halcon之学习----框架

本文介绍了Halcon作为机器视觉库的功能及应用,并解释了HDevelop作为一种特定的编程语言及其集成开发环境的角色。同时,文章区分了控制语句、集成开发环境操作与功能函数的不同之处。

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1、“1”中的控制是hdevelop语言的控制语句;

2、“1”中的开发是hdevelop集成开发环境中的一些界面方面的操作

3、“2”是halcon算子,即功能函数。他是独立于hdevelop,可以被任何语言调用(c,c++,vb,.net....)。可以把“2”理解为windows系统的中的DLL。

备注:halcon就是这样的功能函数封装体(类似于DLL)的名称;

hdevelop类似于VC,既有语言的功能(VC用的语言是C和C++,hdevelop本身也是语言),又具有集成开发环境的色彩(VC是IDE集成开发环境,hdevelop也是集成开发环境)

4、“3”是用hdevelop语言实现的功能函数,每个功能函数的源代码是开放的。

### Halcon 23 版本中的深度学习功能 Halcon 23 继续扩展并优化了其在机器视觉领域内的深度学习能力。对于希望利用最新版 HALCON 进行深度学习开发的开发者来说,可以从多个方面入手获取所需资料和支持。 #### 官方文档与教程 官方文档是最权威的信息来源之一。HALCON 的《安装指南》涵盖了具体的应用条件和环境搭建说明[^2]。此外,《程序员手册》中包含了详细的 API 描述和技术细节,特别是针对 `set_dl_classifier_param` 函数的部分提供了丰富的超参数设定指导[^4]。 #### 实际操作示例 通过实际案例来理解如何运用这些工具是非常有效的途径。例如,在目标检测任务上,可以通过以下 Python 代码片段展示基本框架: ```python import halcon as hl # 加载预训练模型作为骨干网络 model_handle = hl.create_dl_model_classification('path_to_pretrained_backbone') # 设置必要的参数 hl.set_dl_classifier_param(model_handle, 'param_name', param_value) # 开始训练过程 training_result = hl.train_dl_model_classification( model_handle, training_images_path='data/train', validation_images_path='data/validation' ) ``` 此段代码展示了从加载预训练模型到设置特定参数直至启动训练的整体流程[^5]。 #### 社区支持与第三方资源 除了官方渠道外,社区贡献也是不可忽视的一部分。像 GitCode 上托管的一些开源项目就为用户提供了一个很好的起点[^1]。这里不仅能看到完整的源码实现,还能借鉴他人经验解决遇到的问题。
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