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基于C#的Halcon开源框架在网络上

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简介：
本项目提供了一个基于C#的Halcon视觉软件开发工具包(SDK)的开源实现框架。该框架旨在简化和加速图像处理与机器视觉应用的开发过程，适用于网络及本地部署需求。 我之前收藏了一些网络上的开源框架，现在想拿出来跟大家分享。

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  • 基于C#的Halcon开源框架在网络上
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    本项目提供了一个基于C#的Halcon视觉软件开发工具包(SDK)的开源实现框架。该框架旨在简化和加速图像处理与机器视觉应用的开发过程，适用于网络及本地部署需求。 我之前收藏了一些网络上的开源框架，现在想拿出来跟大家分享。
     
  • 基于C#的Halcon视觉框架
    优质
    本项目为一个基于C#编程语言开发的Halcon机器视觉软件包，旨在提供一套全面且高效的图像处理解决方案。通过集成先进的算法和图形界面，该框架简化了复杂视觉任务的实现过程，适用于工业检测、质量控制等领域。 Halcon联合C#视觉框架的GitHub开源资源包含作者和使用相关信息。
     
  • 基于C#与Halcon的通用快速开发框架
    优质
    本项目构建了一个基于C#和Halcon视觉软件的高效开发平台，旨在简化机器视觉应用的编程流程，加速产品原型设计及部署。 该系统提供全部源码，并可根据项目配置窗口数量、选择Halcon脚本、设置窗口CCD等功能。用户可以查看编译后的Halcon脚本并进行调试，创建模板以及查阅历史检测数据和产量履历，保存历史图像等操作。此外，它还支持与三菱FX5U的以太网通讯，并使用海康威视的网络SDK相机及Halcon 17.12版本的部分功能演示视频可在相关平台查看。
     
  • Halcon开发框架
    优质
    Halcon开发框架是一款强大的机器视觉软件平台，提供全面的图像处理和分析功能，适用于工业检测、机器人导航等领域。 Halcon结合C#的完整版开发框架功能齐全。
     
  • C#与Halcon通用开发框架的源代码.zip
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    本资源提供了一个基于C#和HALCON集成的视觉系统开发框架的完整源代码包，旨在简化机器视觉应用的开发流程。 在淘宝上购买了一个价值200元的C#开发的Halcon通用框架，模仿VisionPro封装工具与流程图运行模式。源码默认使用的是Halcon 12.0版本，如果安装了更高版本，请将代码中的相应Halcon引用文件更新为你的版本。
     
  • 基于Halcon和C#的视觉通用框架构建
    优质
    本项目旨在开发一个结合Halcon与C#语言的视觉处理平台，提供图像识别、分析及机器视觉应用等模块化工具，适用于工业自动化检测等领域。 Halcon与C#语言搭建的视觉通用框架仅供刚接触视觉开发的朋友参考使用。声明：此软件框架作者非本人，仅转载上传，如原作者认为侵权，请联系告知以便删除。
     
  • 基于SSM框架的网上书城项目开发
    优质
    本项目采用SSM（Spring, Spring MVC, MyBatis）框架构建，旨在设计并实现一个功能完善的在线图书交易平台。用户和管理员均可通过此平台进行购书、管理库存等操作，界面友好且易于使用。 采用前后端分离的架构设计：前台功能包括订单管理、支付处理、个人信息编辑以及购物车操作；后台则提供目录更新、书籍信息维护及订单查看等功能。
     
  • 基于MUI框架的手机网上商城开发
    优质
    本项目采用MUI前端框架构建，旨在开发一个用户友好、响应迅速的手机网上商城。通过优化用户体验与界面交互设计，实现商品展示、购物车管理和订单处理等功能。 基于mui框架开发的手机网上商城页面，基本功能都已涵盖。
     
  • C#结合Halcon视觉框架的源代码
    优质
    本项目包含使用C#编程语言与Halcon机器视觉库相结合开发的应用程序源代码，旨在提供图像处理和分析功能。 初学者入门必备课程。
     
  • OpenCNN: 用C++构建的开源卷积神经网络框架
    优质
    简介：OpenCNN是一款基于C++开发的开源卷积神经网络框架，旨在为深度学习研究者和开发者提供灵活、高效的模型训练与推理工具。 我正在尝试移植并添加更多文档到OpenCNN项目。这可能会破坏某些现有功能；但是预计在三周内可以稳定下来。 OpenCNN是一个使用C++11从头开始实现的卷积神经网络框架，特点如下： - 特征清晰易懂。 - 实施简单，适合学习CNN的基础知识。 - 易于扩展：定义明确的接口便于添加新的层类型。 - 很少依赖第三方库，仅取决于标准库和googletest单元测试工具。 项目经过全面测试，使用autodiff（前向模式）验证了所有正向/反向传播过程的准确性。整个框架是纯C++实现，在CPU上运行且不需要GPU的支持。 在MNIST数据集上的表现：5000次迭代后准确率达到95.21%，批处理大小为16。 支持的层类型包括： - 卷积 - 批量归一化 - ReLU及泄漏ReLU激活函数 - 最大池化 - 全连接层 - Dropout（辍学） - Softmax和交叉熵损失（即负对数损失） 项目在Linux (Ubuntu)上构建。