1. 开发需求

• 在参考图像中定义感兴趣区域（ROI），用于形状匹配和文本识别。
• 通过形状匹配找到图像中的目标对象位置。
• 对齐多幅输入图像，使其与参考图像保持一致。
• 在对齐后的图像上进行OCR识别，提取文本和数字信息。
• 以循环方式批量处理多张图像。

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2. 程序逻辑与流程

（1）程序思路流程

程序整体流程分为以下几个主要步骤：

1. 初始化模块

   • 关闭窗口自动刷新、加载参考图像、初始化显示环境。
   • 显示交互式提示信息。

2. 定义ROI模块

   • 定义两个感兴趣区域：
     • 模型ROI：用于裁剪图像，供形状匹配模型使用。
     • 文本ROI：用于OCR识别，定位目标文本区域。

3. 模型创建模块

   • 创建并训练形状匹配模型，用于后续的目标匹配与定位。
   • 加载OCR模型，支持对文本和数字的识别。

4. 形状匹配与对齐模块

   • 在参考图像中，利用形状匹配找到目标位置，获取其变换矩阵。
   • 在多张输入图像中重复上述过程，并对图像进行对齐。

5. OCR识别模块

   • 在对齐后的图像中，裁剪文本ROI，并使用OCR模型提取文本。

6. 循环处理模块

   • 通过循环批量处理多张图像，逐一完成形状匹配、图像对齐和OCR识别。

7. 程序结束

   • 显示完成提示，并关闭窗口，释放资源。

（2）流程图

以下是程序的流程图，展示了程序的逻辑和模块的操作步骤：

+-------------------------+
|    初始化与加载图像     |
+-----------+-------------+↓
+--------------------------+
|     定义模型与文本ROI    |
+-----------+-------------+↓
+--------------------------+
|     创建并训练形状模型    |
|     加载OCR识别模型      |
+-----------+-------------+↓
+--------------------------+
| 在参考图像中匹配目标并获取 |
|     变换矩阵 (HomMat2D)   |
+-----------+-------------+↓
+--------------------------+
|   循环处理多张图像       |
| 1. 加载图像              |
| 2. 形状匹配，计算变换矩阵 |
| 3. 图像对齐              |
| 4. OCR文本识别           |
| 5. 显示匹配与识别结果     |
+-----------+-------------+↓
+--------------------------+
|       显示完成提示       |
|        结束程序          |
+--------------------------+

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3. 程序功能实现与代码讲解

模块划分与关键代码

（1）初始化模块

在程序的开头，我们需要完成以下工作：

• 关闭窗口自动刷新和已有窗口资源。
• 加载参考图像并获取其尺寸，用于初始化显示窗口。
• 显示操作提示信息，为用户提供交互式说明。

关键代码：

dev_update_window ('off')   
dev_close_window ()         
read_image (ReferenceImage, 'board/board_01')  
get_image_size (ReferenceImage, Width, Height)  
initialize_visualization (Width / 2, Height / 2, WindowHandle, WindowHandleText)  
disp_continue_message (WindowHandle, 'black', 'true')  
disp_description_text (WindowHandleText)  

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（2）定义ROI模块

ROI（Region of Interest，感兴趣区域）分为两部分：

• 模型ROI： 用于裁剪参考图像，提取目标对象的形状信息，供形状匹配模型使用。
• 文本ROI： 用于OCR识别，定位目标文本区域。

关键代码：

gen_rectangle1 (ROIModel, 60, 535, 185, 900)  
* 定义模型区域ROI，用于形状匹配gen_rectangle1 (ROIText, 445, 585, 590, 765)  
* 定义文本识别区域ROI，用于OCR

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（3）模型创建模块

在参考图像中，我们基于模型ROI裁剪图像，提取目标区域的形状信息。之后，通过 create_generic_shape_model 和 train_generic_shape_model 创建并训练形状模型。

同时，加载OCR模型，后续将用于文本识别。

关键代码：

reduce_domain (ReferenceImage, ROIModel, ModelImage)  
create_generic_shape_model (ModelHandle)  
train_generic_shape_model (ModelImage, ModelHandle)  create_text_model_reader ('auto', 'Industrial_0-9A-Z_Rej.omc', TextModel)  
* 加载工业字体OCR模型

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（4）形状匹配与对齐模块

• 在参考图像中，通过形状匹配找到目标对象，获取其位置信息和变换矩阵。
• 在输入图像中重复形状匹配，并结合参考图像的变换矩阵对图像进行对齐。

对齐操作的核心是变换矩阵的计算与应用。通过矩阵反转和组合，完成从输入图像到参考图像的对齐。

关键代码：

find_generic_shape_model (ReferenceImage, ModelHandle, MatchResultID, Matches)  
get_generic_shape_model_result (MatchResultID, 'all', 'hom_mat_2d', HomMat2DModel)  
* 获取参考图像中目标的位置和变换矩阵find_generic_shape_model (SearchImage, ModelHandle, MatchResultID, Matches)  
get_generic_shape_model_result (MatchResultID, 'all', 'hom_mat_2d', HomMat2DMatch)  hom_mat2d_invert (HomMat2DMatch, HomMat2DMatchInvert)  
* 计算逆变换矩阵hom_mat2d_compose (HomMat2DModel, HomMat2DMatchInvert, TransformationMatrix)  
affine_trans_image (SearchImage, ImageAffineTrans, TransformationMatrix, 'constant', 'false')  
* 对当前图像进行对齐

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（5）OCR识别模块

在对齐后的图像上，使用OCR模型提取文本信息：

• 裁剪对齐图像到文本ROI。
• 使用 find_text 查找文本对象，并获取识别结果。
• 显示识别的字符区域和对应的文本。

关键代码：

reduce_domain (ImageAffineTrans, ROIText, ImageOCR)  
find_text (ImageOCR, TextModel, TextResultID)  
* 使用OCR识别对齐图像中的文本get_text_object (Characters, TextResultID, 'all_lines')  
get_text_result (TextResultID, 'class', RecognizedText)  disp_finding_text (Characters, WindowHandle, WindowHandleText, RecognizedText)  
* 显示识别的文本结果

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（6）循环处理模块

利用 for 循环，实现多张图像的批量处理。每次循环中：

1. 加载输入图像。
2. 执行形状匹配，计算变换矩阵。
3. 对齐图像，并在对齐后进行OCR识别。
4. 显示识别结果。

关键代码：

for i := 1 to 9 by 1  read_image (SearchImage, 'board/board_' + i$'02')  * 读取序列图像find_generic_shape_model (SearchImage, ModelHandle, MatchResultID, Matches)  affine_trans_image (SearchImage, ImageAffineTrans, TransformationMatrix, 'constant', 'false')  reduce_domain (ImageAffineTrans, ROIText, ImageOCR)  find_text (ImageOCR, TextModel, TextResultID)  disp_finding_text (Characters, WindowHandle, WindowHandleText, RecognizedText)  * 显示识别的文本结果
endfor  

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4. 总结

本程序通过模块化设计，实现了从形状匹配到OCR文本识别的完整流程：

• 利用形状匹配技术，完成图像的精确对齐。
• 结合OCR模型，提取对齐图像中的文本信息。
• 支持批量图像处理，适合工业检测和自动化识别场景。

5. 下载链接

通过网盘分享的文件：主板文本检测（模板匹配+OCR）
链接: https://pan.baidu.com/s/16bGZs9B9xLrdW64jHvTqEg?pwd=jkcf 提取码: jkcf