2018-07-11 17:12:35
转载自:http://www.cnblogs.com/sleepwalker/p/3625449.html例程:detect_indent_fft.hdev说明:这个程序展示了如何利用快速傅里叶变换(FFT)对塑料制品的表面进行目标(缺陷)的检测,大致分为三步:首先,我们用高斯滤波器构造一个合适的滤波器(将原图通过高斯滤波器滤波);然后,将原图和构造的滤波器进行快速傅里叶变换;最后,利用形态学算子...
2018-07-11 16:48:44
转载自:http://www.cnblogs.com/sleepwalker/p/3632266.html例程:class_overlap_svm.hdev说明:这个例程展示了如何用一个支持向量机来给一幅二维的图像进行分类。使用二维数据的原因是因为它可以很容易地联想成为区域和图像。本例程中使用了三个互相重叠的类(由二维平面三个不同颜色的像素点集组成)。三类不同颜色的像素点作为样本,将那些样本代入支...
2018-07-11 16:38:10
转载自: https://www.cnblogs.com/sleepwalker/p/3707830.html 例程:classify_halogen_bulbs.hdev在Halcon中模式匹配最成熟最常用的方式该署支持向量机了,在本例程中展示了使用支持向量机对卤素灯的质量检测方法。通过这个案例,相信大家可以对支持向量机的使用有一个更加清晰的了解。在相当多的检测和识别的应用中,都可以使用相同的方...
2018-07-11 16:18:31
MLP多层感知器其实是一种人工神经网络结构,属于非参数估计,可以用于解决分类和回归问题。如果使用“BP算法”也称为BP神经网络,是一种前向结构的人工神经网络,映射一组输入向量到一组输出向量。MLP可以被看作是一个有向图,由多个的节点层所组成,每一层都全连接到下一层。除了输入节点,每个节点都是一个带有非线性激活函数的神经元(处理单元),可以解线性不可分问题。早前已经学习了感知器学习算法,主要通过对那...
2018-07-11 16:12:33
转载自:https://blog.csdn.net/u012986684/article/details/51755013强大的Halcon的分类器有三种MLP、SVM、GMM,在这里为大家详细介绍GMM,原理的东西自己百度吧,这里主要讲GMM库怎么用,希望对大家有用creat_class_gmm();含义:创建高斯混合模型;输入参数: NumDim:几个特征;NumClasses:样本分类个数...
2018-07-11 15:21:27
示列名字:class_overlap.hdev演示名字:class_overlap_gmm.hdev示例名字:classify_citrus_fruits.hdev演示名字: classify_fuses_gmm_based_lut.hdev示例名字:color_pieces.hdev示例名字:compare_ocr_svm_mlp.hdev示例名字:novelty_detection_gmm.h...
2018-07-11 14:33:18
素材图片:dev_clear_window()
*读取图片
read_image (Image, 'C:/Users/Administrator/Desktop/new/QQ图片20161212193015.jpg')
get_image_size (Image, Width, Height)
*自动阈值分割
bin_threshold (Image, Region)...
2018-07-11 14:10:07
转载自:https://blog.csdn.net/akadiao/article/details/80081842 分类器简介机器学习在Helcon中的一个重要应用就是用于图像分类任务。Halcon中常用的分类器有GMM(高斯混合模型)、Neural Nets(神经网络)、SVM(支持向量机)等。一般应付常见的分类问题,这些就足够了。使用方法一般使用过程:创建分类器(create_class_…...