# 使用 Haclon 的 Python 开发入门指南
## 1. 概述
Haclon 是一个用于自动化和脚本化的工具，帮助开发者更高效地处理任务。在 Python 中，使用 Haclon 可以帮助你连接和操作多个数据源。本文将指导初学者如何在 Python 中使用 Haclon，从而实现基本的功能。
## 2. 整体流程
在使用 Haclon 前，我们需要明确整个流程。以下是实现 Hac
在进行Haclon（一个企业级的分布式应用框架）转换为Python的过程中，我经历了一系列复杂但富有成效的步骤。这篇文章旨在记录这个过程，并提供相关的迁移指南和经验分享。
## 版本对比
首先，我们需要了解Haclon和Python之间的特性差异，以及它们各自的应用场景。Haclon在微服务架构上有独特的优势，而Python则以简洁和强大的生态系统著称。
```mermaid
timelin
我们通过腐蚀和膨胀两种基本的形态学操作实现开运算、闭运算、形态梯度、顶帽、黑帽五种形态学操作//MorphologyEx参数
//op;形态学运算的类型
//MORPH_OPEN： 开运算
//MORPH_CLOSE ：闭运算
//MORPH_GRADIENT： 形态学梯度
//MORPH_TOPHAT：顶帽运算
//MORPH_BLACKHAT
# HACRON 深度学习图像标注指南
深度学习图像标注是计算机视觉领域的一个重要应用。通过图像标注，模型能够学习如何理解图像的内容，并为其分配合适的标签。在这篇文章中，我们将介绍如何使用 HACRON（HACRON 是一个用于深度学习图像标注的工具）实现图像标注的整个流程。我们将分步骤讲解每个环节，并提供必要的代码示例。
## 流程概述
在深入探讨每一部分之前，首先我们来看看整个深度学习图
1.标注图片和训练图片是需要尺寸一模一样么？ 答：不需要。训练图片可对标注图片进行缩放使用。2.一般训练一类样本数据集多少张比较合适？ 答：不同的应用需要的样本数量不同。通常来说，若能保证每类样本有50个以上，即可得到比较好的效果。3.实际应用中图片往往很大，请问下你们都是怎么处理这个问题的？ 答：图像分辨率较高，缺陷尺寸较小，是工业检测的一个特点。对于训练使用的图像分辨率，我们建议以能看清缺陷为
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2024-07-09 21:16:06
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这里写目录标题详情摘要详细介绍 详情摘要Mask2Former在MaskFormer的基础上，增加了masked attention机制，另外还调整了decoder部分的self-attention和cross-attention的顺序，还提出了使用importance sampling来加快训练速度。本文的改进呢**主要是mask attention还有high-resolution feat
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2024-05-27 21:51:37
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图像预处理 消除噪声mean_image/binomial_filter抑制小斑点或细线median_image平滑图像smooth_image平滑图像的同时保存边缘anisotropic_diffusion遍历文件夹与文件选择 1）遍历文件夹：list_files( : : Directory, Options : Files)Directory：目录（文件夹路径）Options：选项'file
如果不了解腐蚀与膨胀原理的同学那请看我前一期博客哦！）1.开运算 开运算 = 先腐蚀运算，再膨胀运算（看上去把细微连在一起的两块目标分开了） 开运算的效果图如下图所示： 开运算总结： （１）开运算能够除去孤立的小点，毛刺和小桥，而总的位置和形状不便。 （２）开运算是一个基于几何运算的滤波器。 （３）结构元素大小的不同将导致滤波效果的不同。&
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2024-09-25 22:12:06
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Ubuntu14.04 Kylin plus Halcon12.02安装教程文章参考：HALCON学习-下载、安装HALCON下载建议到HALCON官方下载页选择linux版本下载，压缩包名为halcon-12.0.2-linux.tar.gz。下载前需要登录HALCON帐号，如果没有请自行注册，填写一些基本信息然后激活邮件，操作方便简易。下载破解文件该破解文件要到HALCON学习网进行下载。当然
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2024-04-08 19:01:25
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直方图均衡化属于灰度变换的一种，是直接对图像的各个像素进行操作。直方图均衡化能够增强图像的对比度，简单来说，直方图均衡化就是将集中在某一块区域的灰度值通过函数变换映射到新的像素区域。 直方图均衡化前： 直方图均衡化后：一、原理 通过公式推导可以证明，通过一个严格单调递增（有相等也不可以）的函数对待处理的图像做灰度变换，得到的新的灰度值会满足均匀分布。只要这个变换满足严格的单调递增，离散值也能有同
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2024-03-02 11:11:49
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离散傅里叶变换步骤：第一步：将图像扩大到合适的尺寸离散傅里叶变换的运行速度跟图片尺寸有很大关系，当图片面积为 2、3、5 的倍数时 DFT 执行效率最快，因此为了达到 DFT 的执行效率最快，经常通过添凑新的边缘像素来获取最大图像尺寸。计算需要扩展的行数和列数 OpenCV 为我们提供了这样一个函数 int getOptimalDFTSize(int vecsize)，这个函数传入一个原矩阵的行数
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2024-04-11 14:14:23
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本文简单介绍一种实现以下效果，在原图上绘制彩色标注框的方法。效果刚接触halcon时候，一直在找一种可以把缺陷区域用彩色方框框选出来的方法，但是没有找到相关的方法，在自己学习几天halcon之后产生了一个简单的想法，可以作为初步的实现方式使用，后续如果有更好的方法再改进。实现方法假设我们找出的缺陷区域为FaultRegion，那么，主要以下6步。找出FaultRegion的最小外接矩形（如果需要绘
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2023-10-19 12:32:33
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文章目录引言1 混淆矩阵2 语义分割PA：像素准确率CPA：类别像素准确率MPA：类别平均像素准确率IoU：交并比MIoU：平均交并比3 综合实例步骤一：输入真实、预测图片步骤二：求出混淆矩阵步骤三：评价指标计算PACPAMPAIoUMIoU4 测试代码参考 引言语义分割是像素级别的分类，其常用评价指标：像素准确率（Pixel Accuracy，PA）、类别像素准确率（Class Pixel A
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2024-05-10 07:21:55
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三种阈值分割 threshold//正常阈值分割binary_threshold//动态阈值分割，自动找到有区分度的mean_image（输入，输出，int，int）//图像均值滤波，后参数是多大区域 dyn_threshold（输入，输入，输出，int，“light/black”）//局部阈值分割，输入参数后和mean前后的灰度差判断是否分割集合运算
difference//输出的图像为输入与
今天简单的介绍下开发一个视觉检测设备的流程以及机器视觉系统组成概念。 一、项目分析四步骤： 1、客户需求分析 项目类型： a)、缺陷检测（目前也是复杂度最高，最应该谨慎的项目类型，雷点多，老司机上路，请做好开车前做好安全启动步骤）需要反复跟客户进行沟通了解客户检测需求。 b)、尺寸测量：自动测量产品
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2020-05-14 16:26:00
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基于haclon的曲线针识别实例 本例子介绍了一个利用haclon对曲线针进行识别的例子，目标是计算并确定曲线针的位置和方向，曲线针如图所示： 1.启动HDevelop，新建一个程序： 2.读入图片： 在输入算子函数处输入read_image 输入图片变量名：Image1,图片的路径点击filename.read选取图片路径。 点击输入会
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2024-05-13 16:31:32
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HALCON学习之旅(二) 文章目录HALCON学习之旅(二) 1、HALCON用户界面操作符 2、HACLON基础语法 ①、运算符 ②、Tuple数组 ③、字符数字格式
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2024-07-05 22:48:32
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**haclon学习笔记（三）**halcon数据结构主要包括图像参数和控制参数两类，其中图像参数包括image,region,XLD;控制参数包括string,interger,real,handle,Tuple数组一.Image的分类1.根据像素的信息不同分为二值图像、灰度图像、RGB图像。 2.Image的通道 理论基础做图像的应该都知道，不在阐述了，主要记录一下halcon中与通道相关的算
昨天安装了Haclon1.7，熟悉了软件环境后写下本篇博客来记录软件的使用流程。软件打开后主要有4个窗口，分别为图形窗口（左上）、变量窗口（左下）、程序窗口（右上）、算子窗口（右下），接下来以一个实例程序来讲解各个窗口的作用和使用步骤。通过快捷键ctrl+E，可以快速调出软件自带的实例程序，我们通过在查找栏输入“ball”找到ball.hdev例程，将该demo在软件中打开。打开后各窗口内容如下：
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2023-09-22 13:15:51
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