create_class_svm名称create_class_svm —创建用于模式分类的支持向量机。签名create_class_svm（：：NumFeatures，KernelType，KernelParam，Nu，NumClasses，Mode，预处理，NumComponents：SVMHandle）描述create_class_svm创建可用于模式分类的支持向量机。在NumFeatures中指定要分类的模式的维，在NumClasses中指定不同类的数量。对于类别可以线性分离的二
select_shapebasic'area' 面积'row' 行'column' 列'width' 宽'height' 高'row1' 左上角的行坐标'column1' 左上角的列坐标'row2' 右下角的行坐标'column2' 右下角的列坐标'circ
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
分类是对一组类别中单个实例对象划分的技术术语。对象，还有现有的类别，是用特定的特征来描述的，例如像素的颜色或者区域的形状。为了定义类别，特征必须被指定，例如通过已知对象的类别。在训练之后，分类器将对象的特征与有关类别的特征做比较，并返回最大匹配的类别。根据所选的分类器，类别的可能性或者分类的可行度等可能额外的信息将被给出。一般来说，可以区分两种对图像数据的分类方法。一种方法是基于单纯的像素分类，并且基于颜色或者纹理去分割图像。另一种方法则更广泛，分类任意特征，例如你可以基于区域特征去分类区域，如
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
勇哥偶然看到一个博客，有下面几本书的读书笔记，因此把目录摘下来，有空可以读一读。《机器视觉算法与应用》《HALCON机器视觉与算法原理编程实践》《数字图像处理 冈萨雷斯》引用自博客《超级大洋葱的博客》https://blog.csdn.net/u014779536/category_10099920.html ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝《机器视觉算法与应用》第3章 机器视觉算法之模板匹配——学习笔记3.11 模板匹配前面
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
create_class_gmm（运算符）名称create_class_gmm —创建用于分类的高斯混合模型签名create_class_gmm（：：：NumDim，NumClasses，NumCenters，CovarType，Preprocessing，NumComponents，RandSeed：GMMHandle）描述create_class_gmm创建用于分类的高斯混合模型（GMM）。 NumDim指定要素空间的维数， NumClasses指定类的数量。G
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