当前位置: 首页 > news >正文

Halcon与深度学习框架结合进行图像分析

Halcon 是一款强大的机器视觉软件,而深度学习框架如 TensorFlow 或 PyTorch 在图像识别和分类任务中表现出色。结合两者的优势,可以实现复杂的图像分析任务。Halcon 负责图像预处理和特征提取,而深度学习框架则利用这些特征进行高级分析和识别。

结合 Halcon 与深度学习框架的策略

  1. 图像预处理:使用 Halcon 对图像进行去噪、增强、标准化等操作。
  2. 特征提取:利用 Halcon 提取图像的关键特征,如边缘、轮廓、区域等。
  3. 深度学习模型训练:使用提取的特征训练深度学习模型。
  4. 模型部署:将训练好的模型部署到生产环境中,使用 Halcon 进行实时图像分析。

示例代码

以下是 Halcon 与 Python 结合使用的一个简化示例,其中 Halcon 用于图像预处理,而 Python 用于模型训练和推理。

Halcon 图像预处理
* 读取图像
read_image(Image, 'example_image.tif')* 图像预处理
mean_image(Image, ImagePreprocessed, 'gauss', 3, 3)* 特征提取,例如边缘检测
edges_sub_pix(ImagePreprocessed, Edges, 'sobel', 1, 1)* 将图像转换为 HALCON 绘图窗口可以显示的格式
dev_display(ImagePreprocessed)
dev_display(Edges)
Python 深度学习模型训练
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten# 假设 features 是从 Halcon 特征提取后得到的图像特征数组
features = np.load('halcon_features.npy')# 定义模型
model = Sequential([Flatten(input_shape=(features.shape[1],)),Dense(128, activation='relu'),Dense(10, activation='softmax')  # 假设有10个分类
])# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])# 训练模型
model.fit(features, labels, epochs=10)# 保存模型
model.save('deep_learning_model.h5')
Python 模型推理
# 加载模型
model = tf.keras.models.load_model('deep_learning_model.h5')# 假设 new_features 是 Halcon 预处理后的新图像特征
new_features = ...# 使用模型进行预测
predictions = model.predict(new_features)# 打印预测结果
print(predictions)

讨论

结合 Halcon 和深度学习框架可以充分利用两者的优势。Halcon 的图像处理功能强大,适合处理工业图像,而深度学习框架在模式识别和分类任务中表现出色。通过 Halcon 提供的图像特征,可以训练出强大的深度学习模型。

结论

Halcon 与深度学习框架的结合为图像分析提供了强大的工具。通过 Halcon 进行图像预处理和特征提取,然后利用深度学习框架进行模型训练和推理,可以实现复杂的图像分析任务。然而,这种结合需要考虑两者之间的数据交换和处理流程,以确保系统的高效运行。

请注意,上述代码是一个简化的示例,旨在展示 Halcon 和深度学习框架结合使用的基本思路。在实际应用中,可能需要根据具体的图像特征和分析任务进行调整。此外,Halcon 的 API 可能会随着版本的更新而有所变化,因此在使用时应参考最新的官方文档。

✅作者简介:热爱科研的嵌入式开发者,修心和技术同步精进

❤欢迎关注我的知乎:对error视而不见

代码获取、问题探讨及文章转载可私信。

☁ 愿你的生命中有够多的云翳,来造就一个美丽的黄昏。

🍎获取更多嵌入式资料可点击链接进群领取,谢谢支持!👇

点击领取更多详细资料

相关文章:

Halcon与深度学习框架结合进行图像分析

Halcon 是一款强大的机器视觉软件,而深度学习框架如 TensorFlow 或 PyTorch 在图像识别和分类任务中表现出色。结合两者的优势,可以实现复杂的图像分析任务。Halcon 负责图像预处理和特征提取,而深度学习框架则利用这些特征进行高级分析和识别…...

STL----push,insert,empalce

push_back和emplace_back的区别 #include <iostream> #include <vector>using namespace std; class testDemo { public:testDemo(int n) :num(n) {cout << "构造函数" << endl;}testDemo(const testDemo& other) :num(other.num) {cou…...

解决OpenHarmony设备开发Device Tools工具的QUICK ACCESS一直为空

今天重新安装了OpenHarmony设备开发的环境&#xff0c;在安装过程中&#xff0c;到了工程之后&#xff0c;QUICK ACCESS一直为空。如下图红色大方框的内容一开始没有。 解决方案&#xff1a; 在此记录我的原因&#xff0c;我的原因主要是deveco device tools的远程连接的是z…...

k8s拉起一个pod底层是如何运行的

在Kubernetes中&#xff0c;当你尝试启动一个Pod时&#xff0c;底层的运行方式是由Kubelet服务来管理的。以下是Pod启动过程的简化概述&#xff1a; Kubernetes API Server接收到创建Pod的请求。 API Server将Pod的元数据存储到etcd中&#xff0c;以便于Pod的调度和跟踪。 Sc…...

Java代理模式的实现详解

一、前言 1.1、说明 本文章是在学习mybatis框架源码的过程中&#xff0c;发现对于动态代理Mapper接口这一块的代理实现还是有些遗忘和陌生&#xff0c;因此在本文章中就Java实现代理模式的过程进行一个学习和总结。 1.2、参考文章 《设计模式》&#xff08;第2版&#xff0…...

数据结构与算法===优先队列

文章目录 前言一、优先队列二、应用场景三、代码实现总结 前言 之前写过很多数据结构与算法相关的了&#xff0c;今天看一个新的数据结构&#xff0c;优先队列。优先队列类似队列&#xff0c;却又优先于队列&#xff0c;是堆实现的。接下来详细看看。 一、优先队列 优先队列一…...

HTML常用标签-超链接标签

超链接标签 点击后带有链接跳转的标签 ,也叫作a标签 href属性用于定义连接 href中可以使用绝对路径,以/开头,始终以一个固定路径作为基准路径作为出发点href中也可以使用相对路径,不以/开头,以当前文件所在路径为出发点href中也可以定义完整的URL target用于定义打开的方式 _b…...

财务管理|基于SprinBoot+vue的财务管理系统(源码+数据库+文档)

财务管理系统 目录 基于SprinBootvue的财务管理系统 一、前言 二、系统设计 三、系统功能设计 系统功能实现 1管理员功能模块 2员工功能模块 四、数据库设计 五、核心代码 六、论文参考 七、最新计算机毕设选题推荐 八、源码获取&#xff1a; 博主介绍&#xff1…...

快速学习SpringAi

Spring AI是AI工程师的一个应用框架&#xff0c;它提供了一个友好的API和开发AI应用的抽象&#xff0c;旨在简化AI应用的开发工序&#xff0c;例如开发一款基于ChatGPT的对话应用程序。通过使用Spring Ai使我们更简单直接使用chatgpt 1.创建项目 jdk17 引入依赖 2.依赖配置 …...

谈谈 Spring 的过滤器和拦截器

前言 我们在进行 Web 应用开发时&#xff0c;时常需要对请求进行拦截或处理&#xff0c;故 Spring 为我们提供了过滤器和拦截器来应对这种情况。那么两者之间有什么不同呢&#xff1f;本文将详细讲解两者的区别和对应的使用场景。 &#xff08;本文的代码实现首先是基于 Sprin…...

请介绍下H264的多参考帧技术及其应用场景,并请说明下为什么要有多参考帧?

H.264&#xff08;也称为H.264/AVC&#xff09;的多参考帧机制是其编码效率和质量提升的关键部分。这个机制允许编码器在编码当前帧时&#xff0c;参考多个之前已编码的帧。这种多参考帧的方法为编码器提供了更多的选择&#xff0c;使其能够更准确地预测当前帧的内容&#xff0…...

第6章 Elasticsearch,分布式搜索引擎【仿牛客网社区论坛项目】

第6章 Elasticsearch&#xff0c;分布式搜索引擎【仿牛客网社区论坛项目】 前言推荐项目总结第6章 Elasticsearch&#xff0c;分布式搜索引擎1.Elasticsearch入门2.Spring整合ElasticsearchDiscussPostRepositoryDiscussPostControllerEventConsumer 3.开发社区搜索功能 最后 前…...

odoo 全局调整list_controller中默认方法(form_controller和kanban_controller等亦可以同样操作)

需求说明 工作中遇到需要调整odoo原生的tree hearder button显示逻辑&#xff0c;又不可以直接跳转odoo源码&#xff0c;故新加个js全局替换对应的方法&#xff0c;以实现对应功能的同时不影响后期odoo版本升级。 odoo 全局调整list_controller方法示例 创建一个js放到stati…...

大模型日报2024-05-13

大模型日报 2024-05-13 大模型资讯 谷歌推出Gemini生成式AI平台 摘要: 生成式人工智能正在改变我们与技术的互动方式。谷歌最近推出了名为Gemini的新平台&#xff0c;该平台代表了其在生成式AI领域的最新进展。Gemini平台集成了一系列先进的工具和功能&#xff0c;旨在为用户提…...

【使用Condition来模拟生产消费】

使用Condition来模拟生产消费 1. 关于ReentrantLock 和condition的认知?2.使用condition实现生产者-消费者1. 关于ReentrantLock 和condition的认知? /*Q: ReentrantLock是如何实现管理锁和线程的?A: ReentrantLock是并发包中 一个类,它实现了Lock接口,提供了比内置synch…...

5.14学习总结

java聊天室项目 分片上传 将大文件切分为多个小的数据块&#xff08;通常大小为1MB~10MB&#xff09;&#xff0c;然后将这些小数据块分别上传至服务器&#xff0c;最后由服务器将这些小块组合成完整的文件。这种方式可以避免由于网络中断或超时而导致上传失败&#xff0c;并…...

最新极空间部署iCloudpd教程,实现自动同步iCloud照片到NAS硬盘

【iPhone福利】最新极空间部署iCloudpd教程&#xff0c;实现自动同步iCloud照片到NAS硬盘 哈喽小伙伴们好&#xff0c;我是Stark-C~ 我记得我前年的时候发过一篇群晖使用Docker部署iCloudpd容器来实现自动同步iCloud照片的教程&#xff0c;当时热度还很高&#xff0c;可见大家…...

Sketch总结

sketch禁用了lineGap https://www.sketch.com/docs/designing/text/ http://www.sketchcn.com/sketch-chinese-user-manual.html https://github.com/sketch-hq/sketch-document https://developer.sketch.com/file-format/ https://animaapp.github.io/sketch-web-viewer/ htt…...

【iOS】工厂模式

文章目录 前言设计模式的三大原则简单工厂模式工厂方法模式抽象工厂模式关于三兄弟的升级与降级注意 前言 上文讲完了iOS的架构模式&#xff0c;接下来聊一聊设计模式&#xff0c;设计模式有许多&#xff0c;主要介绍一下工厂模式 设计模式的三大原则 S 单一职责原则 告诉我…...

目标检测算法YOLOv6简介

YOLOv6由Chuyi Li等人于2022年提出&#xff0c;论文名为&#xff1a;《YOLOv6: A Single-Stage Object Detection Framework for Industrial Applications》&#xff0c;论文见&#xff1a;https://arxiv.org/pdf/2209.02976 &#xff0c;项目网页&#xff1a;https://github.c…...

VB.net复制Ntag213卡写入UID

本示例使用的发卡器&#xff1a;https://item.taobao.com/item.htm?ftt&id615391857885 一、读取旧Ntag卡的UID和数据 Private Sub Button15_Click(sender As Object, e As EventArgs) Handles Button15.Click轻松读卡技术支持:网站:Dim i, j As IntegerDim cardidhex, …...

大型活动交通拥堵治理的视觉算法应用

大型活动下智慧交通的视觉分析应用 一、背景与挑战 大型活动&#xff08;如演唱会、马拉松赛事、高考中考等&#xff09;期间&#xff0c;城市交通面临瞬时人流车流激增、传统摄像头模糊、交通拥堵识别滞后等问题。以演唱会为例&#xff0c;暖城商圈曾因观众集中离场导致周边…...

【位运算】消失的两个数字(hard)

消失的两个数字&#xff08;hard&#xff09; 题⽬描述&#xff1a;解法&#xff08;位运算&#xff09;&#xff1a;Java 算法代码&#xff1a;更简便代码 题⽬链接&#xff1a;⾯试题 17.19. 消失的两个数字 题⽬描述&#xff1a; 给定⼀个数组&#xff0c;包含从 1 到 N 所有…...

为什么需要建设工程项目管理?工程项目管理有哪些亮点功能?

在建筑行业&#xff0c;项目管理的重要性不言而喻。随着工程规模的扩大、技术复杂度的提升&#xff0c;传统的管理模式已经难以满足现代工程的需求。过去&#xff0c;许多企业依赖手工记录、口头沟通和分散的信息管理&#xff0c;导致效率低下、成本失控、风险频发。例如&#…...

相机从app启动流程

一、流程框架图 二、具体流程分析 1、得到cameralist和对应的静态信息 目录如下: 重点代码分析: 启动相机前,先要通过getCameraIdList获取camera的个数以及id,然后可以通过getCameraCharacteristics获取对应id camera的capabilities(静态信息)进行一些openCamera前的…...

MySQL中【正则表达式】用法

MySQL 中正则表达式通过 REGEXP 或 RLIKE 操作符实现&#xff08;两者等价&#xff09;&#xff0c;用于在 WHERE 子句中进行复杂的字符串模式匹配。以下是核心用法和示例&#xff1a; 一、基础语法 SELECT column_name FROM table_name WHERE column_name REGEXP pattern; …...

网络编程(UDP编程)

思维导图 UDP基础编程&#xff08;单播&#xff09; 1.流程图 服务器&#xff1a;短信的接收方 创建套接字 (socket)-----------------------------------------》有手机指定网络信息-----------------------------------------------》有号码绑定套接字 (bind)--------------…...

USB Over IP专用硬件的5个特点

USB over IP技术通过将USB协议数据封装在标准TCP/IP网络数据包中&#xff0c;从根本上改变了USB连接。这允许客户端通过局域网或广域网远程访问和控制物理连接到服务器的USB设备&#xff08;如专用硬件设备&#xff09;&#xff0c;从而消除了直接物理连接的需要。USB over IP的…...

智能AI电话机器人系统的识别能力现状与发展水平

一、引言 随着人工智能技术的飞速发展&#xff0c;AI电话机器人系统已经从简单的自动应答工具演变为具备复杂交互能力的智能助手。这类系统结合了语音识别、自然语言处理、情感计算和机器学习等多项前沿技术&#xff0c;在客户服务、营销推广、信息查询等领域发挥着越来越重要…...

NXP S32K146 T-Box 携手 SD NAND(贴片式TF卡):驱动汽车智能革新的黄金组合

在汽车智能化的汹涌浪潮中&#xff0c;车辆不再仅仅是传统的交通工具&#xff0c;而是逐步演变为高度智能的移动终端。这一转变的核心支撑&#xff0c;来自于车内关键技术的深度融合与协同创新。车载远程信息处理盒&#xff08;T-Box&#xff09;方案&#xff1a;NXP S32K146 与…...