halocn 语义分割 检测

### Halcon 中的语义分割检测方法

在 Halcon 中实现语义分割主要依赖于深度学习模型的支持。为了完成这一任务，可以遵循一系列操作流程来准备数据集、训练模型以及部署推理过程。

#### 数据预处理与标注
对于语义分割任务来说，高质量的数据集至关重要。每张输入图片都需要对应一张标记图（Label Image），其中不同灰度级代表不同的类别标签[^2]。这些标记图用于监督学习阶段指导神经网络的学习方向。

#### 模型构建与训练
Halcon 提供了多种方式加载预先训练好的模型或者自定义新的架构来进行微调。通常情况下会采用迁移学习的方法，即选取已经在大规模公开数据集上训练过的骨干网作为基础，并在此基础上调整最后一层以适应具体的分类需求。这种做法不仅能够加速收敛速度还能改善最终效果[^3]。

#### 推理执行
一旦完成了模型的选择和训练工作之后就可以进入实际应用环节——利用 `DLCreateImageClassificationModel` 创建一个适合做图像分类/分割的任务实例；接着通过函数如 `DLEvaluateSingleClassImageSegmentation` 对新来的测试样本实施预测运算获取到输出结果。特别值得注意的是，在得到初步的结果后可能还需要借助其他算子比如 `threshold` 来进一步筛选感兴趣的目标区域[^1]。

// 加载已保存的深度学习模型
read_dl_model ('model_path', 'inference', ModelHandle)

// 准备待测图像并设置参数
gen_empty_obj (EmptyObject)
read_image (InputImage, 'test_image')
set_system('thread_priority_high', 1)

// 执行单类别的图像语义分割评估
dev_close_window ()
dev_open_window_fit_image (InputImage, 0, 0, -1, -1, WindowHandle)
disp_obj (InputImage, WindowHandle)
DLEvaluateSingleClassImageSegmentation (ModelHandle, InputImage, EmptyObject, ResultID)

// 获取并显示分割后的二值化掩膜图像
get_dl_result_segmentation_single_class (ResultID, Mask, ClassIDs, Scores)
threshold (Mask, Regions, MinGray, MaxGray)
dev_display(Regions)