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；NumCenters:类中心的个数；CovarType:协方差矩阵（'
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.hdev
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)
*分割后选择的是所需的背景,所
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_…）获取各个类别的特征向量将各个类别训练样本的特征向量添加到分类器中（add_sample_class
为什么要用numpyPython中提供了list容器，可以当作数组使用。但列表中的元素可以是任何对象，因此列表中保存的是对象的指针，这样一来，为了保存一个简单的列表[1,2,3]。就需要三个指针和三个整数对象。对于数值运算来说，这种结构显然不够高效。Python虽然也提供了array模块，但其只支持一维数组，不支持多维数组，也没有各种运算函数。因而不适合数值运算。NumPy的出现弥补了这些不足。（——摘自张若愚的《Python科学计算》）import numpy as&nbs
元组(tuple)： 元组常用小括号表示，即：()，元素加逗号，是元组的标识。#定义一个元组
#tuple = 'a',
tuple = ('a','b','c','d','e','f','g')
#常规来说，定义了一个元组之后就无法再添加或修改元组的元素，但对元组切片可以添加会修改元组的元素。
prin
升级到python3的同学应该会注意到以前经常用的xrange没了！是的，python3的range就是xrange。直接看效果！其实类似的改动是有很多的，例如：字典的items.>>> print(sys.version)
2.7.13 (v2.7.13:a06454b1afa1, Dec 17 2016, 20:53:40) [MSC v.1500 64 bit
机器学习算法与Python实践之（一）k近邻（KNN）zouxy09@qq.comhttp://blog.csdn.net/zouxy09 机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考《机器学习实战》这本书。因为自己想学习Python，然后也想对一些机器学习算法加深下了解，所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法。恰好遇见这本同样定位的书籍，所以就参考这本书的过程来学习了。 一、kNN算法分析
1.原理概述 K-近邻算法（KNN）概述 最简单最初级的分类器是将全部的训练数据所对应的类别都记录下来，当测试对象的属性和某个训练对象的属性完全匹配时，便可以对其进行分类。但是怎么可能所有测试对象都会找到与之完全匹配的训练对象呢，其次就是存在一个测试对象同时与多个训练对象匹配，导致一个训练对象被分到了多个类的问题，基于这些问题呢，就产生了KNN。 KNN是通过测量不同特征值之间的距离进行分类。它的的思