Halcon 深度学习（三）：缺陷检测

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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）

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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'

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

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, [])

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)

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)

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。

地址：https://zhoujinyong.com/index.aspx/Files/缺陷检测.rar