这里的类和算子是针对.NET环境的。类和算子是从Halcon 17.12版本开始,名称中未包含数字版本说明的,表示17.12版本中已经包含。名称中有数字说明的,则表示是从数字版本后才增加的。目前已经更新到Halcon 24.11版本。而17.12之前版本中是否包含当前的类和算子,则未做验证。但是从更新历史来看,大部分的类和算子都是包含的,更新版本后,也只是增加一两个新类、几个十来个算子,多数版本可能并未增加新类。增加一个新类相当于增加一个新的功能模块,并不是每个版本都有新功能模块推出的,很多版本只在现有类中增加了几个算子。图像处理发展这么多年,中间增加的功能都比较少,Halcon在引入深度学习后,才多增加了几个类,如深度学习、深度OCR、深度Counting、深度Matching3D等。
《LabVIEW HALCON图像处理入门教程(24.09)》含深度学习,LabVIEW使用NI Vision+Halcon混合编程机器视觉与图像处理入门学习资料
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Index of all Classes and Methods所有类和方法索引
Represents an instance of a Deep Neural Network graph layer.
表示深度神经网络层的实例。
Create an activation layer.
创建激活层。
Create a batch normalization layer.
创建批次归一化BN层。
Create a class ID conversion layer.
创建类ID转换层。
Create a concatenation layer.
创建连接层。
Create a convolutional layer.
创建卷积层。
Create a dense layer.
创建密集层。
Create a depth max layer.
创建深度最大层。
Create a depth to space layer.
创建深度至空间层。
Create a DropOut layer.
创建随机丢弃DropOut层。
Create an elementwise layer.
创建元素层。
Create an identity layer.
创建标识层。
Create an input layer.
创建输入层。
Create a cross entropy loss layer.
创建交叉熵损失层。
Create a CTC loss layer.
创建连接机制时间分类CTC(Connectionist Temporal Classification)损失层。
Create a distance loss layer.
创建距离损失层。
Create a focal loss layer.
创建焦点损失层。
Create a Huber loss layer.
创建Huber损失层。
Create a LRN layer.
创建局部响应归一化层LRN(Local Response Normalization)层。
Create a MatMul layer.
创建一个矩阵乘法MatMul层。
Create a permutation layer.
创建置换层。
Create a pooling layer.
创建池化层。
Create a reduce layer.
创建缩减层。
Create a reshape layer.
创建重塑层。
Create a softmax layer.
创建柔性最大softmax层。
Create a transposed convolution layer.
创建转置卷积层。
Create a zoom layer using size factors.
使用尺寸因子创建缩放层。
Create a zoom layer using an absolute output size.
使用绝对输出大小创建缩放层。
Create a zoom layer using the output size of a reference layer.
使用参考层的输出大小创建缩放层。
Return the parameters of a deep learning layer.
返回深度学习层的参数。
Create a deep copy of the layers and all of their graph ancestors in a given deep learning model.
在给定的深度学习模型中创建层及其所有图形原型的深度副本。
Retrieve parameter values for a given layer.
检索给定图层的参数值。
Set parameter values of a given layer.
设置给定层的参数值。