Halcon学习笔记-深度学习 preprocess_dl_classifier_images描述

本文介绍了一种深度学习图像预处理方法,旨在为基于深度学习的分类训练和推论做准备。该方法调整图像的宽度、高度和灰度值范围,以满足深度学习分类器的要求。所有用于训练和应用的图像都必须经过此预处理步骤。

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preprocess_dl_classifier_images (Procedure)

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简短描述

preprocess_dl_classifier_images — Preprocess images for deep-learning-based classification training and inference.
*预处理图像,为基于深度学习的分类训练和推论做准备

描述

This procedure preprocesses the provided images given by Images so that they can be handled by train_dl_classifier_batch and apply_dl_classifier_batch.
*本操作对由Image变量提供的图像进行预处理,使得它们可以被train_dl_classifier_batch和apply_dl_classifier_batch操作

Note that depending on the data set, additional preprocessing steps might be beneficial.
*需要注意的是,根据数据集的不同,额外的预处理步骤可能是有益的

The preprocessed images are returned in ImagePreprocessed. The network’s image requirements are provided by the DLClassifierHandle.
*经过预处理的图像由ImagePreprocessed返回。网络对于图像的要求由DLClassifierHandle给出

The deep-learning-based classifier has certain requirements on the images. In this procedure, the width, height and gray value range of each image is adapted accordingly.
*基于深度学习的分类器对于图像有确切要求。在本操作中,图像的宽度,高度和灰度值范围据此相适应

It is required that all images passed to train_dl_classifier_batch and apply_dl_classifier_batch are provided as returned by this procedure.
*所有要进行train_dl_classifier_batch 和 apply_dl_classifier_batch操作的图像都必须是本操作的返回值

For the training, for example, you can do this step at the beginning of your program for all images, or alternatively for each batch that is trained separately.
*对于训练而言,比如说,你可以在程序开头对所有图像都作本操作,或者对于每一批分别训练的图像分别做本操作

参数

Images (input_object) (multichannel-)image(-array) → object (byte / real)
  Images that are preprocessed.
ImagesPreprocessed (output_object) multichannel-image(-array) → object (real)
  Preprocessed images.
GenParamName (input_control) attribute.name(-array) → (string)
  Name of the generic parameter.
  Default Value: []
  建议值: ‘contrast_normalization’, ‘domain_handling’
GenParamValue (input_control) attribute.value(-array) → (integer / real / string)
  Value of the generic parameter.
  Default Value: []
  建议值: ‘true’, ‘false’, ‘full_domain’, ‘crop_domain’
DLClassifierHandle (input_control) dl_classifier → (integer)
  Handle of the deep-learning-based classifier.

<think>我们正在讨论的是Halcon中的`preprocess_dl_samples`算子。根据引用内容,这个算子在深度学习的预处理阶段非常重要。用户询问的是该算子的使用方法、功能及示例。 首先,根据引用[1]和引用[3],`preprocess_dl_samples`用于对深度学习样本(DLSample)进行预处理,通常是在训练模型之前。预处理参数(DLPreprocessParam)可以通过`create_dl_preprocess_param_from_model`从模型中获取,也可以手动设置。 功能: 1. 图像预处理:包括调整大小、归一化、通道转换等。 2. 数据增强:如旋转、缩放、翻转等(根据参数设置)。 3. 将图像转换为模型所需的输入格式。 使用方法: - 输入:DLSamples(由`gen_dl_samples_from_images`生成或从数据集中读取)、DLPreprocessParam(预处理参数字典) - 输出:预处理后的DLSamples(PreprocessedSamples) 引用[3]中给出了一个典型的流程: ```halcon * 从模型获取预处理参数 create_dl_preprocess_param_from_model (DLModelHandle, 'none', 'full_domain', [], [], [], DLPreprocessParam) * 预处理样本 preprocess_dl_samples (DLSamples, DLPreprocessParam, PreprocessedSamples) ``` 引用[2]提到了`find_dl_samples`和`preprocess_dl_dataset`,但注意`preprocess_dl_dataset`是针对整个数据集的,而`preprocess_dl_samples`可以直接处理样本元组。 示例: 假设我们已经有一些DLSamples(例如来自`gen_dl_samples_from_images`),并且我们已经有一个训练好的模型句柄(DLModelHandle),我们可以这样预处理样本: ```halcon * 读取模型 read_dl_model ('best_model.hdl', DLModelHandle) * 创建预处理参数(从模型中获取) create_dl_preprocess_param_from_model (DLModelHandle, 'none', 'full_domain', [], [], [], DLPreprocessParam) * 预处理样本 preprocess_dl_samples (DLSamples, DLPreprocessParam, PreprocessedSamples) ``` 另外,引用[4]提到了类别权重,但这通常用于分割任务,并且是在数据集级别设置的,与`preprocess_dl_samples`无直接关系。 注意事项: 1. 预处理参数(DLPreprocessParam)必须与模型要求的输入一致,例如图像尺寸、颜色空间等。 2. 数据增强参数(如随机旋转、缩放)可以在创建预处理参数时指定,但引用[3]中并没有展示具体如何设置。通常,我们需要查阅文档来设置这些参数。 由于用户要求生成相关问题,我们可以围绕预处理步骤、参数设置、与其他算子的协同等方面提出问题。 综上,我们组织回答如下: </think>### Halcon `preprocess_dl_samples` 算子详解 `preprocess_dl_samples` 是 Halcon 深度学习中用于**预处理样本数据**的核心算子,它将原始图像转换为符合深度学习模型输入要求的标准化格式。以下为完整说明: --- #### 一、核心功能 1. **数据标准化** - 图像尺寸调整(缩放/裁剪) - 像素值归一化(如 $[0,255] \rightarrow [0,1]$) - 色彩空间转换(RGB→BGR等) 2. **数据增强**(可选配置) - 随机旋转(±30°范围) - 镜像翻转(水平/垂直) - 亮度/对比度调整[^1] 3. **数据结构转换** - 将 `DLSample` 转换为模型可直接处理的张量格式 - 生成批次数据(batch processing) --- #### 二、参数说明 | 参数 | 类型 | 说明 | |------|------|------| | `DLSamples` | 输入 | 原始样本数据(`DLSample`元组) | | `DLPreprocessParam` | 输入 | 预处理的参数字典(关键配置载体) | | `PreprocessedSamples` | 输出 | 预处理后的样本数据 | --- #### 三、关键预处理参数(DLPreprocessParam) 通过 `create_dl_preprocess_param_from_model` 生成或手动创建: ```halcon * 从模型获取参数(推荐方式) create_dl_preprocess_param_from_model (DLModelHandle, 'none', 'full_domain', [], [], [], DLPreprocessParam) ``` 主要配置项: ```json { "image_width": 512, // 目标宽度 "image_height": 512, // 目标高度 "image_num_channels": 3, // 通道数 "normalization_type": "mnist", // 归一化方案 "domain_handling": "crop", // 域处理方式 "augmentation": ["rotation", "flip"] // 增强操作 } ``` --- #### 四、完整工作流程 ```halcon * 1. 生成原始样本 gen_dl_samples_from_images (Images, DLSamples) * 2. 配置预处理参数(示例:分类模型) create_dict (DLPreprocessParam) set_dict_tuple (DLPreprocessParam, 'image_width', 224) set_dict_tuple (DLPreprocessParam, 'image_height', 224) set_dict_tuple (DLPreprocessParam, 'normalization_type', 'imagenet') * 3. 执行预处理 preprocess_dl_samples (DLSamples, DLPreprocessParam, PreprocessedSamples) * 4. 训练模型 train_dl_model (DLModelHandle, PreprocessedSamples, TrainParam) // [^1] ``` --- #### 五、特殊场景处理 1. **目标检测任务** ```halcon * 保持宽高比调整 set_dict_tuple (DLPreprocessParam, 'domain_handling', 'keep_aspect_ratio') ``` 2. **语义分割任务** ```halcon * 设置类别权重(解决样本不平衡) set_dict_tuple (DLPreprocessParam, 'class_weights', [0.2, 0.8]) // [^4] ``` --- #### 六、注意事项 1. **参数一致性** 预处理参数必须与模型输入层匹配,可通过以下命令验证: ```halcon get_dl_model_param (DLModelHandle, 'image_dimensions', ModelDims) ``` 2. **性能优化** 批量处理建议结合 `tuple_shuffle` 实现数据随机化: ```halcon find_dl_samples (DLDataset.samples, 'split', 'train', SampleIndices) tuple_shuffle (SampleIndices, ShuffledIndices) // [^2] preprocess_dl_samples (DLSampleBatch, ...) ``` 3. **参数复用** 预处理参数可保存供后续使用: ```halcon write_dict (DLPreprocessParam, 'preprocess_params.hdict', [], []) // [^3] ``` > **典型错误**:未设置 `normalization_type` 可能导致模型无法收敛(默认像素范围 $[0,255]$ 与Sigmoid激活函数不兼容)。
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