HALCON 20.11：深度学习笔记(6)---有监督训练HALCON 20.11.0.0中，实现了深度学习方法。不同的DL方法有不同的结果。相应地，它们也使用不同的测量方法来确定网络的“好坏”。在训练一个网络时，不同的模型会有不同的行为和缺陷，我们将在这里进行描述。训练中的验证当涉及到网络性能验证时，重要的是要注意，这不是一个纯粹的优化问题(参见上面的“网络和训练过程”和“设置训练参数”部分)
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2024-01-20 22:38:10
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【《zw版·Halcon与delphi系列原创教程》 图像开发的p2s模式：halcon+opencv的联动 尽管halcon功能强大，基本上cv只是halcon的一个子集，不过cv毕竟是开源的、免费的(open+free),而halcon的价格，就想双立人的刀具一样，德国货，的确不便宜。 &
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2024-05-24 20:05:54
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C#与Halcon联合编程
Halcon作为一款强大的图形图像处理软件，可对工作中遇到的各种图像进行处理，同时还有功能强大的算子以及很全面的例程，作为进行处理的主程序是非常不错的。但是，halcon依旧有缺陷，就是无法做到图形化界面的建立，故需要和其他软件联合编程才行。还好，halcon可以导出成各个语言进行二次开发。本文即介绍如何用halcon和C#进行联合开发。
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2023-12-15 16:53:15
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《zw版·Halcon-delphi系列原创教程》cgal与opencv,Halcon opencv作为少有的专业开源图像软件，虽然功能，特别是几何计算方面，不如Halcon，不过因为开源，作为教学，讲解图像分析原理，还是不错的。 不过，笔者个人认为，老牌开源几何计算库CGAL，同样是开源软件，作为图像教学可能更加适合
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2024-01-29 23:25:21
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# Halcon 深度学习与 Python 的区别
在现代计算机视觉和图像处理的领域，深度学习和机器学习的应用变得越来越普遍。其中，Halcon 和 Python 都是使用深度学习进行图像处理的流行选择。本文将从多个角度探讨 Halcon 深度学习和 Python 的区别，并通过代码示例帮助读者更好地理解两者的不同之处。
## 1. Halcon 简介
Halcon 是一款功能强大的商业图像
一、强分类器训练过程算法原理如下（参考自VIOLA P, JONES M. Robust real time object detection[A] . 8th IEEE International Conference on Computer Vision[C] . Vancouver , 2001.）给定样本 (x1; y1) , . . . , (xn; yn) ; 其中yi = 0表示负样
HALCON分类器: 1、多层神经网络(MLP) /2、 支持向量机(SVM) ： 一种监督学习的方法，广泛用于统计分类及回归分析； /3、 K-最邻近 (K-NN) /4高斯混合类型(GMM)4个分类器的主要优势和劣势如下:多层感知机：MLP分类器会有一个好的识别率且分类速度更快。作为交换，其训练没
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2024-02-21 20:35:04
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opencv_机器学习-Haar特征+adaboost分类器介绍 1.训练终止条件： 1）迭代的最大次数或循环终止次数大于某个值时迭代终止 2）每次检测完后都有一个检测概率，当训练过程大于最小检测概率时训练终止 2.adaboost分类器的结构： 强分类器的作用将弱分类器计算得到的特征适用于判决 两级强分类器haar>T1 and haar>T2 强分类器个数一般为1520个，运算出来
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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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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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 :
引言机器视觉中缺陷检测分为一下几种：blob分析+特征模板匹配（定位）+差分光度立体特征训练测量拟合
频域+空间域结合：深度学习本篇博文主要是对缺陷图像的纹理特征训练进行详细分析。特征训练在纹理中找瑕疵。基于高斯混合模型（GMM）分类器的纹理检查模型，适用于图像金字塔，可以分析纹理的多个频率范围。要求：训练样本必须完美无瑕疵。整体步骤：创建模型create_texture_inspection_m
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2023-12-28 17:06:52
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Halcon提供了预训练网络。这些网络在使用前已经经过丰富的图像库训练过，在此基础上训练出的网络对于图像分类任务表现更好。接下来分别介绍Halcon提供的预训练网络。pretrained_dl_classifier_compact.hdl模型网络的优点是节省内存以及运行效率高。 模型支持‘real’图像类型。如果想知道网络模型各参数值，可以使用算子get_dl_classifier_param获取
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2023-12-21 09:58:24
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1、set_dl_model_param(DLModelHandle, 'gpu', GpuId)
GpuId=0 选中第一块显卡做深度学习训练。
GpuId=1 选中第二块显卡做深度学习训练。
类推查询可用多显卡信息
query_available_compute_devices(DeviceIdentifier) //一块显卡输出[0]，两块是[0,1]，依次类推get_compute
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2023-06-29 15:53:06
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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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课题需要对图像中的缺陷进行尺寸评价，开发环境是Halcon。选择使用最小外接矩形方法，原因主要是可获得的评价参数多：长度，宽度，角度，长宽比，面积通过长宽比参数可以判定缺陷形状获取最小外接矩形的过程: 这里是做测试的原图图像分割 选取合适的阈值比较困难。考虑到是工厂环境，采光可能不均匀，也为了测试方便（主要使用手机拍照，光源是环境光和手机闪光灯）， 采用动态阈值分割法，Halcon提供了一个函数：
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2024-01-26 09:20:49
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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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HDevelop 编程翻译自HDevelop users guide第4章 ByYC本章阐述如何使用HDevelop创建一个机器视觉应用。HDevelop应该是默认设置。如果不是，使用命令行 hdevelop –reset_preferences打开HDevelp即可。本章处理一个简单的例子，统计下图中别针的数量及方向。1. FileàNew（文件à新程序），创建一个新程序2.读取图像并存入图标参
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2023-09-24 08:27:39
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HALCON 20.11：深度学习笔记(2)HALCON 20.11.0.0中，实现了深度学习方法。由于上面提到的DL方法在它们的作用和它们如何需要数据方面各不相同，所以您需要知道哪种方法最适合您的特定任务。一旦清楚了这一点，您就需要收集适当数量的数据，也就是图像和方法所需的信息。然后，所有这些DL方法都有一个通用工作流：1. 准备网络和数据（Prepare the Network and the
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2023-12-13 02:35:23
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目录2、OpenCV的预处理（1）、OpenCV预处理算子（2）、力推 贾志刚老师教程和红胖子等（3）、网站为的国站，尤其是【learnopencv】等结尾2、OpenCV的预处理 OpenCV [开源库]介绍 OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机
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2024-01-09 19:34:41
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