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halcon中文文档。

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简介：
谷歌翻译为halocn12提供了中文帮助文档，其中包含了halcon12所有算子的翻译内容。

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  • Halcon中文手册文档.zip
    优质
    该文档为Halcon视觉软件的中文操作指南和参考手册，包含函数详解、示例代码及常见问题解答等内容，便于用户快速掌握并应用Halcon进行图像处理。 模拟Halcon的F1帮助文档功能可以在线查询你需要的算子及其功能，并提供中文介绍。这非常适合视觉学习的初学者使用，也可以作为学习工具。解压缩后得到的.chm文件就是你需要的内容。
     
  • Halcon 12算子中文帮助文档.rar
    优质
    本资源为Halcon 12版本中所有算子的详细中文帮助文档，内容详尽丰富，便于开发者快速查阅和理解相关图像处理函数。 安装Halcon12的中文帮助文档时，可以直接覆盖安装包里面的文件。
     
  • Halcon 18.11 DLL及说明文档
    优质
    Halcon 18.11 DLL及说明文档提供了该版本机器视觉软件的核心动态链接库文件及相关详细解释资料，便于开发者集成和使用。 Halcon 18.11版本提供了halcon.dl、halconxl.dll两个动态链接库文件以及《HALCON 18.11进展发布说明》的.docx和.pdf两种格式的文档，用于帮助用户了解新功能与改进详情。
     
  • Halcon工业视觉检测算子的中文对照文档
    优质
    本文档提供Halcon软件中常用的工业视觉检测算子及其参数的全面解析和中文说明，旨在帮助用户快速理解和应用这些工具进行高效的机器视觉开发。 Halcon检测思路如下： 1. 边缘提取：首先设置ROI兴趣区域。 2. 快速二值化，并连接相邻区域。这一步的目的是进一步减少目标区域，通过二值化将目标区域的大致轮廓提取出来。 3. 提取最接近目标区域的轮廓。常用函数有boundary和gen_contour_region_xld。 4. 根据需求提取所需的初步轮廓。 5. 对初步提取的轮廓进行膨胀操作。 6. 将膨胀后的区域与原图相减（在这一步之前可能需要对原图进行高斯滤波）。这样就能得到只有边缘的真实图像。 7. 使用Canny或其他算子（根据需要）来提取亚像素轮廓，一般使用edges_sub_pix函数。 8. 处理和计算以获得真实的边缘XLD。接下来你可能需要用到的函数包括segment_contours_xld（分割）、union_collinear_contours_xld（联合相邻或相同角度直线）、select_contours_xld（提取想要的轮廓）以及union_cocircular_contours_xld（联合相同圆）。
     
  • Halcon 19.11 深度学习文档.rar
    优质
    该资源为Halcon 19.11版本深度学习模块官方文档，包含详细的API说明及示例代码，适用于从事机器视觉与深度学习研究的技术人员。 《Halcon19.11深度学习文档》是MVTec公司推出的机器视觉软件Halcon的重要组成部分之一，它详细介绍了如何利用该软件的深度学习功能进行图像处理及模式识别。作为业界领先的机器视觉工具，Halcon在工业自动化和质量控制等领域广泛应用其深度学习模块。通过大量数据训练模型以实现复杂模式识别是深度学习的核心技术，而Halcon19.11版进一步强化了这一特性，并提供了更加高效且精确的解决方案。 文档中可能包括以下关键知识点： - **基础理论**：首先介绍神经网络、反向传播、损失函数和优化算法等基本概念，帮助初学者建立坚实的理论基础。 - **深度学习框架详解**：Halcon提供的深度学习工作流程涵盖训练、验证及部署三个阶段。文档详细解释了每个步骤的操作方法与注意事项。 - **数据准备指南**：高质量的数据集是成功的关键因素之一。该部分将指导用户如何收集、标注和预处理图像以满足模型需求。 - **模型训练详解**：Halcon支持多种深度学习架构，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。文档提供了选择合适模型及设置参数的指南，并介绍了具体的训练过程。 - **验证与优化策略**：通过使用验证集和测试集评估性能并调整超参数是提高模型精度的重要环节。这部分内容将阐述有效进行这些操作的方法。 - **部署应用说明**：完成训练后，文档指导用户如何在实际应用场景中集成深度学习模型，并实现高效实时的图像处理任务。 - **案例研究展示**：通过列举缺陷检测、字符识别和物体分类等具体实例，帮助读者理解Halcon中的深度学习技术是如何被应用于解决现实问题的。 - **API与编程接口介绍**：针对开发人员的需求，文档深入介绍了如何使用C++或Python调用提供的深度学习API进行集成开发。 - **故障排查及性能优化建议**：为了解决常见问题并提高模型效率，这部分内容提供了实用的技术支持和优化策略。 通过《Halcon19.11深度学习文档》的学习与实践应用，用户能够掌握高效准确地完成图像处理任务的方法，并最终实现产品质量的提升以及生产效率的改进。
     
  • 中文版 HALCON 手册
    优质
    《中文版 HALCON 手册》是专为视觉系统开发者设计的权威指南，深入浅出地介绍了HALCON软件的各项功能和使用方法，助力用户轻松掌握图像处理技术。 HALCON手册中文版，HALCON手册中文版，HALCON手册中文版，HALCON手册中文版，HALCON手册中文版，HALCON手册中文版，HALCON手册中文版，HALCON手册中文版。
     
  • Halcon中文手册指南
    优质
    《Halcon中文手册指南》是一本全面介绍机器视觉软件Halcon功能与应用的实用教程，旨在帮助读者快速掌握图像处理技术。 函数速查.zip包含了多种编程语言中的常用函数列表，方便开发者快速查找和使用相关功能。文档内容涵盖了不同应用场景下的函数用法示例以及注意事项，旨在帮助用户提高开发效率并减少错误的发生。这份资料对于初学者来说是一份不错的学习资源；而对于经验丰富的程序员而言，则可以作为日常工作的参考手册来使用。
     
  • Halcon的中文用户手册
    优质
    《Halcon的中文用户手册》为用户提供了一份详尽的操作指南和函数参考，帮助读者快速掌握Halcon机器视觉软件的各项功能与应用技巧。 halocn12的中文帮助文档是通过谷歌翻译完成的，涵盖了Halcon 12的所有算子。
     
  • Halcon中文操作手册.pdf
    优质
    《Halcon中文操作手册》是一份详尽介绍机器视觉软件Halcon功能和使用方法的指南，适用于希望掌握该工具进行图像处理与分析的技术人员。 《Halcon中文算子手册》提供了对Halcon算子的全面解释，包括机器视觉函数、控制类型、变量、图形类操作、表达式、赋值运算、数组操作等多方面的知识。 在机器视觉函数库部分，手册详细介绍了Develop程序设计方法，以及如何使用控制类型和常量。此外还涵盖了变量定义与使用的详细介绍。 对于图形类操作的章节，则深入讲解了相关概念及其应用场景，并提供了具体的操作指南。 表达式一节中，解释了各种类型的表达式的用法及应用实例；赋值运算部分则介绍了不同类型赋值运算法的应用场景和规则。 数组操作、基本算术运算、位运算等章节也分别详细说明了各自的概念、类型以及在不同情况下的应用场景。此外还包括字符串操作、比较操作和布尔操作的解释，帮助用户更好地理解和使用这些功能。 手册还涵盖了三角函数运算操作、指数函数与数学函数的相关知识，并提供了杂项函数的应用实例和技术支持信息。 关于程序执行顺序的问题，在“操作优先级”部分进行了详细说明；在“保留字”一节中介绍了Halcon语言中的关键字及其用途。同时，控制流操作符和错误处理机制的使用方法也在手册中有详细的解释与指导。 最后，《Halcon中文算子手册》还提供了机器视觉函数库的概念、类型及应用场景等信息，帮助读者全面掌握相关知识和技术细节。