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
请看下面的例子：dev_clear_window ()
dev_close_window ()
dev_open_window (0, 0, 512, 512, 'black', WindowHandle)
gen_circle_contour_xld (ContCircle, 200, 200, 100, 0, 6.28318,&nb
测试图：测试代码：read_image (Image, 'C:/Users/斌/Desktop/test.png')
binary_threshold (Image, Region, 'max_separability', 'dark', UsedThreshold)
*转骨架
skeleton (Region, Skeleton)
*骨架转xld
这是个转载贴子。Size:=500
X := [25:50:Size]
Y := 15 + 0.4 * X + 0.001 * X * X
Y := Y + 40 * rand(|Y|)
% 随机生成点集
gen_cross_contour_xld (Cross,&nb
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
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
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
勇哥注：图片过滤器是一切缺陷检测、边缘提取、图片分割前处理、分类器应用等等的基础。有很重要的研究意义。因此勇哥会写成一个系列贴子以和大家一起分享。-正文---------------------------------------------------------------------本篇引自halcon的一个例程，讲述了guided_filter，bilateral_filter，anisotropic_diffusion三个滤波器的对比。为啥要把这三个滤波器放在一起对比呢？因为它们都属于