halcon深度学习分类例程
时间: 2023-08-18 09:09:38 浏览: 79
Halcon深度学习分类例程主要包括以下几个步骤:
1. 设置窗体:通过代码设置窗体的大小和字体等属性。
2. 将图片打上标签:使用深度学习分类模型对原始数据进行标签处理,包括设置输入路径、方法、图片路径、图片标签等。
3. 将图片处理为分类模型所需要的图片:将原始图片处理为分类模型所需的图片格式。
4. 将图片的数据集进行拆分:对处理后的图片数据集进行拆分,包括训练集、验证集和测试集。
5. 设置分类模型所需的参数和环境:根据模型的要求设置图片的参数,包括图片大小、通道数和灰度值范围等。
6. 重新生成一个新的分类模型:根据设置的参数和环境重新生成一个新的分类模型。
7. 训练:使用生成的分类模型对训练集进行训练。
8. 验证:使用生成的分类模型对验证集进行验证。
9. 测试:使用生成的分类模型对测试集进行测试。
具体的代码实现和使用方法可以参考Halcon的官方文档或者相关教程。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Halcon 深度学习(一):分类](https://blog.csdn.net/qq_41373415/article/details/115544750)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]