HALCON 8.0.4 C++ 接口参考手册：Gaussian 模型与 Hyperboxes

"HALCON是MVTec公司开发的一款强大的机器视觉软件，提供了丰富的图像处理功能。C++接口参考手册详细介绍了HALCON 8.0.4版本中C++语法的操作符，涵盖了各种机器学习和图像识别的方法。此手册旨在帮助开发者理解和应用HALCON的C++接口来实现复杂的视觉任务。" 在HALCON的C++接口中，分类(Classification)是重要的组成部分，主要涉及到基于高斯混合模型(Gaussian Mixture Models, GMM)的分类方法： 1. **高斯混合模型**：高斯混合模型是一种概率模型，常用于模式识别和数据建模。它假设数据是由多个高斯分布组合而成的。HALCON提供的相关操作符包括： - `add_sample_class_gmm`：向特定类别添加样本，用于训练GMM。 - `classify_class_gmm`：利用训练好的GMM模型对新样本进行分类。 - `clear_all_class_gmm`：清除所有类别的GMM信息。 - `clear_class_gmm`：清除指定类别的GMM信息。 - `clear_samples_class_gmm`：清除指定类别的样本。 - `create_class_gmm`：创建一个新的GMM类别。 - `evaluate_class_gmm`：评估已训练的GMM模型的性能。 - `get_params_class_gmm`：获取GMM类别的参数信息。 - `get_prep_info_class_gmm`：获取预处理信息，如样本数量等。 - `get_sample_class_gmm`：获取指定类别的样本数据。 - `get_sample_num_class_gmm`：获取类别的样本数量。 - `read_class_gmm`：从文件中读取GMM类别。 - `read_samples_class_gmm`：从文件中读取类别的样本数据。 - `train_class_gmm`：训练GMM模型。 - `write_class_gmm`：将GMM类别写入文件。 - `write_samples_class_gmm`：将类别的样本数据写入文件。 1. **超盒子(Hyperboxes)**：超盒子是另一种用于分类的模型，它是一种多维空间中的区域划分方法，通常用于支持向量机(SVM)或自适应边界匹配(ABM)算法。相关操作符包括： - `clear_sampset`：清除样本集，这可能与超盒子的训练或调整过程有关。 - `cl...`（这里的信息不完整，通常此类操作符会涉及超盒子的创建、训练、调整或查询等）。 这些操作符构成了HALCON C++接口的核心，它们允许开发者在C++环境中灵活地构建、训练和使用分类模型，以解决机器视觉项目中的复杂问题。通过这些工具，可以实现物体识别、质量控制、条码和字符识别等多种应用。结合HALCON的其他功能，如形状匹配、模板匹配、1D/2D码识别等，开发者可以构建出强大而高效的视觉系统。