Halcon 深度学习 classify_fruit_deep_learning.hdev （分类）解析

classify_fruit_deep_learning.hdev 逐段分析

展示如何训练一个水果分类器。

初始化

dev_update_off ()
dev_close_window ()
WindowWidth := 800
WindowHeight := 600
dev_open_window_fit_size (0, 0, WindowWidth, WindowHeight, -1, -1, WindowHandle)
set_display_font (WindowHandle, 16, 'mono', 'true', 'false')

设置随机种子

set_system ('seed_rand', 42)

展示介绍文字“dev_disp_introduction_text”。（仅作可视化展示作用）

dev_disp_introduction_text ()
***  这是个封装函数，鼠标右击算子点击“显示函数”查看函数具体内容

stop ()
dev_close_window ()
dev_resize_window_fit_size (0, 0, WindowWidth, WindowHeight, -1, -1)
dev_clear_window ()

网络及训练数据设置

read_dl_classifier ('pretrained_dl_classifier_compact.hdl', DLClassifierHandle)
***  “pretrained_dl_classifier_compact.hdl” 是halcon自带的一个分类网络，另外还有“pretrained_dl_classifier_enhanced.hdl”和“pretrained_dl_classifier_resnet50.hdl”，参数量依次增大，自行根据实际情况选择。

RawDataFolder := 'food/' + ['apple_braeburn','apple_golden_delicious','apple_topaz','peach','pear']
***  训练图像路径，不同类别的图片在不同文件夹内；输出是

read_dl_classifier_data_set (RawDataFolder, 'last_folder', RawImageFiles, Labels, LabelIndices, Classes)
***  这是个封装函数，鼠标右击算子点击“显示函数”查看函数具体内容
***  读取训练图像数据并进行分类，输出是后面几个：RawImageFiles, Labels, LabelIndices, Classes；
***  RawImageFiles：图片的详细路径：比如'C:/Users/Public/Documents/MVTec/HALCON-18.11-Steady/examples/images/food/apple_braeburn/apple_braeburn_001.png'
***  Labels：RawImageFiles对应的标签
***  LabelIndices：标签的序号
***  Classes：类别的名称

PreprocessedFolder := 'fruit_preprocessed'
***  图像预处理后，得到的图像的保存路径
OverwritePreprocessingFolder := false
***  一个判断标志（当存在PreprocessedFolder ，是否需要再次进行图像预处理操作，可结合后面代码理解）
RemovePreprocessingAfterEx