halcon算子Chapter 2 Control

这篇博客详细介绍了编程中的基本控制结构,包括赋值(assign)、循环(for, while, repeat-until)、条件语句(if, elseif, else)以及流程控制(break, continue, return, exit)。还涵盖了注释(comment)和函数调用的关键概念,是理解程序执行流程的重要资源。

1.assign

功能:为一个控制变量分配一个新值。

2.break

功能:终止循环执行。

\3. comment

功能:向程序添加一行注释。

\4. continue

功能:跳过现在的循环执行。

\5. else

功能:条件语句的替换。

\6. elseif

功能:可选择的条件语句。

\7. endfor

功能:for循环的终止。

\8. endif

功能:if命令的终止。

\9. endwhile

功能:while循环的终止。

\10. exit

功能:终止HDevelop。

\11. for

功能:执行一定数量的主体。

\12. if

功能:条件语句。

13.ifelse

功能:有选择的条件语句。

\14. insert

功能:向一个元组分配一个量。

15.repeat

功能:repeat..until循环的开始。

\16. return

功能:终止程序调用。

\17. stop

功能:停止程序执行。

18.until

功能:继续执行主体,只要条件是不真实的。

\19. while

功能:继续执行主体,只要条件是真实的。

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值