- 博客(18)
- 资源 (3)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 YOLO 训练与评估参数完全指南
指标一句话解释理想值Precision预测为正的里面，多少是真的（误检率）越高越好Recall真实目标里面，多少被找到了（漏检率）越高越好F1Precision 和 Recall 的综合平衡越高越好mAP50宽松标准下的检测精度（IoU≥0.5）越高越好mAP50-95严格标准下的检测精度（IoU=0.5~0.95 平均）越高越好，最重要train loss训练集损失持续下降val loss验证集损失先降后稳，持续上升=过拟合。
2026-10-08 14:33:44
239
原创 从 PaddleOCR 角点到 Halcon Rectangle2：完整转换指南
本文详细介绍了将 PaddleOCR 检测到的文本区域 4 个角点坐标转换为 Halcon rectangle2 旋转矩形的完整方法。通过点序规范化、XLD 轮廓生成和最小外接矩形计算三个核心步骤，实现了从深度学习 OCR 输出到工业视觉库几何表示的可靠转换。文中提供了 Halcon 17.12+ 的完整实现代码、关键步骤解析、实际应用示例以及注意事项，帮助开发者快速集成到工业视觉检测系统中。
2026-05-30 14:07:31
265
1Visionpro显示CogGraphicLabel
在visionPro中需要添加一些文本标签,使用CogGraphicLabel 添加到ModifyLastRunRecord
2023-01-23
Halcon测量图像的锐度、自动对焦
这个例子展示了如何测量图像的锐度
四个特征量。 这些是模糊(自相关)，
图像的局部邻域差异(差)，梯度
和图像中的频率范围(频带通)。
这些数量是为一系列图像计算的，这些图像描述
一个物体在不同的焦点。 镜头一度在右边
聚焦，这也是由四个量的峰值所强调的功能
(在四个函数的中间)。
2022-05-12
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人