Halcon深度学习例子

以下是Halcon深度学习的示例：

1. 图像分类
Halcon可以使用深度学习技术对图像进行分类。例如，可以将图像中的物体分为不同的类别，例如车辆、行人、建筑等。Halcon提供了一个示例程序，用于训练和测试一个基于深度学习的图像分类模型。该示例程序使用了一个名为“Minst”的数据集，该数据集包含手写数字图像。

2. 目标检测
Halcon可以使用深度学习技术进行物体检测。例如，可以检测图像中的行人、车辆、交通信号灯等。Halcon提供了一个示例程序，用于训练和测试一个基于深度学习的目标检测模型。该示例程序使用了一个名为“PASCAL VOC”的数据集，该数据集包含了20个类别的物体图像。

3. 人脸识别
Halcon可以使用深度学习技术进行人脸识别。例如，可以将一组人脸图像中的每个人识别出来。Halcon提供了一个示例程序，用于训练和测试一个基于深度学习的人脸识别模型。该示例程序使用了一个名为“LFW”的数据集，该数据集包含了多个人的人脸图像。

4. 姿态估计
Halcon可以使用深度学习技术进行姿态估计。例如，可以检测人体的关键点，然后根据这些关键点来估计人体的姿态。Halcon提供了一个示例程序，用于训练和测试一个基于深度学习的姿态估计模型。该示例程序使用了一个名为“COCO”的数据集，该数据集包含了多个人的图像，每个人都有一组关键点。

以上示例仅为Halcon深度学习应用的一小部分。Halcon还可以用于许多其他深度学习任务，例如图像分割、图像生成等。

相关问题

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>

halcon 深度学习dlt

### Halcon 中深度学习 (DLT) 功能概述

Halcon 提供了一系列用于处理深度学习任务的功能模块，其中包括 `import_model_from_dlt.hdev` 工具，该工具允许导入由其他框架训练好的模型并将其转换为可以在 Halcon 环境中使用的格式[^1]。

#### 导入外部训练的深度学习模型

为了在 Halcon 中使用来自不同平台（如 TensorFlow 或 PyTorch）预先训练过的模型，可以通过调用 `import_model_from_dlt.hdev` 来完成这一过程。此函数负责解析源文件中的网络结构及其权重参数，并创建相应的 HALCON 模型对象以便后续操作。

* 假设已经有一个名为 'model.pb' 的 TensorFlow Protobuf 文件作为输入
gen_empty_obj (ModelHandle)
read_dl_tensorflow_model ('model.pb', ModelHandle, [], [])

上述代码片段展示了如何读取一个 TensorFlow 格式的预训练模型到 Halcon 当中。这里假设用户已经有了保存好路径下的 `.pb` 文件形式的模型定义以及对应的权值信息。

#### 实现缺陷检测的应用场景

当涉及到具体的工业应用场景时，比如利用深度学习技术来进行产品表面质量控制——即所谓的“缺陷检测”，则可以根据实际情况调整模型架构与训练策略来适应特定需求[^2]。这通常涉及以下几个方面：

- **数据准备**：收集足够的样本图片以覆盖各种可能遇到的情况；
- **特征工程**：如果必要的话，还可以通过额外的数据增强手段增加多样性；
- **模型微调**：针对新领域内的特点对现有模型做适当修改或重新训练部分层；

#### 完整的目标检测实例说明

对于更复杂的视觉识别任务而言，例如物体定位或是多类别分类等问题，则可以参照官方提供的例子进行开发工作。下面给出了一段简化版的目标检测程序模板[^3]：

* 加载已训练完毕的对象探测器
read_dl_classifier('detector.model', Detector)

* 执行推理获得候选框列表及相关属性
classify_single_object(Detector, Image, DetectedObjects)

* 可视化输出结果
for i := 0 to |DetectedObjects|-1 by 1
    Row1[i]; Col1[i]; Row2[i]; Col2[i] := get_rectangle_params(DetectedObjects[i])
    draw_rectangle(WindowHandle, Row1[i], Col1[i], Row2[i], Col2[i])
endfor

这段脚本首先加载了一个之前存储下来的分类器实例 (`detector.model`) ，接着应用它去分析给定的一幅图像(`Image`) 。最后遍历所有被发现的目标区域并将它们标记出来显示于界面上。