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2024年4月19日发(作者：axios传参数给后端)

halcon deep learning tool 标注工具用法

Halcon深度学习工具标注工具的使用方法

导语：

Halcon是一款强大的机器视觉开发工具，它具备丰富的功能和灵活的部

署选项。其中，Halcon的深度学习工具是其功能之一，可以用于目标检

测、图像分类、语义分割等任务。在深度学习任务中，数据标注是非常重

要的一步，本文将介绍Halcon深度学习工具中的标注功能的使用方法。

第一步：数据准备和导入

在使用Halcon深度学习工具进行标注之前，我们需要准备好待标注的数

据。首先，我们需要将图像和标注信息存放在指定的文件夹中。图像可以

是常见的图像格式，如JPEG、PNG等，标注信息则可以是XML、CSV

等格式。为了方便管理和导入，我们可以将每个样本的图像和标注信息保

存在同一个文件夹中，并按照一定的目录结构组织起来。

接下来，我们可以使用Halcon的图像组件来导入数据。在Halcon中，

可以使用read_image函数来读取图像，并使用read_region_points函

数来读取标注信息。我们可以使用一个循环来遍历所有的样本，逐个读取

图像和标注信息，并将其存储在相应的数据结构中。

第二步：创建标注工具

在数据准备完毕后，我们可以开始使用Halcon的标注工具进行标注了。

首先，我们需要创建一个标注工具，用于展示图像和标注信息，并提供相

应的标注功能。在Halcon中，可以使用create_annotation_object函数

来创建标注工具，并设置相关的参数，如图像窗口的大小、标注工具的名

称等。

创建标注工具后，我们需要设置相关的显示参数。我们可以使用

set_display_font函数设置标注字体的大小和颜色，使用

set_display_shape函数设置标注框的颜色和线宽，以及使用

set_line_width函数设置标注线的宽度等。这些参数的设置可以根据具体

的需求进行调整。

第三步：绑定标注工具和数据

在创建标注工具后，我们需要将其与待标注的数据绑定起来。在Halcon

中，可以使用attach_annotation_data函数将标注工具和数据绑定起来。

我们可以将数据的相关信息（如图像路径、标注信息等）存储在一个数据

结构中，并将其作为参数传递给attach_annotation_data函数。

绑定完成后，我们可以使用find_annotation_object函数来查找标注工

具，并将其显示在相应的图像窗口中。此时，我们可以在图像中看到待标

注的目标，并对其进行相关的标注操作。

第四步：标注操作

在使用Halcon的标注工具进行标注时，我们可以使用鼠标对图像进行交

互操作。例如，我们可以使用鼠标左键在图像中划定一个矩形框来标注目

标的位置和大小，使用鼠标右键在图像中标注目标的关键点等。Halcon

提供了丰富的交互操作功能，可以根据实际需求进行调整。

在进行标注操作时，我们可以使用标注工具提供的相关功能来辅助操作。

例如，我们可以使用zoom_region函数来放大或缩小图像的显示区域，

使用get_mposition函数来获取鼠标在图像中的位置等。这些功能可以大

大提高标注的效率和准确性。

第五步：保存标注结果

在完成标注操作后，我们需要将标注结果保存下来，以便后续使用。在

Halcon中，可以使用write_region_points函数将标注信息写入到指定

的文件中。我们可以将每个样本的标注信息保存为一个单独的文件，也可

以将所有样本的标注信息保存在同一个文件中。标注信息的保存格式可以

根据实际需求选择，常见的格式有XML、CSV等。

另外，为了方便后续的模型训练和评估，我们可以将标注结果按照一定的

规范进行命名和存储。例如，可以将图像文件和标注文件的文件名设置为

相同的前缀，再加上一个序号作为后缀，以区分不同的样本。这样，我们

可以更加方便地对标注结果进行管理和使用。

总结：

本文介绍了Halcon深度学习工具中标注工具的使用方法，包括数据准备

和导入、创建标注工具、绑定标注工具和数据、标注操作以及保存标注结

果。通过使用Halcon的标注工具，我们可以方便、高效地进行数据标注，

为后续的模型训练和应用提供了重要的支持。同时，读者也可以根据自己

的实际需求，结合Halcon的其他功能和工具，进行更加定制化的深度学

习任务开发和应用。


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