本次提供的 halcon DeepLearningTool 是机器视觉软件 HALCON 集成的深度学习工具包，专为工业视觉检测场景设计，提供从数据标注、模型训练到推理部署的全流程深度学习开发支持。该工具包基于 HALCON 的机器视觉算法体系，内置多种预训练模型（如目标检测、图像分类、语义分割等），支持自定义数据集训练，可快速构建适用于缺陷检测、物体识别、字符识别等工业场景的深度学习解决方案。 工具核心功能包括：可视化数据标注工具（支持矩形框、像素级分割等标注方式）、模型训练引擎（支持迁移学习、增量训练，兼容 CPU/GPU 加速）、模型评估模块（提供准确率、召回率等量化指标）以及轻量化推理接口（可直接集成到生产环境）。同时支持与 HALCON 传统视觉算子结合，实现 "深度学习 + 传统算法" 的混合检测方案，兼顾检测精度与效率。 适用人群主要为工业机器视觉领域的算法工程师、自动化设备开发人员、智能制造企业的技术研发人员，以及高校从事机器视觉研究的师生，尤其适合需要快速将深度学习技术应用于工业检测场景的团队。 使用场景涵盖：电子制造业中的 PCB 板缺陷检测、汽车零部件表面瑕疵识别、包装行业的标签字符识别、物流领域的包裹分拣分类、医药行业的药瓶外观检测等。通过该工具，开发者可大幅缩短深度学习模型的开发周期，降低工业视觉系统的部署门槛。 其他说明：使用前需确保已安装对应版本的 HALCON 基础软件；工具包提供 C++、C#、Python 等多语言接口，方便集成到不同开发环境；建议搭配 HALCON 官方的深度学习示例数据集进行入门学习；部分高级功能（如自定义网络结构）需要具备一定的深度学习理论基础；工业场景中需注意图像采集质量对模型效果的影响，建议配合专业光学系统使用；技术问题可参考 HALCON 官方文档或 CSDN 社区的工业深度学习实践案例。

HALCON中文手册.pdf

九点标定源程序，使用C#和Halcon编程。包含Halcon源程序和C#程序。适合学习机器视觉的朋友学习研究。

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机器视觉Halcon投影变换 *关闭当前显示窗口，清空屏幕 dev_close_window () *读取测试图像 read_image (Image_display, 'data/display.jpg') *将图像转化为灰度图像 rgb1_to_gray (Image_display, GrayImage) *获取图像的尺寸 get_image_size(Image_display,imageWidth, imageHeight) *新建显示窗口，适应图像尺寸 dev_open_window (0, 0, imageWidth, imageHeight, 'black', WindowHandle1) dev_display (GrayImage) *初始化角点坐标 XCoordCorners := [] YCoordCorners := [] *阈值处理，提取较暗的区域 threshold(GrayImage,DarkRegion,0, 80)

转发计算机视觉相关的资料，包括内容： 《C#从入门到精通(第3版)》.(明日科技).[PDF].pdf 《图像处理、分析与机器视觉》(第三版.中文).pdf 3.4-编程小白的第一本书（零基础入门）.pdf 3-HALCON_Blob分析.pdf 4-HALCON_标定与精确测量.pdf 5-HALCON_各种定位方法.pdf 6-HALCON_三维定位方法.pdf 7-HALCON_三维机器视觉方法介绍.pdf 21天学通C# (1).pdf c#图解教程(第4版).pdf Halcon函数手册.pdf Halcon机器视觉函数资料中文详解，一看就懂的函数解释 (1).pdf Halcon算子速查手册(乞丐版).pdf OpenCV3编程入门_毛星云编著_电子工业出版.pdf 爱普生初级培训资料.pdf 爱普生中级培训资料.pdf 仿生复眼微型成像系统.pdf 工程光学 郁道银.pdf 机器人视觉测量与控制.pdf 机器视觉光源选择方法.pdf 机器视觉光源学习总结.pdf 基于HDevelop的形状匹配算法参数的优化研究.pdf 基于强定位与三点手眼标定的目标移载视觉引导算法等

基于Halcon采用多线程方式设计AOI检测，可以参考参考专家的学术报告

halcon图像识别，输入车牌图像，进行车牌检测，将检测出来的车牌号码保存到本地，并在halcon图像窗口中显示。

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