Halcon19章高斯混合模型与超矩形分类算子详解

"halcon19章算子中文功能注解.pdf" 提供了Halcon机器视觉库中关于高斯混合模型（Gaussian Mixture Models, GMM）和超矩形（Hyperboxes）两类分类器的详细中文解释，便于理解和应用。 在高斯混合模型方面，Halcon提供了丰富的算子来支持模型的训练、评估和操作： 1. `add_sample_class_gmm`：用于将新的训练样本添加到高斯混合模型的训练数据集中。 2. `classify_class_gmm`：根据已训练的高斯混合模型，对特征向量进行分类。 3. `clear_all_class_gmm` 和 `clear_class_gmm`：分别用于清除所有或指定的高斯混合模型。 4. `clear_samples_class_gmm`：清除模型的训练数据，释放内存。 5. `create_class_gmm`：创建一个新的高斯混合模型，用于分类任务的初始化。 6. `evaluate_class_gmm`：评估特征向量与模型的匹配程度，提供分类依据。 7. `get_params_class_gmm`：获取高斯混合模型的参数，如权重、均值和方差等。 8. `get_prep_info_class_gmm`：获取模型对特征向量进行预处理时所需的信息。 9. `get_sample_class_gmm` 和 `get_sample_num_class_gmm`：分别用于获取训练样本和样本数量，用于检查或分析模型训练数据。 10. `read_class_gmm` 和 `write_class_gmm`：实现高斯混合模型的文件读写，方便模型的保存和加载。 11. `read_samples_class_gmm` 和 `write_samples_class_gmm`：处理模型训练数据的文件读写。 12. `train_class_gmm`：执行模型训练，使模型适应训练数据。 在超矩形分类器部分，Halcon也提供了一组相关算子： 1. `clear_sampset`：释放数据集占用的内存，优化内存管理。 2. `close_all_class_box` 和 `close_class_box`：关闭并清除全部或特定的超矩形分类器。 3. `create_class_box`：创建一个新的超矩形分类器对象。 4. `descript_class_box`：获取分类器的描述信息，帮助理解模型结构。 5. `enquire_class_box` 和 `enquire_reject_class_box`：针对一组属性进行分类查询，后者可以处理抑制类的情况。 6. `get_class_box_param`：获取超矩形分类器的参数，用于调整或检查模型状态。 这些算子构成了Halcon中强大的分类工具集，适用于各种机器学习和模式识别任务，特别是在工业检测和自动化领域。用户可以根据具体需求，灵活运用这些算子来构建和优化分类模型，以提升机器视觉系统的性能。