halcon语义分割范本数据增强的代码

以下是使用Halcon进行语义分割范本数据增强的示例代码：

load_image(Image, 'example_image.png')

# 定义增强参数
RotationAngle := -10
ShiftX := 10
ShiftY := -10
ZoomFactor := 1.2

# 应用增强
affine_trans_image(Image, AffineTrans, 'nearest_neighbor', 'false')
rotate_image(AffineTrans, RotatedImage, RotationAngle, 'constant', 'false')
affine_trans_image(RotatedImage, ShiftedImage, [1, 0, ShiftX, 0, 1, ShiftY, 0, 0, 1], 'constant', 'false')
zoom_image(ShiftedImage, ZoomedImage, ZoomFactor, ZoomFactor, 'false')

# 进行语义分割
ClassImage := threshold(ZoomedImage, 128, 255)
ClassImageReduced := reduce_domain(ClassImage, ObjectModel)
Class := classify_image(ClassImageReduced, ObjectModel)

# 显示结果
dev_display(ZoomedImage)
dev_display(Class)

这个示例代码展示了如何使用Halcon进行图像增强，并在增强后的图像上进行语义分割。具体来说，我们首先加载了一张示例图像，并定义了一些增强参数，包括旋转角度、平移距离和缩放因子。然后，我们使用Halcon的affine_trans_image函数应用这些增强。接着，我们使用rotate_image、affine_trans_image和zoom_image函数依次对图像进行旋转、平移和缩放。最后，我们使用threshold、reduce_domain和classify_image函数进行语义分割，并使用dev_display函数显示结果。

需要注意的是，这只是一个示例代码，具体的实现方式会根据具体的应用场景而有所差异。