Halcon C++ 机器视觉参考手册：Gaussian 模型与 Hyperboxes

"Halcon c++机器视觉参考文档是关于Halcon 8.0.4版本的C++编程接口的手册，由MVTec Software GmbH出版。手册详细介绍了Halcon的各种操作符，包括分类、高斯混合模型、超矩形等机器学习和图像处理功能，并提供了相应的函数如add_sample_class_gmm、classify_class_gmm、clear_class_gmm等用于训练和应用模型。" Halcon是一种广泛使用的机器视觉软件，其C++接口允许开发者在自己的应用程序中集成强大的图像处理和模式识别功能。手册中的"Classification"部分涉及到机器学习中的分类任务，主要讲解了基于Gaussian-Mixture-Models（高斯混合模型）的方法。 高斯混合模型(Gaussian Mixture Models, GMM)是一种概率模型，常用于模式识别和数据建模，其中数据被认为是由多个高斯分布的混合生成的。在Halcon中，GMM用于创建和训练分类器。例如： 1. `add_sample_class_gmm`函数用于向GMM分类器添加样本。 2. `classify_class_gmm`用于根据训练好的GMM对新样本进行分类。 3. `clear_all_class_gmm`和`clear_class_gmm`分别用于清除所有或指定的GMM分类器。 4. `create_class_gmm`用于创建新的GMM分类器。 5. `evaluate_class_gmm`用于评估GMM分类器的性能。 6. `get_params_class_gmm`获取GMM分类器的参数。 7. `get_prep_info_class_gmm`获取预处理信息。 8. `get_sample_class_gmm`获取分类器中的样本。 9. `get_sample_num_class_gmm`获取分类器中的样本数量。 10. `read_class_gmm`和`write_class_gmm`分别用于读取和保存GMM分类器。 11. `read_samples_class_gmm`和`write_samples_class_gmm`用于读取和写入样本数据。 除了GMM，手册还提到了"Hyperboxes"，这是另一种分类技术，基于超矩形概念。例如，`clear_sampset`用于清除样本集，`cl_train`用于训练超矩形分类器。这些工具在处理多类别问题时非常有用，可以根据输入数据动态调整超矩形大小来实现分类。 在实际应用中，Halcon的C++接口允许开发人员高效地构建机器视觉解决方案，比如在自动化生产线上进行缺陷检测、产品分类或尺寸测量。通过深入理解和运用手册中的各种函数，开发者可以构建复杂、精确的视觉系统，满足不同工业场景的需求。此外，结合Halcon提供的其他功能，如形状匹配、模板匹配、1D/2D码识别等，可以构建出更全面的视觉应用。