常用算子Fast detection of lane markersdev_update_window(: : DisplayMode: ) ：默认状态下运行产生的所有的对象（图像，区域，或XLD）都在活动图形窗口显示。可以用OFF关闭此模式，默认值为off(不支持C++代码)，因为这会拖慢程序运行的速度，我们需要的只是最终的结果。dev_display(Operator)显示image，regi
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2024-01-11 10:28:49
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随着计算机视觉和深度学习技术的快速发展，工业界对高效图像处理的需求日益增加。尤其是在使用 GPU 加速的 Halcon 深度学习工具中，能够显著提升开发者和研究人员的工作效率。本文将深入探讨 Halcon 在深度学习领域所面临的 GPU 加速性能问题，并提供全面的解决方案。
> **背景**
自 2020 年以来，深度学习的普及推动了各类 GPU 加速技术的应用。在这个时期，Halcon 作
代码不是很鲁棒，所以换一张图片，Blob分析的结果有很大的可能是提取不到下面九个字，不过处理的方法和流程是相同的，可以参考参考。其他没有什么好说明的，信息全在注释里面，原图有点大，这里只贴个部分截图。代码如下：*
******提取原图“机器视觉算法与运用”这个9个字
*
dev_close_window ( )
dev_update_window ('off')
read_image (Chain
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2023-11-11 20:34:31
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在许多深度学习应用中，Halcon作为一种强大的计算机视觉工具，虽然在图像处理及模型部署上表现出色，但在释放深度学习模型的速度上却常常成为瓶颈。这一问题引发了我们的关注，希望通过一系列技术手段来缓解这一现象。本文将系统地探讨如何解决“Halcon释放深度学习慢”的问题，从初始技术痛点到扩展应用的每一个环节。
### 背景定位
在项目初期，团队发现随着业务规模的不断扩大，系统的性能需求也随之提升
写在前面由于实习的第一个横向是“传统视觉+GUI”于是实习方向也基本往这个方向进行虽然自己使用的是Mac，要考虑客户使用，只好在Windows虚拟机环境下进行环境搭建传统视觉有两大图像处理库：OpenCV和HalconOpenCV直接基于C++，主要是底层的算法，性能好，比较难Halcon更注重应用，简单而适合快速开发，有自己的一套语言，但能自动转换成C++/C#进行部署嵌入此文介绍Windows
一、提高Halcon的运算速度，有以下几种方法：1、Multithreading(多线程)2、Automatic Parallelization(自动操作并行化)3、Compute devices，利用GPU提速，如果显卡性能好，至少可以提高5~10倍的运算速度 二、多线程1、官方自带的例程get_operator_info.hdev，可以查看支持多线程的算子；1 * Determine
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2023-08-01 22:03:59
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# HALCON 深度学习 GPU 报错解析及解决方案
在计算机视觉和图像处理领域，HALCON是一款强大的工具，尤其在深度学习应用中，它能够为我们提供高效的模型训练和推理。然而，在使用带有GPU加速的深度学习功能时，用户常常会遇到各种报错。本文将针对“HALCON 深度学习 GPU 报错”进行深入探讨，阐述错误的成因，并提供解决方案，配合相关代码示例，以帮助读者更好地理解和应对这些问题。
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原创
2024-09-22 06:34:53
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# HALCON深度学习GPU设置指南
深度学习在计算机视觉领域的应用日益广泛，HALCON作为一款强大的机器视觉软件，其深度学习模块提供了一系列丰富的功能，特别是在GPU支持方面。对于刚入行的小白来说，了解如何正确设置HALCON以利用GPU的强大性能是非常重要的。本文将详细介绍这一过程，包括步骤概览、每一步的实现代码及详细注释，以及相关的关系和类图。
## 流程概览
首先，让我们看看整个
* *此示例是一系列示例的一部分，该示例总结了 * DL细分的工作流程。 它使用MVTec药丸数据集。 * *四个部分是： * 1.数据集预处理。 * 2.训练模型。 * 3.评估训练后的模型。 * 4.推断新图像。 *
*此示例包含第2部分：“模型训练”。
*
*请注意：此脚本需要第1部分的输出：
* segment_pill_defects_deep_learning_1_prepro
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2024-08-20 15:39:36
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文章目录文章专栏前言Halcon文档Halcon基础案例文档英语阅读建议结论 文章专栏Halcon开发前言在我完成上一篇代码，halcon基础窗口事件写完了之后，我已经基本掌握了如何写一个简单的halcon程序。后面我学习新的知识的时候感觉遇到了瓶颈。因为网上没用什么比较系统性的教学。经过多年的计算机的学习，如果满分100分。看视频：能拿30分看文档和案例：能拿60分解决过几个实际问题：能拿80
# Halcon深度学习如何加速GPU
随着深度学习技术的快速发展，利用GPU加速深度学习的计算已成为提升模型训练速度与推理效率的重要策略。在本方案中，我们将探讨如何在Halcon中配置和使用GPU加速深度学习项目，包括一些代码示例和性能指标分析。
## 一、项目背景
在计算机视觉任务中，深度学习已经成为一项重要工具，广泛应用于图像分类、目标检测和语义分割等领域。然而，训练复杂的深度学习模型
原创
2024-11-02 05:39:35
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# Halcon深度学习推理显卡GPU的实现指南
在本文章中，我们将探讨如何利用Halcon进行深度学习推理，尤其是如何使用显卡（GPU）来加速这一过程。通过一系列清晰的步骤和示例代码，即使是刚入行的小白也能快速掌握这项技能。
## 流程概述
以下是实现Halcon深度学习推理的步骤：
| 步骤 | 描述
名称set_framegrabber_callback - 为图像采集设备注册一个回调函数。用法set_framegrabber_callback( : : AcqHandle, CallbackType, CallbackFunction, UserContext : )描述 算子set_framegrabber_callback为AcqHandle指定的图像采集设备注册一个回调函数。 参数C
在图像去雾这个领域，几乎没有人不知道《Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior》这篇文章，该文是2009年CVPR论文。作者何凯明博士，2007年清华大学毕业，2011年中文大学博士毕业，可谓是功力深厚，感叹于国内一些所谓博士的水平，何这样的博士才可以真正叫做Doctor。 &n
《zw版·Halcon-delphi系列原创教程》水果自动分类脚本（机器学习、人工智能） 前面介绍了超市，流水线，酸奶的自动分类算法，下面再介绍一个水果的自动分类算法。 Halcon强大的图像处理能力，令人往往会忽视其更加彪悍的机器学习、人工智能。 &nb
首先，搞图像处理，熟悉图像算法是必经之路，如果上过图像处理这门课的话，再好不过。如果没有，我推荐中科院研究生院刘定生老师的数字图像处理与分析(视频)，这位老师上课引人入胜，值得推荐。其次，在这个阶段，配套的书籍自然是《冈萨雷斯版数字图像处理》这本书，最好同时用matlab软件，仿真每一个图像算法案例，推荐《matlab宝典》。大概花一个月时间，基本的图像算法，相信你已经学完了。第二阶段，希望你再次
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2024-01-09 23:04:39
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1 cuda程序的基本框架框架包含：头文件常量或者宏定义C++自定义函数和cuda核函数的原型声明main函数C++自定义函数核CUDA核函数的定义实现 其中main函数中int main（）
{
分配主机与设备代码内存
初始化主机中的数据
将某些数据从主机复制到设备
调用核函数在设备中进行计算
将某些数据从设备复制到主机
释放主机与设备内存
}示例代码如下。#include<math.h&
Halcon在机器视觉中的价值主要体现在提供高效、可扩展、灵活的机器视觉解决方案，帮助用户解决各种复杂的机器视觉问题，提高生产效率和产品质量。缩短产品上市时间Halcon的灵活架构使其能够快速开发出任何类型的机器视觉应用。其全球通用的集成开发环境(HDevelop)有助于降低产品成本，并缩短软件开发周期。优化算法和性能Halcon拥有超过2100个算子的成像库，该库支持多核平台、AVX2和NEON
一、图像预处理和条码增强 对比度太低：scale_image（或使用外部程序scale_image_range），增强图像的对比度。 图像模糊：emphasize锐化图像，使条码看起来更清晰。 深色背景上读取浅色条码：invert_image反转图像。 二、解码涉及的主要算子 read_image ：读图create_bar_code_
*此示例程序演示如何使用HALCON的基于形状的匹配 *寻找在电路中显示独立尺寸变化的SMD电容器 *深度为10位的图像中的行和列方向 dev_update_off ()
dev_close_window ()
* 为了能够可视化显示, 我们指定uint2图像中有效位的数量。
* 之所以这样做是因为信息不能够存储在图像文件自身中
*设置HALCON系统参数。
*int2类型的图像使用
