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halcon 19.05 机器视觉最新HALCON19.05
HALCON 19.05 Progress版的新特性。
1、增强版的深度学习目标检测
   MVTec自HALCON 17.12 Progress版本就已加入深度学习分类功能，在后续版本中，HALCON又在原有分类功能基础上增加了目标检测以及语义分割的功能。对于HALCON的目标检测来说，可以使用矩形框来定位和识别所训练过的物体类型。在新版本中，HALCON对该功能进行了优化增强，可支持矩形框与物体方向平行对齐，这样可以让矩形框更加贴合物体的形状，使得检测结果更加准确，特别是检测细长倾斜物体。

2、支持ARM平台下深度学习应用程序部署
   HALCON 19.05可以以“开箱即用”的方式在Arm?处理器上进行深度学习推理，这使得在无需其它专用硬件的条件下，可直接在嵌入式设备上完成深度学习应用程序部署。目前HALCON的三种深度学习技术：图像分类，目标检测和语义分割，都支持在基于Arm?处理器的嵌入式设备上推理。
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                                     WX：18980583122
3、改进的基于形状的匹配技术======================================================
   基于形状的匹配是HALCON最重要的核心技术之一，MVTec不断改进该技术以拓宽其应用领域，使用HALCON 19.05，可以专门指定所谓的“clutter”区域，该区域是指搜索模型中不应包含任何轮廓的区域。在搜索模型中添加“clutter”区域可以获取更稳健的匹配结果，例如在具有重复结构的图像中。

4、增强的基于表面的匹配技术
   HALCON 19.05版本中，支持边缘的表面匹配技术得到很大提升，尤其是在有点云噪声的情况下也可以得到稳健的匹配结果。用户可以通过多个参数的最小得分（min-scores）来控制表面和边缘信息的影响，另外，在没有XYZ图像可用时，可以使用一个新参数完全关闭3D 边缘对齐，这可以减少由于3D数据不足而对匹配结果造成的影响，同时保留有价值的二维信息用于曲面和二维边缘对齐。

5、速度提升
   MVTec在HALCON每一个版本迭代中，都会花费很多精力去提高算法的速度。在新版HALCON中，又有很多算子在速度上有了大幅的提升，比如在AVX2处理器上affine_trans_image的速度提高了230%，当然这也取决于图像的类型和设置

6、简单易用的深度学习标注工具
   MVTec将于6月或7月发布Deep Learning Tool Version 0.2，新版本的深度学习标注工具将支持旋转矩形标注，并支持中文。
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