整的字符时，选择“是”即可忽略这些不完整的字符。

当字符被如期分割后，点击“字符提取”按钮，可进入字符匹配训练界面，

输入匹配的输入匹配的字符，点击添加，即可完成字符匹配，到字库当中，退出字符匹配界面。

将字符添加

若不想匹配部分字符，可选择跳过，或者取消勾选。

可以多次进行字符提取。根据需求反复添加字符到字库中。

扰动：

可选择部分样本添加扰动训练，即扩展训练。

加载字库：

用来加载标准字库，可选择字体、字号、加粗、倾斜等。

 在系统字库中选择合适的字符，放入右侧，即可加入自己的字库。

可保存字库文件（TRF文件），或者另存为字库文件（TRF文件）。

每个字库文件最多知支持256种字符，每种字符最多支持256个字符

字符提取完毕后，注意必须点击“训练”按钮，才能完成字库模型的训练,（否则将不会训练字符，导致前面的字符提取的工作还得要重做一遍)，

之后点击确定，即可退出字符训练界面。

字符模型训练完成后，运行项目即可根据字库模型对图像进行识别。

识别参数

接受阈值：每个识别的字符都有一个是识别的分数，只有分数大于等于该值的字符才能被识别出，当该值过大，部分低于这个分数的字符将不能被识别出。

混淆阈值：除了识别出的字符外，还有相似字符，相似字符与识别字符的得分差，在混淆阈值内，为混淆字符。混淆字符的得分也得满足接受阈值的得分才能识别出。

是否插入空格：是/否，字符间有空格的文本行可以选择插入空格。

子文本段合并成行：是/否，

选择是，将显示“最大外间距”参数，外间距小于等于该值的文本将自动合并成一行。

字体大小设置：

字符位置：

可根据这两个值，设置叠加字符的大小与位置。（叠加字符就是识别出来的那些绿色或红色的字符）

字符个数范围：表示文本行的字符个数范围，若文本行的字符个数在该范围外，则字符检测框变为红色。红色检测框就是拒绝的信息。

是否显示拒绝的信息：是/否，可自由选择是否显示拒绝的信息。当选择否时，不会显示对拒绝信息的任何检测信息。选择是时，拒绝的信息也会显示出来。

识别结果可在配置结果界面查看。

识别结果，识别得分、混淆字符、混淆字符得分。

可右键算子，查看其隐藏参数，将其拖到结果显示界面，可查看其内容。

整体使用流程及运行效果：

使用流程较简单，多用即可熟练掌握。大致流程如下：

训练字库模型：传入图片->训练模型->根据字符训练显示反复调整配置参数->提取字符->点击训练->确认字符训练完成后->完成训练

识别：传入图片，选择模型，框选识别区域，配置识别参数，运行程序识别图像。