勇哥大致看了一下halcon中有关region相关的官方例程，还是有一些很趣的东西。因此有个想法是把它全部滤一遍，在这里记录一下以备查。车道标志的快速检测球头连接检查球头连接检查2填充区域之间的间隙（取决于灰度值）填充区域之间的间隙（取决于灰度值）expand_gray_ref填充区域之间的间隙或分割重叠区域（1）车道标志的快速检测autobahn.hdev这是一个巧妙的图像分割的例子。使用网格、找边缘、膨胀算子的组合，缩小了分割图像的范围。非常值得借鉴。效果如下：首先，生成网格，再剪切。目的是
１、几何矩理论1.1 矩与数学期望数学期望定义（一维离散）：设X∈[a,b]X∈[a,b]，密度为f(x)f(x)，数学期望为：E(X)=∑i=1∞xiP(xi)E(X)=∑i=1∞xiP(xi)定义（一维连续）：设XX为连续型随机变量，其概率密度为f(x)f(x)，则X的数学期望为：E(X)=∫+∞−∞xf(x)dxE(X)=∫−∞+∞xf(x)dx注：假定广义积分绝对收敛，即∫+∞−∞|x|f(x)dx∫−∞+∞|x|f(x)dx存在定义（二维离散）：对于离散变量(X,Y)(X,Y)的P(x
勇哥大致看了一下halcon中有关region相关的官方例程，还是有一些很趣的东西。因此有个想法是把它全部滤一遍，在这里记录一下以备查。area_center求面积中心灰度区域和重心计算的精度分析 计算region的孔的面积定位网格图形中的不规则部分（缺陷部分）auto_threshold 自动阈值图像分割（1） area_center求面积中心area_center.hdevread_image (Image, 'fabrik')
前言：==========================================================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&nbs
前言：==========================================================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&nbs
reduce_ocr_class_svm名称reduce_ocr_class_svm —通过精简SVM近似训练有素的基于SVM的OCR分类器。签名reduce_ocr_class_svm（：：OCRHandle，方法，MinRemainingSV，MaxError：OCRHandleReduced）描述reduce_ocr_class_svm降低基于OCR分类的SVM的分类时间OCRHandle通过返回它的一个缩小复印OCRHandleReduced。参数 Method，&n
前言：==========================================================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&nbs
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前言：==========================================================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&nbs