少有人走的路前言：
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分类器相对于深度学习来讲是一种古老传统的图片处理技术。halcon中常见的有四类分类器：
MLP（多层神经网络neural Nets）
SVM（支持向量机）
K-NN（K-最邻近）
GMM（高斯混合类型）
分类器的应用领域主要是下面这些：
image segmentation 图像分割
object recognition 对象识别
quality control 质量控制
novelty detection 缺陷检测
optical character recognition(OCR) 光学字符识别
勇哥第一次见到分类器的视觉项目是锂电池的极片缺陷检测，效果还不错。
这两年深度学习火起来后，发现深度学习完成上面所说的领域的应用更容易，效果也更好。
但深度学习对硬件要求太高，你把IPC加装个一百多W的显卡很多时候是不现实的。
如果你用cpu来跑，会发现速度乎快乎慢，cpu全部内核会100%被占用。
分类器相对于深度学习来讲不吃硬件，所以相对来讲算是轻量级的应用。
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训练图片分为三类 good， bad， none
另有8张测试图片
训练最好不要用用于测试的图片会影响训练效果。测试同理 最好不要用训练图片 以免得到错误的结果。
OK品的图片如下：
ng品的图片如下：
人目检OKNG的差别主要在下图所示的地方：
源码：
* 该程序使用支持向量机分类器来检测坏的卤素灯泡。
*训练图像必须存储在以类名命名的子目录中。
*可以编辑“calculate_features”程序，为分类选择不同的特征（如果特征数量改变，
*您还必须更改create_class_svm的第一个参数）
*
get_system ('image_dir', HalconImages)
get_system ('operating_system', OS)
if (OS{0:2} == 'Win')
tuple_split (HalconImages, ';', HalconImages)
else
tuple_split (HalconImages, ':', HalconImages)
endif
ReadOK := false
for k := 0 to |HalconImages| - 1 by 1
try
read_image (Image, HalconImages[k] + '/halogen_bulb/halogen_bulb_01.png')
ReadPath := HalconImages[k] + '/halogen_bulb/'
ReadOK := true
break
catch (Exception)
endtry
endfor
if (not ReadOK)
disp_message (WindowHandle, 'Could not find the images in $HALCONIMAGES',\
'window', 12, 12, 'black', 'true')
stop ()
endif
read_image (Image, 'halogen_bulb/halogen_bulb_01.png')
get_image_pointer1 (Image, Pointer, Type, Width, Height)
dev_close_window ()
dev_open_window (0, 0, Width / 2, Height / 2, 'black', WindowHandle)
set_display_font (WindowHandle, 14, 'mono', 'true', 'false')
*
ClassNames := ['good','bad','none']
Colors := ['forest green','red','red']
Nu := 0.05
KernelParam := 0.02
*
* 创建SVM
create_class_svm (7, 'rbf', KernelParam, Nu, |ClassNames|, 'one-versus-one',\
'principal_components', 5, SVMHandle)
*
* 添加样本
add_samples_to_svm (ClassNames, SVMHandle, WindowHandle, ReadPath)
dev_clear_window ()
*
* 训练
disp_message (WindowHandle, 'Training...', 'window', 12, 12, 'black', 'true')
train_class_svm (SVMHandle, 0.001, 'default')
disp_message (WindowHandle, 'Training completed', 'window', 12, 12, 'black', 'true')
disp_continue_message (WindowHandle, 'black', 'true')
stop ()
*
* 分类
classify_regions_with_svm (SVMHandle, Colors, ClassNames, ReadPath)
*
* Clear the classifier from memory
clear_class_svm (SVMHandle)add_samples_to_svm函数代码：
for ClassNumber := 0 to |ClassNames| - 1 by 1 list_files (ReadPath + ClassNames[ClassNumber], 'files', Files) Selection := regexp_select(Files,'.*[.]png') for Index := 0 to |Selection| - 1 by 1 read_image (Image, Selection[Index]) dev_display (Image) * 'Add Samples...', -1 threshold (Image, Region, 0, 40) calculate_features (Region, Features) add_sample_class_svm (SVMHandle, Features, ClassNumber) endfor endfor return ()
在这个函数里，
ClassNames的值是：['good', 'bad', 'none']
因此add_sample_class_svm (SVMHandle, Features, ClassNumber) 会依次从good、bad、none目录读取对应的图片进行训练。
三个分类的序号ClassNumber是：0,1,2
classify_regions_with_svm函数代码：
list_files (ReadPath, ['files','recursive'], Files) Selection := regexp_select(Files,'.*[.]png') read_image (Image, Selection[0]) dev_close_window () get_image_size (Image, Width, Height) dev_open_window (0, 0, Width / 2, Height / 2, 'black', WindowHandle) set_display_font (WindowHandle, 14, 'mono', 'true', 'false') for Index := 0 to |Selection| - 1 by 1 read_image (Image, Selection[Index]) threshold (Image, Region, 0, 40) calculate_features (Region, Features) classify_class_svm (SVMHandle, Features, 1, Class) dev_display (Image) dev_set_color (Colors[Class]) dev_display (Region) disp_message (WindowHandle, 'Classified as:' + ClassNames[Class],\ 'window', 12, 12, 'black', 'true') disp_continue_message (WindowHandle, 'black', 'true') stop () endfor dev_display (Image) return ()
calculate_features函数代码：
area_center (Region, Area, Row, Column) compactness (Region, Compactness) moments_region_central_invar (Region, PSI1, PSI2, PSI3, PSI4) convexity (Region, Convexity) Features := real([Area,Compactness,PSI1,PSI2,PSI3,PSI4,Convexity]) return ()
这个函数由传入的区域计算区域特征：
面积（Area）
密实度（Compactness）
四个不变矩特征（PSI1，PSI2，PSI3，PSI4）
凸度（Convexity）
以上region的特征详细可参考：http://www.skcircle.com/?id=1617
我们重点看下calculate_features函数提取的特征的效果，这个是关键：
ng1的特征向量：
ng2
ng3
ok1
ok2
通过观察：
三个region特征： 面积、紧密度、凸度 在特征提取中发挥了明显的作用。
那四个不变矩特征（PSI1，PSI2，PSI3，PSI4）数据暂时不明白意义。
勇哥把calculate_features函数修改了一下，取消了四个不变矩。
*Features := real([Area,Compactness,PSI1,PSI2,PSI3,PSI4,Convexity]) Features := real([Area,Compactness,Convexity])
然后改下create_class_svm函数参数：
create_class_svm (3, 'rbf', KernelParam, Nu, |ClassNames|, 'one-versus-one',\ 'principal_components', 3, SVMHandle)
结果在第13、15张识别错误，ng误判为ok。
这说明四个不变矩是有意义的。
勇哥监视了一下四个矩的PSI1的值，发现它在ok,ng物料时区别不大。
而PSI2,PSI3,PSI4反而区别比较大，因此专用监视这三个参数，下面两张图是NG、OK时三个参数的函数图形的变化。
这四个不变矩称为：计算旋转线性移动不变矩_二阶矩
以上实验勇哥只是从应用角度看到现象，但是仍然不知道这个不变矩是什么鬼！
希望有懂这个的朋友给些浅显资料参考一下。非常感谢！
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作者：hackpig
来源：www.skcircle.com
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