这个功能是所有做视觉项目的人梦寐以求的了，因为这种项目一般量大，直接复制，利润非常高！
HALCON工业视觉
12.1 Hyperboxes
- close all ocrs
功能：删除所有光字符，释放存储空间，但会丢失所有的测试数据。
- close ocr_
功能：重新分配拥有OcrHandle数目的分级器的存储，但所有相应的数据会丢失，不过这些数据可由write ocr事先保存。
- create ocr class box
功能：创建新的OCR分级器。
- do ocr multi
功能：给每一个Character（字符）分配一个类。
- do ocr single
功能：给一些Character（字符）分配一些类。
- info ocr class box
功能：反馈ocr的有关信息。
- ocr change char
功能：为字符建立新的查阅表。
- ocr get features
功能：计算给定Character（字符）的特征参数。
- read ocr
功能：从文件的FileName（文件名）读取OCR分级器。
- testd ocr class box
功能：测试给定类中字符的置信度。
- traind ocr class box
功能：通过一幅图像的特定区域直接测试分级器。
- trainf ocr class box
功能：根据指定测试文件测试分级器的OCRHandle。
- write ocr
功能：将OCR分级器的OCRHandle写入文件的FileName（文件名）。
12.2 Lexica
1.clear_all_lexica
功能：清除所有的词汇（词典），释放它们的资源。
- clear lexicon
功能：清除一个词汇（词典），释放相应的资源。
- create lexicon
功能：根据一些Words(单词)的元组创建一个新的词汇（词典）。
4．Import lexicon
功能：通过FileName(文件名)选定的文件中的一系列单词创建一个新的词典。
- inspect lexicon
功能：返回Words参数的词典中所有单词的元组。
- lookup lexicon
功能：检查Word（单词）是否在词典的LexiconHandle中，若在返回1否则返回0。
- suggest lexicon
功能：将Word（单词）与词典中所有词汇相比较，计算出将Word从词典中导入单词中所需的足校的编辑操作符NUMcorrections。
12.3 Neural-Nets（神经网络）
- clear all ocr class mlp
功能：清除所有的create ocr class mlp创建的OCR分级器，释放分级器占据的存储空间。
- clear ocr class mlp
功能：清除所有的由OCRHandle给定的且由create ocr class mlp创建的OCR分级器，释放所有的分级器占据的存储空间。
- create ocr class mlp
功能：利用MLP（多层感知器）创建一个新的OCR分级器。
- do ocr multi class mlp
功能：为根据给定区域字符和OCR分级器OCRHandle的灰度图像值而给定的每个字符计算出最好的类，将类返回到Class中，且将类的置信度返回到Confidence中。
- do ocr single class mlp
功能：为根据给定区域字符和OCR分级器OCRHandle的灰度图像值而给定的字符计算出最好的Num类，将类返回到Class中，且将类的置信度返回到Confidence中。
- do ocr word mlp
功能：功能与do ocr multi class mlp相同，只是do ocr word mlp将字符组作为一个实体。
7.get_features_ocr_class_mlp
功能：为根据OCR分级器OCRHandle确定的字符计算其特征参数，并将它们返回到Features。
- get params ocr class mlp
功能：返回一个OCR分级器的参数只有当分级器由do ocr multi class mlp创建时。
- get prep info ocr class mlp
功能：计算OCR分级器预设定矢量特性的信息。
- read ocr class mlp
功能：从一个文件中读取OCR分级器。
- trainf ocr class mlp
功能：测试OCR分级器的OCRHandle，根据存储在OCR文件中的测试特性。
- write ocr class mlp
功能：将OCR分级器的OCRHandle写入由文件名确定的文件中。
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