Halcon形态学处理的一些技巧

手写不期而遇

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分类专栏： Halcon项目实战文章标签： linux 运维服务器

于 2024-05-30 10:44:20 首次发布

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本文介绍了Halcon在形态学处理中的应用技巧，包括利用形态学操作对固定方向的区域进行处理，适用于字符检测，以及解决重叠区域的策略，提出了一种不同于分水岭算法的解决方案。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

摘要

对区域的形态学处理而言，有很多技巧，学习好这些算子，并理解，可以很灵活的应对项目开发过程中的一些特殊情况。

案例一：对固定方向的区域做处理，可用于字符检测

halcon程序

dev_close_window ()
dev_open_window (0, 0, 700, 700,

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Halcon深度学习常用算子及参数解释，完整流程（二）
m0_46066983: dev_open_window (0, 0, 512, 512, 'black', WindowHandle) *包含预处理数据参数的dict文件 PreprocessParamFileName:='E:/middle report/output_data_512_320/dl_preprocess_param_512_320.hdict' *检测神经网路的文件 RetrainedModeFileName:='E:/middle report/best_dl_model_detection.hdl' *设置类名 ClassNames:=['圆'] ClassIDs:=[0] *推理期间的批大小 BatchSizeInference:=1 *检测模型的后处理参数（不建议更改） MinConfidence := 0.6 MaxOverlap := 0.2 MaxOverlapClassAgnostic := 0.7 *推理可以在GPU或者CPU上运行 UseGPU := true if (UseGPU) get_system ('cuda_loaded', CudaLoaded) get_system ('cudnn_loaded', CuDNNLoaded) get_system ('cublas_loaded', CuBlasLoaded) if (not (CudaLoaded == 'true' and CuDNNLoaded == 'true' and CuBlasLoaded == 'true')) UseGPU := false endif endif *读取再训练模型 read_dl_model (RetrainedModeFileName, DLModelHandle) set_dl_model_param (DLModelHandle, 'batch_size', 1) if (not UseGPU) set_dl_model_param (DLModelHandle, 'runtime', 'cpu') endif set_dl_model_param (DLModelHandle, 'runtime_init', 'immediately') set_dl_model_param (DLModelHandle, 'min_confidence', MinConfidence) set_dl_model_param (DLModelHandle, 'max_overlap', MaxOverlap) set_dl_model_param (DLModelHandle, 'max_overlap_class_agnostic', MaxOverlapClassAgnostic) *获取用于预处理的参数 read_dict (PreprocessParamFileName, [], [], DLPreprocessParam) *创建显示结果的窗口字典 create_dict (WindowDict) create_dict (DLDataInfo) set_dict_tuple (DLDataInfo, 'class_names', ClassNames) set_dict_tuple (DLDataInfo, 'class_ids', ClassIDs) *为可视化设置参数 create_dict (GenParam) set_dict_tuple (GenParam, 'scale_windows', 1.2) *读取图像 open_framegrabber ('GigEVision2', 0, 0, 0, 0, 0, 0, 'progressive', -1, 'default', -1, 'false', 'default', 'c42f90fba890_Hikvision_MVCA01320GM', 0, -1, AcqHandle) set_framegrabber_param (AcqHandle, 'TriggerMode', 'Off') grab_image_start (AcqHandle, -1) *检测拍照得到的数据 *设置图像大小 zoom_image_size (GrayImage, ImageZoom, 512, 320, 'constant') dev_display (ImageZoom) gen_dl_samples_from_images (ImageZoom, DLSampleInference) preprocess_dl_samples (DLSampleInference, DLPreprocessParam) apply_dl_model (DLModelHandle, DLSampleInference, [], DLResultBatch) get_dict_tuple (DLResultBatch,'bbox_row1', BboxRow1) get_dict_tuple (DLResultBatch,'bbox_col1', BboxCol1) get_dict_tuple (DLResultBatch,'bbox_row2', BboxRow2) get_dict_tuple (DLResultBatch,'bbox_col2', BboxCol2) get_dict_tuple (DLResultBatch,'bbox_class_id', BboxClasses) tuple_length (BboxCol1, Length) gen_rectangle1 (Rectangle1, BboxRow1, BboxCol1, BboxRow2, BboxCol2) sub_image (GrayImage, ImageZoom, ImageSub, 1, 128) reduce_domain (ImageZoom, Rectangle1, ImageReduced)
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