Halcon提供了预训练网络。这些网络在使用前已经经过丰富的图像库训练过，在此基础上训练出的网络对于图像分类任务表现更好。接下来分别介绍Halcon提供的预训练网络。 1.pretrained_dl_classifier_compact.hdl模型 网络的优点是节省内存以及运行效率高。 模型支持‘real’图像类型。如果想知道网络模型各参数值，可以使用算子get_dl_classifier_par
文章目录一、引言二、检测圆形三、总结 一、引言前面的文（用户指南/快速向导）差不多已经把HALCON的基本内容讲完了，并且在学习过程中还跑过一个简单示例——在单一背景下定位回形针。示例跑过，顿时觉得自己行了，但如果此时（假设你和我一样没有其他图像处理经验）你想上手解决一个实际问题，很可能寸步难行。就拿我来说，随手找了张图片，想定位图片中的目标图形——硬币。于是，按照回形针示例中的步骤，借用灰度图
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2023-11-30 11:17:32
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# 深度学习与Halcon：模型构建与应用
在当今的科技领域，深度学习已经成为计算机视觉、图像处理等领域的关键技术。Halcon作为一种高效的图像处理软件，提供了深度学习模块来帮助开发者轻松构建和应用深度学习模型。本文将介绍Halcon深度学习模型的基本概念，并通过代码示例和图示进行详细讲解。
## 什么是Halcon？
Halcon是MVTec软件公司开发的一款功能强大的图像处理和机器视觉
一、图像预处理和条码增强 对比度太低：scale_image（或使用外部程序scale_image_range），增强图像的对比度。 图像模糊：emphasize锐化图像，使条码看起来更清晰。 深色背景上读取浅色条码：invert_image反转图像。 二、解码涉及的主要算子 read_image ：读图create_bar
QT5配置halcon19.051、新建文件夹，这里用QT_and_halcon作为示范（文件夹路径不能包含中文）；2、然后打开QT5，建立工程，打开有点缓慢。3、 4、名称自定义说着默认（不能出现中文），创建路径选择刚刚桌面创建的QT_and_halcon文件夹； 5、一路默认继续；知道出现如下画面：这里选择MVS编译器； 6、QT项目创建完成，开始配置halcon，这里以halcon19.05
刚接触机器视觉，看的是B站里罗超老师的启蒙教学视频，学点皮毛就开始班门弄斧，将所学的都“吐”出来，可能有不对的地方，大家酌情参考。本人使用的是halcon18.11的版本。打开界面，点击窗口栏下的排列窗口对界面进行排版。排版后如下图： 可以看见这四个窗口分别是： 图形窗口：将图像采集、图像处理显示出来。 算子窗口：在程序窗口中双击需要编辑的算子进行参数修改。这里我觉得不用这么麻烦，因为可以直接在程
目录 测量长度仿射变换测量长度和距离模板匹配旋转角度找圆心BLOB分析控制变量机器视觉工程应用的开发思路测量长度仿射变换测量长度和距离模板匹配旋转角度找圆心BLOB分析控制变量机器视觉工程应用的开发思路机器视觉工程应用主要可划分为硬件和软件两大部分。硬件：工程应用的第一步就是硬件选型。硬件选型很关键，因为它是你后面工作的基础。主要是光源、工业相机和镜头选择。软件：目前业内商业库主要有Ha
# Halcon深度学习导入模型
深度学习在计算机视觉领域的应用日益广泛，而Halcon作为一款专业的机器视觉库，也在最新版本中加入了深度学习的功能。通过Halcon，我们可以方便地导入深度学习模型，并在视觉任务中应用。本文将介绍如何在Halcon中导入深度学习模型，并给出相应的代码示例。
## Halcon简介
Halcon是由奥地利MVTec Software GmbH开发的一款专业机器
文章目录前言演示视频一、项目文件目录讲解二、软件界面设置1.CameraSetting.cs界面设置2.Calibration.cs界面设置3.主界面设置三、文件算法解析1.StructData.cs文件的重要函数2.PublicFunc.cs文件的重要函数3.CameraSetting.cs文件的重要函数1.首先定义类成员2.查找相机3.连接相机4.断开相机5.获取相机属性6.设置相机属性4.
# Halcon深度学习模型位置
Halcon是一个强大的机器视觉库，支持深度学习模型的集成和使用。在机器视觉中，深度学习模型的位置对于目标检测、图像识别等任务非常重要。本文将介绍如何在Halcon中使用深度学习模型，并如何获取模型在图像中的位置信息。
## 深度学习模型集成
Halcon支持集成多种深度学习模型，包括TensorFlow、Caffe、ONNX等。可以通过调用相关的接口加载模
2.1 Halcon的核心，资料结构以及内部管理机制 1、效率：缩短执行时间，复杂计算维持良好效率； 2、开放：开放的架构，能内外进行数据的交换，能整合使用者自定的计算功能以及一些非标准的取像设备； 3、标准化：算子的命名，功能以及使用方式，资料结构遵循严格的规则，每个算子有详细的说明，使使用者有最快的上手。 以上表明两大Halcon有两大要点：算子和资
HALCON常用算子（HALCON13.0）
Chapter 9--Develop
• dev_clear_window ( : : : )
功能：清除活动图形窗口的内容
• dev_close_window ( : : : )
功能：关闭活动图形窗口。
• dev_display ( Object : : : )
功能：在现有图形窗口中显示图像目标。
Chapt
## Halcon 释放深度学习模型
深度学习在图像处理领域已经取得了很大的成功，而Halcon作为一款强大的图像处理库，也提供了对深度学习模型的支持。但是，在使用完深度学习模型后，我们需要释放这些模型占用的内存资源，以便系统能够更高效地运行。
在Halcon中，我们可以使用`release_dl_model`函数来释放已加载的深度学习模型。这个函数可以接受一个深度学习模型对象作为参数，并释放
# 如何实现 Halcon 编程深度学习模型
在现代的计算机视觉和图像处理领域，深度学习技术越来越受到重视。Halcon 是一款功能强大的机器视觉软件，它提供了丰富的工具和功能来辅助开发深度学习模型。本篇文章将详细介绍如何在 Halcon 中实现深度学习模型的完整流程，特别是对于入门者来说。
## 实现流程概览
下面是实现 Halcon 编程深度学习模型的主要步骤：
| 步骤 | 描述
条形码检测 avt相机 halcon联合C++联合C#读条码源码 AVT的CCD相机飞拍采集图片，流水线上面运行，传感器感应条形码，相机采图，识别二维码，当读取二维码不联系后，开始通过串口控制输出点停机并且报警随着现代工业的快速发展，条形码技术已经成为了生产过程中普遍使用的技术之一。而在条形码检测方面，AVT的CCD相机、halcon软件以及C++与C#语言开发的读条码源码的结合使用，可以充分发挥
两大类：1、图形参数Iconic (image, region, XLD)2、与控制参数Control (string, integer, real, handle)，在Halcon算子的参数中，依次为：输入图形参数、输出图形参数、输入控制参数、输出控制参数；并且其输入参数不会被算子改变。1、图形参数Iconic：(1)Images在Halcon中，Image = Chann
一、说明 区域和轮廓在计算中总是互相交替使用，因此，了解好轮廓，能够更好地解决区域问题。本篇介绍三个获取外轮廓的例子。二、凸包络：get_region_convex 凸包络：get_region_convex是基于区域的一个操作，将返回一个输入区域A的外包洛的区域B的顶点。名称get_regio
所有的HALCON类，不仅仅HImage,HRegion,HTuple，HFramegrabber等等，还有面向过程的方法中使用的Hobject，都可以使用默认的析构器自动释放内存。 （ see also section 2.4 “Destructors and Halcon Operators”)）进一步地，当再一次构造对象，比如通过已经初始化的实例（see section “Construc
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2023-08-22 12:42:59
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某些场景如目标区域是在一个环形的柱面，那么我们就需要将柱面图像进行拉伸，使目标区域在一个平面中显示预处理：极坐标显示 - 转换为笛卡尔坐标显示原理是：得到一个环形Ring 然后得到最小外接圆半径，再得到ring的内圆半径，然后再将环形ring 区域内的内容进行拉伸处理，将环形的图像转换为水平平面显示，主要的算子解释如下：柱面拉伸图像预处理，这里给出一般的预处理，根据实际情况选择。方法预处理和一般图
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2023-12-08 16:44:17
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# Halcon深度学习模型内存释放
在使用Halcon进行深度学习模型训练和推理过程中，内存管理是一个非常重要的问题。适当释放内存可以提高系统的稳定性和性能，避免内存泄漏问题。本文将介绍如何在Halcon中释放深度学习模型所占用的内存，以及一些实用的代码示例。
## 深度学习模型内存管理
在Halcon中，深度学习模型通常会占用大量的内存。当我们不再需要一个模型时，及时释放其占用的内存是非
