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
大数据、人工智能、海难搜救、生物医学、邮件过滤，这些看起来彼此不相关的领域之间有什么联系？答案是，它们都会用到同一个数学公式—— 贝叶斯公式。它虽然看起来很简单、很不起眼，但却有着深刻的内涵。那么贝叶斯公式是如何从默默无闻到现在广泛应用、无所不能的呢？ 一 什么是贝叶斯公式18世纪英国业余数学家托马斯·贝叶斯（Thomas Bayes，1702～1761）提出过一种看上去似乎显而易见的观点：“用客观的新信息更新我们最初关于某个事物的信念后，我们就会得到一个新的、改进了的信念。” 这个
贝叶斯法则可能是概率论中最有生命力的一个公式。它可以用来计算条件概率或者主观概率。贝叶斯法则的思想非常简单：随机事件发生的概率随着相关条件的发生而改变，一个命题真假的信念即主观概率随着相关证据的发现而改变。当正相关条件发生时，条件概率上调，当负相关条件发生时，条件概率下调。当有利证据发现时，主观概率上调，当不利证据发现时，主观概率下调。然而，贝叶斯法则具有非常深刻的哲学意义和广泛的应用价值。哲学家们用它来解决休谟归纳问题；生命科学家用它来研究基因是如何被控制的；教育学家突然意识到，学生的学习过程
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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
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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
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create_class_lut_gmm名称create_class_lut_gmm —使用高斯混合模型创建查找表以对字节图像进行分类。签名create_class_lut_gmm（：：GMMHandle，GenParamNames，GenParamValues：ClassLUTHandle）描述create_class_lut_gmm使用经过训练的高斯混合模型（GMM） GMMHandle的数据生成查找表（LUT） ClassLUTHandle，以对多通道字节图像
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