halcon深度学习是用的TensorFlow
在当今快速发展的人工智能领域,许多开发者和团队都在探索如何利用深度学习技术提升其产品与服务的智能化程度。在特定的问题场景下,比如在图像处理和视觉检测中,我们有时会误解某些组件的技术细节,比如"halcon深度学习使用的TensorFlow"的说法。对此进行深入探讨与分析,对于理解项目中深度学习的实际使用情况以及技术结合适应性至关重要。
### 问
在之前学习并实践了使用Intel Realsense d435 拍摄RGB视频及深度图视频后,经过图像处理获得了连续的深度图与RGB颜色图图像帧,现根据深度图与颜色图生成实践场景的局部点云,以下为总体代码:// C++ 标准库
#include <iostream>
#include <string>
#include <vector>
#include <
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2023-11-13 15:52:06
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在探索“Halcon深度学习 TensorFlow”的过程中,我深刻意识到如何将这项技术有效地整合到我们的工作流程中,以解决初始的技术痛点并推动项目的演进。
首先,初始技术痛点在于现有的图像处理系统效率不足,无法满足逐渐增加的业务需求。随着我们客户的业务持续增长,采用自动化的高效视觉处理系统已变得至关重要。
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title 业务增长里程碑
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自从Halcon2018出来后融入强大的深度学习功能让我们望而生畏。东哥,主要从事Halcon视觉、深度学习等开发多年软件培训经验,谈谈个人对视觉学习看法:1、HALCON是德国MVtec公司开发的一套完善的标准的机器视觉算法包,它节约了产品成本,缩短了软件开发周期。 Halcon:底层功能算法多,运算性能快,开发需要一定软件功底和图像处理理论。 快速学习做法:研究实例、做实战项目。hal
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2024-09-03 11:00:13
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一、提要 最基本的Halcon操作,是图像显示、存储、读入等操作,本文向初学者提供几个关于图像的操作,以供初学者练习。二、文件操作种种 Halcon提供了多种文件操作函数,主要用于读取、写入和处理图像文件。以下是
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2023-09-25 12:08:13
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# Halcon 深度学习的使用
Halcon 是一套强大的机器视觉软件,广泛应用于工业自动化、质量检测与分析等领域。近年来,深度学习在图像处理中的应用越来越普遍,Halcon 也提供了深度学习的相关功能。本文将详细介绍如何在 Halcon 中使用深度学习,从基本概念到代码示例,并通过流程图和旅行图展示整个流程。
## 1. 什么是深度学习?
深度学习是机器学习的一个分支,通过多层神经网络(
原创
2024-09-21 06:45:01
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1.draw_region( : Region : WindowHandle : )利用鼠标交互画一个闭合区域。点左键画图,右键结束,输出为鼠标画的闭合区域。控制输入为窗口句柄。2.dev_display(Object : : : )在图形窗口显示输入的图形对象 (image, region, or XLD)3.reduce_domain(Image, Region :
1.MVTec HALCON MVTec HALCON 是世界上最全能的机器视觉软件.世界各地的用户从HALCON为快速开发图像分析和机器视觉程序的灵活架构获益匪浅.HALCON 提供了超过1100多种具备突出性能控制器的库,如模糊分析,形态,模式匹配,3D校正等.HALCON支持多个操作系统,编程语言和截获设备从而保护了你的投资. 2.openCV&
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2024-05-21 12:58:51
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HALCON是由德国MVtec公司开发的一套完善的商用的标准机器视觉算法软件包,在欧洲以及日本的工业界已经是公认具有最佳效能的Machine Vision软件。之所以这么受欢迎,是因为它具有以下几个让人难以拒绝的优点:HALCON 支持Windows,Linux和Mac OS操作系统;HALOCN拥有一套可交互式集成开发环境HDevelop,方便用户在最短时间内开发出视觉系统。HALCON 提供了
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2024-01-11 07:08:42
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3.1 Tensorflow基础知识3.1.1 深度学习框架介绍框架对比:1.技术层面对于个人开发者,它的主要用途为科研,而企业用户的主要用途为进行AI应用,提升生产效率。在此,主要从两类用户的一些共同需求的满足情况进行分析,来完成各个深度学习框架在技术层面的对比。可以看出tensorflow、pytorch、keras三个深度学习框架遥遥领先其他深度学习框架的体量,另外几个国有深度学习框架的体量
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2024-05-30 09:44:53
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目录前言一、准备1、选取深度学习的分类模型2、获取模型中所使用图像的参数要求3、准备分类所需图片二、编写代码1、设置窗体2、将图片打上标签3、将图片处理为分类模型所需要的图片4、将图片的数据集进行拆分5、设置分类模型所需的参数和环境后,重新生成一个新的分类模型6、训练7、验证8、测试三、本地函数四、下载地址 前言最近学习深度学习时的一些总结和看法,参照深度学习的自带案例(classify_fru
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2023-11-14 12:47:57
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最近想学习一下机器视觉 用到的库是Halcon 自己到网上找halcon的教程不是收费的 就是随便搞搞的 没有能系统去学习的知识体系 而且大多博主可能就一篇教程 对于新手来说 简直是致命的 出现了有人想学 没人牵头的状况 为了让大家了解如何去使用halcon 我准备探索之后出一套halcon系列的教程 如果你也在学halcon 可以点个收藏 一起学习 首先halcon软件打开后是这个样子的 可以看
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2023-07-12 16:00:14
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HALCON图像处理总流程 一、程序初始化 二、获取图像(获取信息) 三、预处理 四、分割图像 五、形态学处理 六、特征提取 七、输出结果 一、程序初始化图像处理基准,在使用HALCON时,可以省略,因为程序初始化有默认值。 1、打开一个新的窗口; 2、设置填充模式; 3、设置线的颜色; 4、设置线宽; 5、设置窗口中显示的字体样式; 6、重新打开一个新窗口 7、关闭显示窗口 8、其他
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2023-12-04 21:29:45
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在HDevelop中编写好的程序在导出时,Halcon会帮我们转换成我们需要的语言,比如C++。例:HDevelop中有如下语句需要导出: dev_close_window() Halcon导出成C++语言就成了如下语句: if (HDevWindowStack::IsOpen()) close_window(HDevWindowStack::Pop()); 了解MFC的应该
文章目录一、前言二、HALCON并行编程2.1 深入可重入性⭐2.2 多线程编程设计问题2.3 多线程算子2.4 示例三、结语 一、前言本文是HALCON的 programmers_guide(编程指南) 中的2.2章节,章节名直译是——用HALCON进行并行编程,实际上就是多线程编程嘛。因为HALCON是机器视觉软件,涉及图像处理,图像处理往往就会牵扯到多线程,所以这章非常重要。它会给你一些多
## Halcon深度学习简介
在计算机视觉领域,深度学习技术已经成为一个非常热门的话题。Halcon作为一款强大的机器视觉软件,也在不断发展和应用深度学习技术。本文将介绍Halcon深度学习的基本概念以及如何在Halcon中应用深度学习技术。
### Halcon深度学习的基本概念
Halcon深度学习是基于深度神经网络的机器学习方法,通过训练神经网络来实现图像分类、目标检测、图像分割等任
原创
2024-02-25 06:28:13
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# Halcon 深度学习框架入门指南
在机器视觉领域,Halcon 是一个颇具影响力的图像处理和深度学习软件。对于刚入行的小白来说,了解 Halcon 深度学习底层所使用的框架是一个良好的开始。本文将提供一个详细的流程指南,并通过示例代码帮助你理解实现过程。
## 流程概述
在使用 Halcon 深度学习功能时,通常需要遵循以下几个步骤:
| 步骤编号 | 步骤名称 | 描
原创
2024-10-18 07:04:16
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文章目录前言一、数据集的准备1.标注工具的安装2.数据集的准备3.标注数据4.解释xml文件的内容二、数据转换1.解析XML文件2.转换得到hdev文件1.变量定义2.读取种类3.解析trainList.txt4.生成字典三、模型训练1.参数定义2.创建目标检测模型3.数据预处理4.显示标注文件5.模型训练1.学习率设置2.初始化训练模型3.模型训练四、模型评估1.初始化模型2.创建模型及训练模
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2023-12-01 10:12:07
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全局阈值HALCON的阈值算子很多。从今天开始将分类介绍常用的阈值算子。预计将持续几周时间。下面先介绍最简单的全局阈值算子。全局固定阈值算子 – threshold为什么叫全局固定阈值算子呢?让我们先来看下它的函数签名: threshold(Image : Region : MinGray, MaxGray : )该算子把图像Image内灰度值介于MinGray和MaxGray之间的全部区域都选到
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2023-12-22 13:52:07
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1、基本数据类型halcon 只具备 两种数据类型 HTuple (tuple) 、HObject (object)。对于基本数据的处理应用 HTuple 类型存储与计算。数组、字符串、数字、均可使用。对于图形数据,多通道图、单通道图、二值化图均需使用 HObject 的类型。字母 H 是 halcon 在 c++ 中的嵌入类型前缀。opencv 具备多种类型,Point,Mat, P
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2023-11-25 17:31:56
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