ONNX简介2020-05-26 07:57:37
简介Open Neural Network Exchange（ONNX，开放神经网络交换）格式，是一个用于表示深度学习模型的标准，可使模型在不同框架之间进行转移。ONNX是一种针对机器学习所设计的开放式的文件格式，用于存储训练好的模型。
它使得不同的人工智能框架（如Pytorch, MXNet）可以采用相同格式存储模型数据并交互。
ONNX的规范及代码主要由微软，亚马逊 ，Facebook 和 IBM 等公司共同开发，
以开放源
（一） 字典这个可以和C#中的Dictionary类比，它是由key来访问存储的元素。和C#的字典区别只是，halcon中的这个字典只接收Htuple, 和Object两种类型。下面的程序演示了写入与读取Htuple, Object类型的数据。create_dict(DictHandle)
read_image(Image, 'printer_chip/printer_chip_01')
set_dict_object(Image, DictHandl
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，如pretrained_dl_classifier_compact.hdl。设置类别的数量。指定图
示例，将以下 两个元组分别写入表格中，元组a在第一行，元组b在第二行a:= [1,2,3]b:= [4,5,6] 1、读入文件，先判断是否存在，如果存在将内容清空fileName:='E:/test.csv'file_exists(fileName, FileExists)if(FileExists) delete_file(fileName)endif*假如文件不存在，将重新创建一个新的open_file (fileName, 'app
深度学习之分割例程2020-05-24 11:49:58
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断新的图像；目录说明： images目录放原始图像labels目录放标注数据test 目录
映射校正效果如下：几个核心算子说明如下：gen_image_to_world_plane_map( : Map : CameraParam, WorldPose, WidthIn, HeightIn, WidthMapped, HeightMapped, Scale, MapType : ) /************************************************************************ *&n
1Laws纹理滤波纹理实际上一种视觉特征，反映了图像上某种灰度变化的分布，体现出像素灰度与周围空间的一种关系，例如布匹纹理、木制家具纹理等，如下图所示布匹上纹理。LAWS纹理滤波以一种统计能量的方式检测纹理，能量的度量一般由以下三个向量得到：这三个向量与其自身以及互相卷积后，可形成以下5个向量：而这5个向量之间，相互乘积，可以生成检测水平、垂直、高频点、V形状等特征纹理的模板，下图为生成检测垂直边缘的LAWS模板(LS)。如果对纹理的其他提取方法感兴趣，可按如下图示方法，一一探询。2相关算子te
- 算法思路 -（1）构造滤波器与原图卷积增强图像（2）灰度投影，构建垂直灰度投影函数，并与平滑后的函数进行 差分运算，超过一定阈值即为缺陷所在位置的列坐标（3）计算缺陷区域并显示使用第一篇构造的滤波器与图像卷积运算，突出图像竖直方向的折痕，如下图。使用gray_projections算子，得到图像的水平灰度投影HorProjection以及垂直灰度投影VertProjection。HorProjection：从上到下，依次计算图像水平方向上，所有点灰度值的平均值。VertProjection：
原图来自Ihalcon论坛中间有一条对比度不明显的垂直折痕（图片来源：http://www.ihalcon.com/read-4226.html）发此帖子的楼主已经给出解决方案，如下：1. 设计一个滤波器2. 用convol_image算子来增强特定方向的纹理3. 再用Gray_Range_Rect做图像变换4. 最终用线高斯提取目标折痕我们沿着楼主的解决思路走一遍。首先介绍下相关理论点：卷积、如何构造方向滤波器。1卷积提到卷积，想起大学时被《信号与系统分析》支配的恐惧了。对于图像处理的卷积，首
边缘缺陷检测2020-05-23 22:40:53
原图来自Ihalcon论坛缺陷如在下图圆框中首先，阈值分割+形态学处理，将包含边缘部分图像进行抠图然后使用canny滤波器进行边缘检测如下图红、绿双线将凸起部分平滑掉，细节如下右图计算待检测边缘上的点到平滑后边缘的距离，超过一定阈值公差即为缺陷如下图缺陷检测关键代码*选择待检测边缘
select_obj(UnionContours, ObjectSelected, Index)