深度学习图像处理（一）深度学习与图像处理（一）主要讲的是数据加载问题，二主要是介绍模型的调用与训练问题。本篇将会以ResNet18为例进行说明与演示，开发环境同一中所述1、模型的定义深度学习模型主要是通过nn.Module这个继承类来实现的，所以一般需要依赖torch.nn这个包，具体过程如下所示：#*以ResNet18为例：*import torch.nn as nnimport torchim

C++与Pyhon混合调在现实中有很多的应用场景，特别是对基于深度学习的产品开发上。所以无论是VS或者是QT都提供了相应的库来调用Python，本篇将以VS2019为例，大致讲述Python3.7在VS上混合编程的实现（注意：VS混合编程有很多的软件和硬件上的限制，特别是python版本，切勿使用3.9以上的python版本，以免个别函数调用出现问题）1、Python环境的搭建Python环境的搭

传统图像和深度学习最本质的区别在于传统图像通过一系列的方法获取目标，包括滤波、阈值、二值化、灰度梯度变化等。但本质上，他们都是在获取图像特征，即对特征进行表述。深度学习是通过大量的数据得到对特征的表述，所以网络越叠越大。随着训练数据的增加模型也越来越大。而传统方法则泛化性极差，曝光时间、稍微的变形或干扰都有可能导致对目标的错误输出，所以很多时候传统图像处理都是在调参过程中完成开发。但是，不管哪种方

常用的Halcon操作无外乎是图像、Region、XLD三者之间的转换，也是基于这样的定于，Halcon才有别于其他的图像处理工具。在了解了图像、Region、XLD三者的基本操作外我们需要进一步的了解三者间的转换。一、开篇笔者在前述入门篇中忽略了图像数据的操作，这里的主要原因是因为相关图像操作和Opencv实在是太多重合的地方了，所以没有多加赘述。但是，Halcon也有许多Opencv所不具备的

halcon提供了基于它自身的深度学习框架，虽然深入学习基本算法框架上没有提供改动的接口，但对应用上确实做到了便捷性。也是基于这种特性，halcon在深度学习模块方面也具有自身特色，博主认为其主要特设在于 1、代码集成度高、便捷性高 2、可视化手段多样3、针对性比较明显，且易于传统算法和深度学习算法的结合等。1、深度学习算法基本概述深度学习顾名思义就是通过深度的神经网络进行特征提取与学习，最终得到

halcon提供了基于它自身的深度学习框架，虽然深入学习基本算法框架上没有提供改动的接口，但对应用上确实做到了便捷性。也是基于这种特性，halcon在深度学习模块方面也具有自身特色，博主认为其主要特设在于 1、代码集成度高、便捷性高 2、可视化手段多样3、针对性比较明显，且易于传统算法和深度学习算法的结合等。1、深度学习算法基本概述深度学习顾名思义就是通过深度的神经网络进行特征提取与学习，最终得到

halcon提供了基于它自身的深度学习框架，虽然深入学习基本算法框架上没有提供改动的接口，但对应用上确实做到了便捷性。也是基于这种特性，halcon在深度学习模块方面也具有自身特色，博主认为其主要特设在于 1、代码集成度高、便捷性高 2、可视化手段多样3、针对性比较明显，且易于传统算法和深度学习算法的结合等。1、深度学习算法基本概述深度学习顾名思义就是通过深度的神经网络进行特征提取与学习，最终得到

Halcon图像处理1、halcon的数据类型2、halcon的基本组成3、基于halcon的图像处理4、标定5、C#halcon联合编程6、C++halcon联合编程7、总结

算法的设计往往与名字有着句对的关联性，目标定位检测即目标定位+检测。而方法采用的是深度学习的方法的话则需要进一步的结合两者间的融合学习。在深度学习中比较常用的目标定位检测方法有RCNN系列方法和YOLO系列方法。其中RCNN系列方法的定位过程和检测过程是分开的，即先定位目标，然后对定位出的目标进行分类，这种设计思路有利于静态的定位检测，但却不利于实时的场景。与之相反的是YOLO系列算法，由于将图像

C++与Pyhon混合调在现实中有很多的应用场景，特别是对基于深度学习的产品开发上。所以无论是VS或者是QT都提供了相应的库来调用Python，本篇将以VS2019为例，大致讲述Python3.7在VS上混合编程的实现（注意：VS混合编程有很多的软件和硬件上的限制，特别是python版本，切勿使用3.9以上的python版本，以免个别函数调用出现问题）1、Python环境的搭建Python环境的搭