HALCON 深度学习例程

HALCON深度学习例程是一种用于目标检测的示例代码。它基于HALCON深度学习环境，需要先安装HALCON深度学习环境才能运行。你可以参考https://blog.csdn.net/xuanbi8560/article/details/80911015来了解如何安装HALCON深度学习环境。在这个例子中，作者提供了一系列的代码来帮助初学者学习目标检测。你可以在https://github.com/675491918/DeepLearning_MNIST_Halcon找到这个例程的源代码。这个例程中包含了多个步骤，如可视化、设置参数、设置输入输出路径、读取标注后的图像并分割数据集、根据数据计算模型参数、数据集预处理以及预览预处理后的数据集等。这些步骤将帮助你逐步了解和学习HALCON深度学习目标检测的相关知识。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>

相关问题

halcon深度学习分类例程

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]
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