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深度学习之检测药丸的类型

这个例子是halcon18例程中深度学习系列例程中的一例。它用了MVtec做好的一个药丸分类训练数据库,来做DL(深度学习)检测。学习主要参考了自带的detect pills的例子,该例子分了四部分,分别是创建网络和数据预处理训练网络评估训练的效果测试新图像本文记录了对其中第一步,即创建网络和数据集预处理这部分的一些理解。创建深度学习网络设置网络参数这一步主要是设置选择halcon深度学习网络模型...

深度学习之分割例程

1.把原始图像放到images目录;把类名写到classes.txt中,每个类名占一行;使用标注工具标注数据,标签图像将保存到labels目录;(只要写defect类,背景不用写) (classes.txt里是类名)2.运行2_train.hdev读入标注数据,训练得到网络;(epoch为500次,batchsize=1,learningrate)3.运行3_infer.hdev使用训练好的网络推...

基于深度学习的工业分拣机器人快速视觉识别与定位算法

声明:本论文取自互联网,本站转载仅用于学习研究,如果论文作者认为侵犯版权,请联系站长,会在第一时间会删除本贴。1 引言(Introduction) 深度学习的概念于 2006 年由多伦多大学人工 智能专家 Hinton 提出 [1-2],他提出了一种快速训练 深度神经网络的算法,开启了人工智能领域研究 深度学习的热潮.深度学习通用的数学模型有采用 监督学习方式的深度卷积神经网络,以及采用混合 监督...

Halcon OCR--字符识别(CNN卷积神经网络)

OCR(Optical Character Recongnition)即我们通常意义上讲的光学字符识别。在HALCON中,OCR常被用来分割区域及读取识别图像中的字符含义。HALCON中提供了一组预先训练好的字体(在安装目录下的ocr文件夹中),这些字体来源于各个领域的大量训练数据,可识别文档、制药、工业产品或点打印,甚至手写数字文本。此外,HALCON还包括用于OCR-A和OCR-N的预训练字体...

(halcon例子) 利用分类器做Ocr识别

*重要理解一下这个几个算子 * dev_update_off () * dev_update_on () * dev_update_pc ('off') * 计算区域的总数,使用count_obj()算子...

halcon 分类器 笔记

1. 分类器使用范围 : 1.1 image segmentation 图像分割; object recognition 对象识别; quality control 质量控制; novelty detection 缺陷检测; optical character recognition(OCR) 光学字符识别;2. 几类重要的HALCON分类器: 2.1 多...

最全的机器学习资源整理

文章首发:http://www.cnblogs.com/deeplabs欢迎留言评论,转载请注明出处。视频资源吴恩达创立的深度学习学院链接:http://deeplearning.ai/介绍:需要付费的,在线学习,讲解较为基础的机器学习及神经网络知识。学完后通过考试还能拿个证书。不过要注意,当前coursera是要收费的,但是新用户注册7天内是免费的,所以注册后赶紧学完考试拿证,超期后需要支付32...

2019年机器视觉备受关注的主要技术回顾与总结!

像在任何以技术为中心的行业中一样,人们会对机器视觉和图像处理中的新技术通常会产生热情,并容易演变成炒作。炒作与实际应用效果之间的界线在于成功实施。在整个2019年,机器视觉行业中的一些新技术得到了实际的实施与应用。在机器视觉行业中备受关注的热门技术如:深度学习,高光谱/多光谱成像,偏振,嵌入式视觉,3D成像和计算成像等充满了期望。我们通过介绍这些技术的重要性并了解它们在视觉行业中的应用发展情况做一...

基于CUDA技术的图像旋转

目 录摘 要... IAbstract II1 绪论... 12 CUDA技术概况... 42.1 CUDA架构... 42.2 CUDA的硬件模型... 52.3 CUDA软件环境和编程模型... 62.4 CUDA开发平台的搭建... 102.4.1软件安装和环境配置... 102.4.2创建工程... 113 基于CUDA的图像旋转实现... 143.1 实现图像旋转的方案选择......

深度学习技术介绍及应用特点

作者: 段德山神经网络和深度学习技术的历史发展其它的应用还有:什么是深度学习?HALCON中提供的典型机器学习方法使用多层感知器的典型神经网络使用传统的机器学习方法挑战是什么呢?我们可以看一下传统分类方法的训练过程传统的机器学习方法的缺点在于:需要非常有经验的编程和视觉工师来实现需要大量的编程工作和昂贵代码维护成本求例:玻璃缺陷检测与分类在特征提取的环节非常具有挑战性深度学习技术一个很大的优势就是...

halcon18运行深度学习例程时报cuDNN错误

电脑安装了HALCON 18.05,也安装了该网站提供的对应的halcon-18.05.0.2-windows-deep-learning,但我用HALCON运行软件自带的例程,会出现图中所示的情况。关闭错误窗口,也出现了深度学习的折线图,驱动也是最新版本。何解?原因是没有将cuda中的cublas64_10.dll放进HALCON 18运行路径下的thirdparty文件夹中。这个问题困扰了我三...

视觉进阶:聚类及halcon实现

(1)聚类的简介: 聚类是一种无监督学习方法,试图将数据集中的样品划分为若干个通常不相交的子集。(2)聚类的两个基本问题: ①性能度量: 用于度量聚类结果的好坏,即相同簇样本尽可能相似,不同簇样本尽可能不同。性能度星可分为两类,一,外部指标,将聚类结果与外部指标相比较,二,内部指标,直接考察聚类结果。 ②距离计算:...

视觉进阶: 学习KNN(三)KNN+HOG实现手写数字识别

在学习KNN(二)KNN算法手写数字识别的OpenCV实现我们直接将像素值作为特征,实现了KNN算法的手写数字识别问题,并得到了较好的准确率,但是就像其他机器学习算法一样,KNN的对象同样是特征,所以我们可以用一种特征提取算法配合KNN实现手写数字识别的任务。下面用HOG原理及OpenCV实现中介绍的HOG算法提取特征,作为KNN的的输入,最后与像素值特征的结果进行对比。在数据方面还是使用之前生成...

视觉进阶: 学习KNN(二)KNN算法手写数字识别的OpenCV实现

在OpenCV的安装文件路径/opencv/sources/samples/data/digits.png下,有这样一张图:图片大小为1000*2000,有0-9的10个数字,每5行为一个数字,总共50行,共有5000个手写数字,每个数字块大小为20*20。为了后续方便处理,我们先写一段小程序把这5000个图截取出来:#include <opencv2/opencv.hpp> #in...

视觉进阶: 学习KNN(一) 图像分类与KNN原理

简介KNN算法,即K近邻算法是一种监督学习算法,本质上是要在给定的训练样本中找到与某一个测试样本A最近的K个实例,然后统计k个实例中所属类别计数最多的那个类,就是A的类别。从上面一句话中可以看出,KNN的原理非常简单粗暴,而且是一种“在线”的学习方式,即每一次分类都需要遍历所有的训练样本,此外KNN算法还有几个要素:K,距离,分类决策规则。要素对于KNN而言有三个要素:1.K的选择:K值是KNN算...

视觉进阶: KNN算法及halcon例程

(1) KNN算法简介: KNN算法,即K近邻算法是一种监督学习算法,本质上是要在给定的训练样本中找到与某一个测试样本A最近的 K个实例,然后统计k个实例中所属类别计数最多的那个类,据他们的主要分类来决定新数据的类别。(2) KNN算法的三个要点: ①K的选择: K值是KNN算法中为数不多的参数之一, K值的选择也直接影响着模型的...

HALCON之喷码OCR识别案例

一个喷码识别的案例read_image (Image, 'D:/用户目录/Desktop/2.png') rgb1_to_gray(Image, Image) get_image_size (Image, Width, Height) * 获取喷码区域的方法很多 比如可以用mean+dyn的动态阈值 dots_image (Image, Dot...

Halcon木板纹理识别(halcon分类器)

模板纹理识别的步骤 特征提取 图像处理(二值化选中感兴趣区域,灰度共生矩阵(原图和感兴趣区域)得到特征,sobel得到轮廓,灰度直方图得到特征) 创建分类器,添加特征,保存,识别 1.文件夹遍历 list_image_files(::ImageDirector,Options:ImageFiles) ImageDirector:文件夹路径; Options:搜索选项(‘default’默认值为’f...

纹理特征分析的灰度共生矩阵(GLCM)

纹理分析是对图像灰度(浓淡)空间分布模式的提取和分析。纹理分析在遥感图像、X射线照片、细胞图像判读和处理方面有广泛的应用。关于纹理,还没有一个统一的数学模型。它起源于表征纺织品表面性质的纹理概念,可以用来描述任何物质组成成分的排列情况,例如医学上X 射线照片中的肺纹理、血管纹理、航天(或航空)地形照片中的岩性纹理等。图像处理中的视觉纹理通常理解为某种基本模式(色调基元)的重复排列。因此描述一种纹理...

获取Image图像中Region区域的特征参数

area_center_gray ( Regions, Image : : : Area, Row, Column ) 计算Image图像中Region区域的面积Area和重心(Row,Column)。cooc_feature_image ( Regions, Image : : LdGray, Direction : Energy,Correlation, Homogeneity, Cont...

卷积神经网络CNN与深度学习常用框架的介绍与使用

一、神经网络为什么比传统的分类器好1.传统的分类器有 LR(逻辑斯特回归) 或者 linear SVM ,多用来做线性分割,假如所有的样本可以看做一个个点,如下图,有蓝色的点和绿色的点,传统的分类器就是要找到一条直线把这两类样本点分开。对于非线性可分的样本,可以加一些kernel核函数或者特征的映射使其成为一个曲线或者一个曲面将样本分开。但为什么效果不好,主要原因是你很难保证样本点的分布会如图所示...

用caffe做了一件有♂趣♀的事——监黄器

哈哈,是不是有人一进来就想问训练数据哪找的。。 好吧,坐好,老司机要发车了,传送门—->用 Caffe 可以做什么好玩的 Project?,其实就是知乎上前两天看到的一个问题,有人提供了这个数据集,大家有兴趣的可以自己下下来看看,我这里就不贴了,怕被河蟹。。总之就是有10000张正常电影封面+10000张av电影封面,正好这几天临近放假,project/assignment什么的都搞完了,离...

Halcon分类函数,shape模型

《zw版·Halcon-delphi系列原创教程》 Halcon分类函数013,shape模型为方便阅读,在不影响说明的前提下,笔者对函数进行了简化::: 用符号“**”,替换:“procedure”:: 用大写字母“X”,替换:“IHUntypedObjectX”:: 省略了字符:“const”、“OleVariant”【示例】 说明函数:procedure AddNoiseWhiteConto...

视觉检测例子:检测垫圈局部变形

Rinspect_gasket_local_deformable.hdev检测垫圈局部变形*这个例子演示了如何利用局部变形匹配(local deformable matching)来寻找出垫圈是否变形dev_update_off()Smoothness:=25read_image(ModelImage,..read_image( Image,......下面是ModelImage和Image(两个...

Halcon学习笔记之支持向量机1

转载自:http://www.cnblogs.com/sleepwalker/p/3632266.html例程:class_overlap_svm.hdev说明:这个例程展示了如何用一个支持向量机来给一幅二维的图像进行分类。使用二维数据的原因是因为它可以很容易地联想成为区域和图像。本例程中使用了三个互相重叠的类(由二维平面三个不同颜色的像素点集组成)。三类不同颜色的像素点作为样本,将那些样本代入支...

Halcon学习笔记之支持向量机2

转载自: https://www.cnblogs.com/sleepwalker/p/3707830.html 例程:classify_halogen_bulbs.hdev在Halcon中模式匹配最成熟最常用的方式该署支持向量机了,在本例程中展示了使用支持向量机对卤素灯的质量检测方法。通过这个案例,相信大家可以对支持向量机的使用有一个更加清晰的了解。在相当多的检测和识别的应用中,都可以使用相同的方...

Halcon实战之基于MLP多层神经网络的训练学习

MLP多层感知器其实是一种人工神经网络结构,属于非参数估计,可以用于解决分类和回归问题。如果使用“BP算法”也称为BP神经网络,是一种前向结构的人工神经网络,映射一组输入向量到一组输出向量。MLP可以被看作是一个有向图,由多个的节点层所组成,每一层都全连接到下一层。除了输入节点,每个节点都是一个带有非线性激活函数的神经元(处理单元),可以解线性不可分问题。早前已经学习了感知器学习算法,主要通过对那...

halcon中的分类器之GMM算子全讲解

转载自:https://blog.csdn.net/u012986684/article/details/51755013强大的Halcon的分类器有三种MLP、SVM、GMM,在这里为大家详细介绍GMM,原理的东西自己百度吧,这里主要讲GMM库怎么用,希望对大家有用creat_class_gmm();含义:创建高斯混合模型;输入参数: NumDim:几个特征;NumClasses:样本分类个数...

halcon分类器示例

示列名字:class_overlap.hdev演示名字:class_overlap_gmm.hdev示例名字:classify_citrus_fruits.hdev演示名字: classify_fuses_gmm_based_lut.hdev示例名字:color_pieces.hdev示例名字:compare_ocr_svm_mlp.hdev示例名字:novelty_detection_gmm.h...

Halcon视觉检测——使用分类器分类

转载自:https://blog.csdn.net/akadiao/article/details/80081842 分类器简介机器学习在Helcon中的一个重要应用就是用于图像分类任务。Halcon中常用的分类器有GMM(高斯混合模型)、Neural Nets(神经网络)、SVM(支持向量机)等。一般应付常见的分类问题,这些就足够了。使用方法一般使用过程:创建分类器(create_class_…...
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