HALCON算子函數——Chapter 1 : Classification

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Chapter_1_:Classification

1.1  Gaussian-Mixture-Models

1.add_sample_class_gmm

功能：把一個訓練樣本添加到一個高斯混合模型的訓練數據上。

2.classify_class_gmm

功能：通過一個高斯混合模型來計算一個特征向量的類。

3. clear_all_class_gmm

  功能：清除所有高斯混合模型。

4. clear_class_gmm

  功能：清除一個高斯混合模型。

5. clear_samples_class_gmm

  功能：清除一個高斯混合模型的訓練數據。

6. create_class_gmm

功能：為分類創建一個高斯混合模型。

7.evaluate_class_gmm

  功能：通過一個高斯混合模型評價一個特征向量。

8. get_params_class_gmm

功能：返回一個高斯混合模型的參數。

9. get_prep_info_class_gmm

  功能：計算一個高斯混合模型的預處理特征向量的信息內容。

10. get_sample_class_gmm

   功能：從一個高斯混合模型的訓練數據返回訓練樣本。

11. get_sample_num_class_gmm

   功能：返回存儲在一個高斯混合模型的訓練數據中的訓練樣本的數量。

12. read_class_gmm

   功能：從一個文件中讀取一個高斯混合模型。

13. read_samples_class_gmm

   功能：從一個文件中讀取一個高斯混合模型的訓練數據。

14. train_class_gmm

   功能：訓練一個高斯混合模型。

15. write_class_gmm

   功能：向文件中寫入一個高斯混合模型。

16. write_samples_class_gmm

   功能：向文件中寫入一個高斯混合模型的訓練數據。

 

1.2  Hyperboxes

1. clear_sampset

  功能：釋放一個數據集的內存。

2. close_all_class_box

  功能：清除所有分類器。

3. close_class_box

  功能：清除分類器。

4. create_class_box

  功能：創建一個新的分類器。

5. descript_class_box

  功能：分類器的描述。

6. enquire_class_box

  功能：為一組屬性分類。

7. enquire_reject_class_box

  功能：為一組帶抑制類的屬性分類。

8. get_class_box_param

  功能：獲取關於現在參數的信息。

9. learn_class_box

  功能：訓練分類器。

10. learn_sampset_box

   功能：用數據組訓練分類器。

11. read_class_box

   功能：從一個文件中讀取分類器。

12.read_sampset

   功能：從一個文件中讀取一個訓練數據組。

13. set_class_box_param

   功能：為分類器設計系統參數。

14. test_sampset_box

   功能：為一組數組分類。

15. write_class_box

   功能：在一個文件中保存分類器。

 

1.3  Neural-Nets

1. add_sample_class_mlp

  功能：把一個訓練樣本添加到一個多層感知器的訓練數據中。

2. classify_class_mlp

  功能：通過一個多層感知器計算一個特征向量的類。

3. clear_all_class_mlp

  功能：清除所有多層感知器。

4. clear_class_mlp

  功能：清除一個多層感知器。

5. clear_samples_class_mlp

  功能：清除一個多層感知器的訓練數據。

6. create_class_mlp

  功能：為分類或者回歸創建一個多層感知器。

7. evaluate_class_mlp

  功能：通過一個多層感知器計算一個特征向量的評估。

8. get_params_class_mlp

  功能：返回一個多層感知器的參數。

9. get_prep_info_class_mlp

  功能：計算一個多層感知器的預處理特征向量的信息內容。

10. get_sample_class_mlp

   功能：從一個多層感知器的訓練數據返回一個訓練樣本。

11. get_sample_num_class_mlp

   功能：返回存儲在一個多層感知器的訓練數據中的訓練樣本的數量。

12. read_class_mlp

   功能：從一個文件中讀取一個多層感知器。

13. read_samples_class_mlp

   功能：從一個文件中讀取一個多層感知器的訓練數據。

14. train_class_mlp、

   功能：訓練一個多層感知器。

15. write_class_mlp

   功能：向一個文件中寫入一個多層感知器。

16. write_samples_class_mlp

   功能：向一個文件中寫入一個多層感知器的訓練數據。

 

1.4  Support-Vector-Machines

1. add_sample_class_svm

  功能：把一個訓練樣本添加到一個支持向量機的訓練數據上。

2. classify_class_svm

  功能：通過一個支持向量機為一個特征向量分類。

3. clear_all_class_svm

  功能：清除所有支持向量機。

4. clear_class_svm

  功能：清除一個支持向量機。

5. clear_samples_class_svm

  功能：清除一個支持向量機的訓練數據。

6. create_class_svm

  功能：為模式分類創建一個支持向量機。

7. get_params_class_svm

  功能：返回一個支持向量機的參數。

8. get_prep_info_class_svm

  功能：計算一個支持向量機的預處理特征向量的信息內容。

9. get_sample_class_svm

  功能：從一個支持向量機的訓練數據返回一個訓練樣本。

10. get_sample_num_class_svm

   功能：返回存儲在一個支持向量機訓練數據中的訓練樣本的數量。

11. get_support_vector_class_svm

   功能：從一個訓練過的支持向量機返回一個支持向量的索引。

12. get_support_vector_num_class_svm

   功能：返回一個支持向量機的支持向量的數量。

13. read_class_svm

   功能：從一個文件中讀取一個支持向量機。

14. read_samples_class_svm

   功能：從一個文件中讀取一個支持向量機的訓練數據。

15. reduce_class_svm

   功能：為了更快分類，用一個降低的支持向量機近似一個訓練過的支持向量機。

16. train_class_svm

   功能：訓練一個支持向量機。

17. write_class_svm

   功能：向一個文件中寫入一個支持向量機。

18.write_samples_class_svm

   功能：向一個文件中寫入一個支持向量機的訓練數據。