Halcon 深度学习（三）：缺陷检测
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前言
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一、准备
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- 1、准备缺陷检测所需图片
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- 1.1、images文件夹：3种类型图片
- 1.2、divisionImages文件夹：3种类型图片（用于分割背景）
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二、编写代码
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- 1、设置输入输出路径
- 2、设置参数
- 3、处理图片、拆分
- 4、预处理数据集
- 5、测试
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三、下载地址
前言
最近学习深度学习时的一些总结和看法，参照深度学习的自带案例（segment_pill_deep_learning_1_preprocess.hdev）
一、准备
1、准备缺陷检测所需图片
1.1、images文件夹：3种类型图片
每个类型中分为3种：contamination（污染）、crack（裂纹）、good(正常)
contamination（污染）
crack（裂纹）
good(正常)
1.2、divisionImages文件夹：3种类型图片（用于分割背景）
每个类型中分为3种：contamination（污染）、crack（裂纹）、good(正常)
contamination（污染）、crack（裂纹）、good(正常)
二、编写代码
1、设置输入输出路径
*** 设置输入输出路径 *** *总路径
AllDir := 'E:/视觉/halcon_深度学习/DeepLearning/缺陷检测/'
*图片路径
ImageDir := AllDir + 'images'
*分割图片路径
DivisionImagesDir := AllDir + 'divisionImages'
*存放数据总路径
DataDir := AllDir + 'data'
*预处理后的路径
DataDirectoryBaseName := DataDir + '/dldataset'
*存储预处理参数
PreprocessParamFileBaseName := DataDir + '/dl_preprocess_param'
csharp
2、设置参数
*** 设置参数 *** *类别名称
ClassNames := ['good','contamination','crack']
*类别ID
ClassIDs := [0,1,2]
*拆分数据集
TrainingPercent := 70
ValidationPercent := 15
*图片尺寸参数
ImageWidth := 400
ImageHeight := 400
ImageNumChannels := 3
*图片灰度范围
ImageRangeMin := -127
ImageRangeMax := 128
*图像预处理的进一步参数
ContrastNormalization := 'false'
DomainHandling := 'full_domain'
IgnoreClassIDs := []
SetBackgroundID := []
ClassIDsBackground := []
*随机种子
SeedRand := 42
csharp
3、处理图片、拆分
*** 处理图片并进行拆分 *** *设置随机种子
set_system ('seed_rand', SeedRand)
*通过参数将文件夹中数据分割为数据集 参数：图像路径、分割图像路径、类别名称、类别ID、图像路径列表、分割图像路径列表、字典、生成的数据集
read_dl_dataset_segmentation (ImageDir, DivisionImagesDir, ClassNames, ClassIDs, [], [], [], DLDataset)
*拆分数据集
split_dl_dataset (DLDataset, TrainingPercent, ValidationPercent, [])
csharp
4、预处理数据集
*** 预处理数据集 ***
file_exists (DataDir, FileExists)
if (not FileExists)
make_dir (DataDir)
endif
*创建预处理参数
create_dl_preprocess_param ('segmentation', ImageWidth, ImageHeight, ImageNumChannels, ImageRangeMin, ImageRangeMax, ContrastNormalization, DomainHandling, IgnoreClassIDs, SetBackgroundID, ClassIDsBackground, [], DLPreprocessParam)
*预处理后的数据集路径
PreprocessParamFile := PreprocessParamFileBaseName +'.hdict'
*将参数写入
write_dict (DLPreprocessParam, PreprocessParamFile, [], [])
*创建字典
create_dict (GenParam)
set_dict_tuple (GenParam, 'overwrite_files', true)
*预处理
preprocess_dl_dataset (DLDataset, DataDirectoryBaseName, DLPreprocessParam, GenParam, DLDatasetFilename)
csharp
5、测试
*** 测试 *** *随机选取10张图像
get_dict_tuple (DLDataset, 'samples', DatasetSamples)
find_dl_samples (DatasetSamples, 'split', 'train', 'match', SampleIndices)
tuple_shuffle (SampleIndices, ShuffledIndices)
read_dl_samples (DLDataset, ShuffledIndices[0:9], DLSampleBatchDisplay)
create_dict (WindowHandleDict)
for Index := 0 to |DLSampleBatchDisplay| - 1 by 1
*可视化不同的图像、注释和推理结果
dev_display_dl_data (DLSampleBatchDisplay[Index], [], DLDataset, ['image','segmentation_image_ground_truth'], [], WindowHandleDict)
get_dict_tuple (WindowHandleDict, 'segmentation_image_ground_truth', WindowHandleImage)
dev_set_window (WindowHandleImage[1])
Text := 'Press Run (F5) to continue'
dev_disp_text (Text, 'window', 400, 40, 'black', [], [])
stop ()
endfor
*关闭窗体
dev_display_dl_data_close_windows (WindowHandleDict)
csharp
三、下载地址
很多人找我要源码，Github又不太好上传大文件，我就把我的网站新增了下载功能，如果下载接口出现问题请大家评论区回复一下，谢谢。
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