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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这个例子在前面讲gmm的时候用过。
https://www.skcircle.com/?id=1622
原始图片
分割前训练用的区域，共4个。
Sea 蓝色海面
Deck 红色甲板
Walls 白墙
Chimney 黑色烟囱
然后经过svm训练后，分割出来的效果如下
这个结果要对比一下gmm的结果，才更有意义。
gmm的结果如下图，其中黑色的部分是“不属于任何分类”的部分。
也就是说gmm自动会有一个“例外分类”。这也是为啥gmm支持异常检测的原因。这个异常就是“例外分类”。
而上面的svm的结果，是不会有例外分类的，因为程序指定4类，所以图片中所有部分都被划入指定的4个分类时。
源码：
* 这个示例程序演示了如何用支持向量机分类器分割RGB图像。分类器使用四种不同的颜色进行训练。
dev_update_off ()
dev_close_window ()
dev_open_window (0, 0, 735, 485, 'black', WindowHandle)
set_display_font (WindowHandle, 14, 'mono', 'true', 'false')
dev_set_draw ('margin')
dev_set_colored (6)
dev_set_line_width (3)
read_image (Image, 'patras')
dev_display (Image)
Color := ['indian red','cornflower blue','white','black','yellow']
* 创建4个region做为采样区域
gen_rectangle1 (Sea, 10, 10, 120, 270)
gen_rectangle2 (Deck, [170,400], [350,375], [-0.56,-0.75], [64,104], [26,11])
union1 (Deck, Deck)
gen_rectangle1 (Walls, 355, 623, 420, 702)
gen_rectangle2 (Chimney, 286, 623, -0.56, 64, 33)
concat_obj (Sea, Deck, Classes)
concat_obj (Classes, Walls, Classes)
concat_obj (Classes, Chimney, Classes)
dev_set_color (Color[0])
dev_display (Deck)
dev_set_color (Color[1])
dev_display (Sea)
dev_set_color (Color[2])
dev_display (Walls)
dev_set_color (Color[3])
dev_display (Chimney)
Message := 'Training regions for the color classifier'
disp_message (WindowHandle, Message, 'window', 12, 12, 'black', 'true')
disp_continue_message (WindowHandle, 'black', 'true')
stop ()
* 创建SVM，添加样本
create_class_svm (3, 'rbf', 0.1, 0.0005, 4, 'one-versus-all', 'normalization', 3, SVMHandle)
add_samples_image_class_svm (Image, Classes, SVMHandle)
dev_display (Image)
Message := 'Training ...'
disp_message (WindowHandle, Message, 'window', 12, 12, 'black', 'true')
* 训练
train_class_svm (SVMHandle, 0.001, 'default')
Message := Message + ' ready.'
Message[1] := 'Segment image using the classifier ...'
disp_message (WindowHandle, Message, 'window', 12, 12, 'black', 'true')
* 分割图片，也可以说是分类图片的不同部分
classify_image_class_svm (Image, ClassRegions, SVMHandle)
region_to_mean (ClassRegions, Image, ImageClass)
dev_display (ImageClass)
Message[1] := Message[1] + ' ready.'
disp_message (WindowHandle, Message, 'window', 12, 12, 'black', 'true')代码没啥子好讲的。
就这样了。
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作者：hackpig
来源：www.skcircle.com
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