一、提高Halcon的运算速度，有以下几种方法：1、Multithreading(多线程)2、Automatic Parallelization(自动操作并行化)3、Compute devices，利用GPU提速，如果显卡性能好，至少可以提高5~10倍的运算速度 二、多线程1、官方自带的例程get_operator_info.hdev，可以查看支持多线程的算子；1 * Determine
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2023-08-01 22:03:59
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Chapter 1 : Classification1.1 Gaussian-Mixture-Models1.add_sample_class_gmm 功能：把一个训练样本添加到一个高斯混合模型的训练数据上。2.classify_class_gmm 功能：通过一个高斯混合模型来计算一个特征向量的类。3. clear_all_class_gmm 功能：
以Halcon为例，一般解码的步骤为：创建解码模型——设置解码参数——执行解码——清除模型回收内存。如下所示： 1 create_bar_code_model ([], [], BarCodeHandle)
2 set_bar_code_param (BarCodeHandle, 'num_scanlines', 30)
3 find_bar_code (Image, SymbolRegions
halcon在运行时，有可能会遇到这个问题，Not enough memory available。就是说内存不够了，这个算子运行不下去。以前我也遇到过这个问题，后面把每个hobject和图像类的，使用完之后销毁就好了。这个算是内存泄漏的问题吧。。前几天我又遇到这个问题。第一次运行就遇这个问题了，应该不是内存泄漏的问题。后面我想了下，这次应该真的是内存太小了。现在的电脑虽然是64位的，但内存只有4
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2023-07-12 15:58:11
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## Halcon 深度学习内存实现教程
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何实现“Halcon 深度学习 内存”。下面我将以表格的形式展示整个流程，并详细说明每一步需要做什么，包括代码和注释。
### 流程表格
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入Halcon库 |
| 2 | 创建神经网络 |
| 3 | 分配内存 |
| 4 | 加载模型 |
|
JDBC4Connection中的hashmap不释放，导致OutOfMemory内存泄漏背景：每天跑批的一个分润任务出现了OutOfMemory内存泄漏，和小伙伴一起查找问题，一直也没有定位问题。任务描述：多线程操作一批数据，每批次10个线程，每个线程处理1W数据。处理大概5W左右会出现OutOfMemory内存泄漏。定位问题：一开以为有大量对象没有释放，所以手动进行释放处理。测试重跑任务，只是
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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# 使用Halcon进行深度学习的占用内存分析
在进行深度学习模型的开发和应用时，我们时常需要关注模型的内存占用情况。本文将带你了解如何使用Halcon进行深度学习模型的内存占用分析。我们将按照以下步骤进行：
| 步骤 | 描述 |
|---------------|------------------------------
# 在 Halcon 中实现深度学习减少内存的指南
## 1. 流程概述
在使用 Halcon 进行深度学习任务时，控制内存使用是一个重要的方面。以下是实现深度学习减少内存的整体步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 数据预处理和训练数据生成 |
| 2 | 选择合适的深度学习模型 |
| 3 | 模型训练与参数调整 |
| 4 |
# Halcon深度学习内存增加的实现
作为一名经验丰富的开发者，我将为你介绍如何在Halcon中实现深度学习内存的增加。下面，我将为你详细解释整个流程，并提供每个步骤所需的代码和注释。
## 整体流程
以下是实现"halcon 深度学习 内存增加"的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入Halcon库 |
| 2 | 创建Halcon深度学习
原创
2023-12-14 06:13:49
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# Halcon深度学习与内存消耗
随着机器视觉技术快速发展，深度学习已经成为图像处理中的一项重要方法。而在这个领域中，Halcon是一个被广泛使用的商业视觉软件。虽然Halcon提供了强大的深度学习功能，但其内存消耗却引发了一些用户的关注。本文将探讨Halcon在深度学习任务中消耗内存的原因，并通过代码示例和流程图，帮助您更好地理解和优化内存使用。
## 深度学习内存消耗的原因
深度学习模
halcon 常用算子介绍目录一·内部操作算子打开一个窗口dev_open_window()打开一个适应图像大小的窗口dev_open_window_fit_image获取图像窗口句柄dev_get_window ()清除图像窗口的内容dev_clear_window ()关闭活动窗口dev_close_window() 显示图像dev_display()在当前窗口显示文字dev_di
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2023-12-09 12:53:50
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一、Halcon新特性介绍 分为Halcon Progress和Halcon Steady两类： Progress：发布周期短（半年），更早拿到最新技术，订阅购买模式 Steady：发布周期长（2年），长期支持服务，标准购买模式1. 偏折法 17.12版本：适用于强发光下进行缺陷检测 18.05版本：也可用于弱反光下的缺陷检测 为了解决带有镜面反射的物体表面上例如凹陷和划痕检测所带来的
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2023-12-01 11:23:53
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# 深度学习内存占用实现指南
## 一、流程图
```mermaid
journey
title 深度学习内存占用实现流程
section 准备工作
开发者 -> 小白: 告知深度学习内存占用实现流程
小白 -> 开发者: 确认理解
section 实施步骤
开发者 -> 小白: 拆分成多个步骤
小白 ->
# 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
# Halcon 深度学习训练中的内存管理
随着深度学习技术的迅速发展，Halcon 作为一款强大的机器视觉工具，也逐渐将深度学习技术融入其功能中。使用 Halcon 进行深度学习训练时，内存的管理和优化是一个常见而重要的问题。在本文中，我们将讨论 Halcon 深度学习训练的相关内存消耗，并提供一些代码示例来帮助用户更好地理解这一过程。
## 内存消耗的原因
深度学习训练过程中，内存的消耗
# Halcon深度学习占内存崩溃的解析与解决方案
## 引言
随着计算机视觉技术的快速发展，深度学习在图像处理领域的应用越来越广泛。Halcon是一个强大的图像处理软件，其深度学习模块为开发者提供了丰富的工具。然而，内存占用问题常常让开发者感到沮丧，尤其是在处理复杂或大规模的数据时，应用程序可能因为内存崩溃而停止工作。本文将探讨这个问题的原因以及解决方案，并提供代码示例和流程图。
## 造
HALCON简介： 来自德国MVtec公司的图像处理软件HALCON，在欧洲以及日本的工业界已经是公认具有最佳效能的Machine Vision软件。 它发源自学术界，有别于市面一般的商用软件包。事实上，这是一套image processing library，由一千多个各自独立的函数，以及底层的数据管理核心构成。其中包含了各类滤波，色彩以及几何，数学转换，型态学计算分析，校正，分类辨识，形状搜
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2024-01-04 07:11:36
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目录一. 常规操作类1.1 tuple_length()1.2 tuple_find_first()1.3 tuple_gen_const()1.4 dev_open_window( )1.5 set_display_font()1.6 dev_set_draw()二. 机器视觉操作类2.1 read_image()2.2 get_image_size()2.3 intensity()2.4 z
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2023-09-23 09:42:10
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文章目录1. 相机句柄2. 模板句柄3. 文件句柄 标签：句柄 … Halcon 内存 auto 操作 halcon在Windows操作系统下，句柄代表一个标识符，通常是一个整数，和内存管理机制有关。一般句柄的命名都带有handle，使用时注意即可。对于Halcon新人而言，往往不注重句柄的清除问题，这类似于C++中new,delete一样，如果句柄不清除的话，回导致软件运行过程中占用内存越来越
