Halcon深度学习CPU例子——应用于图像识别和目标检测

深度学习是人工智能领域的热门技术，它模仿人脑神经网络的结构和工作方式，通过训练大量数据实现智能化任务。Halcon是一款功能强大的机器视觉库，它提供了用于深度学习的工具，包括卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）等。在本文中，我们将介绍Halcon深度学习在CPU上的应用，并给出相应的代码示例。

Halcon深度学习CPU例子简介

Halcon提供了一系列用于深度学习的示例，可以帮助用户快速上手。其中，基于CPU的深度学习示例是一个很好的入门选项。通过这个例子，用户可以学习如何使用Halcon进行图像识别和目标检测。

图像识别示例

图像识别是深度学习的一种常见应用，它可以对图像进行分类和识别。下面是一个使用Halcon进行图像识别的示例代码：

load_dl_model ('model.hdl')  // 加载训练好的深度学习模型

read_image (Image, 'image.jpg')  // 读取待识别的图像

apply_dl_model (Image, Result)  // 应用深度学习模型进行识别

get_dl_result (Result, ClassIDs, Scores)  // 获取识别结果

ClassNames := ['cat', 'dog', 'bird', 'car']  // 类别名称

for i := 0 to |ClassIDs|-1 by 1
    write_string ('Class: ' + ClassNames[ClassIDs[i]] + ', Score: ' + \
                  Scores[i].ToString() + '\n')
endfor

上述代码首先加载了训练好的深度学习模型，然后读取待识别的图像，并应用深度学习模型进行识别。最后，通过get_dl_result函数获取识别结果，包括类别ID和对应的置信度分数。在代码的最后，通过循环打印出每个类别的名称和置信度分数。

目标检测示例

目标检测是深度学习的另一种常见应用，它可以在图像中定位和识别多个目标。下面是一个使用Halcon进行目标检测的示例代码：

load_dl_model ('model.hdl')  // 加载训练好的深度学习模型

read_image (Image, 'image.jpg')  // 读取待检测的图像

apply_dl_model (Image, Result)  // 应用深度学习模型进行目标检测

get_dl_object_result (Result, ClassIDs, Scores, Bboxes)  // 获取检测结果

ClassNames := ['person', 'car', 'bicycle']  // 类别名称

for i := 0 to |ClassIDs|-1 by 1
    write_string ('Class: ' + ClassNames[ClassIDs[i]] + ', Score: ' + \
                  Scores[i].ToString() + ', Bbox: ' + Bboxes[i].ToString() + '\n')
endfor

上述代码与图像识别示例类似，只是在获取结果时多了一个获取边界框（Bbox）的步骤。通过get_dl_object_result函数获取目标检测结果，包括类别ID、置信度分数和边界框信息。同样地，在代码的最后，通过循环打印出每个检测到的目标的类别名称、置信度分数和边界框信息。

饼状图示例

为了更直观地展示识别结果，我们可以使用饼状图。下面是一个使用Halcon和mermaid语法绘制饼状图的示例代码：

pie
    title 饼状图示例
    "cat": 30
    "dog": 50
    "bird": 20