Halcon19章高斯混合模型与超矩形分类算子详解
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更新于2024-07-09
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"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。
2021-03-04 上传
2024-01-04 上传
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2024-04-20 上传
2023-06-27 上传
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