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勇哥的视觉实验:SVM分类器(九) 用SVM和PLM进行OCR,对比两者的区别

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

勇哥的视觉实验:SVM分类器(八) 支持向量机的应用例子,对2d数据进行分类

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

勇哥的视觉实验:SVM分类器(七) 支持向量机的应用例子,优化svm的参数对比不同方式参数设置下的ocr识别效果

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

勇哥的视觉实验:SVM分类器(六) 支持向量机的应用例子,新奇检测的应用--网格缺陷检测

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

勇哥的视觉实验:SVM分类器(五) 支持向量机的应用例子,新奇检测

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

勇哥的视觉实验:SVM分类器(三) 支持向量机的应用例子,自动特征选择

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

halcon分类算子:select_feature_set_svm

select_feature_set_svm名称select_feature_set_svm —选择功能的最佳组合以对提供的数据进行分类。签名select_feature_set_svm(::ClassTrainDataHandle,SelectionMethod,GenParamNames,GenParamValues:SVMHandle,SelectedFeatureIndices,Score)描述select_feature_set_svm从一组要素中选择一个最佳子集以解决给定的

halcon分类器算子:add_sample_class_train_data

add_sample_class_train_data名称add_sample_class_train_data —将训练样本添加到训练数据中。签名add_sample_class_train_data(:ClassTrainDataHandle,Order,Features, ClassID:)描述add_sample_class_train_data将训练样本添加到ClassTrainDataHandle给出的训练数据中。训练样本由Feature和ClassID给出。&n

halcon分类器算子:set_feature_lengths_class_train_data

set_feature_lengths_class_train_data名称set_feature_lengths_class_train_data —在训练数据中定义子功能。签名set_feature_lengths_class_train_data(:ClassTrainDataHandle,SubFeatureLength,Names:)描述set_feature_lengths_class_train_data在ClassTrainDataHandle中的训练数据中定义子功能。

halcon分类器算子:create_class_train_data

create_class_train_data(运算符)名称create_class_train_data —创建用于分类器训练数据的句柄。签名create_class_train_data(::NumDim:ClassTrainDataHandle)描述create_class_train_data创建用于分类器训练数据的句柄。该句柄在ClassTrainDataHandle中返回。特征向量的维数由NumDim指定。只能将此长度的特征向量添加到句柄。并行化多线程类型:可重入(与非排他
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