HALCON示例程序color_pieces.hdev通过MLP训练器对彩色棋子进行分类识别；分别在彩色图像下与灰度图像下进行，从而产生对比。

示例程序源码（加注释）

关于显示类函数解释
dev_update_off ()
dev_close_window ()
dev_open_window (0, 0, 557, 416, ‘black’, WindowHandle)
set_display_font (WindowHandle, 14, ‘mono’, ‘true’, ‘false’)
dev_set_draw (‘margin’)
初始化
ImageRootName := ‘color/color_pieces_0’
Regions := [‘yellow’,‘pink’,‘blue’,‘background’]
Highlight := [‘goldenrod’,‘magenta’,‘cyan’]
gen_empty_obj (Classes)
for Mode := 0 to 1 by 1
dev_set_color (‘black’)
read_image (Image, ImageRootName + ‘0’)
- 生成灰度三通道图像
  if (Mode == 1)
  - rgb1_to_gray - 将RGB图像转换为灰度图像。
  - rgb1_to_gray（RGB图：灰度图 ::）；转换公式：灰色= 0.299 *R+ 0.587 *G+ 0.114 *B。
    rgb1_to_gray (Image, GrayImage)
  - compose3 - 将3个图像转换为三通道图像。
  - compose3（图1，图2，图3：多通道图像 ::）
    compose3 (GrayImage, GrayImage, GrayImage, Image)
    dev_display (Image)
    disp_message (WindowHandle, ‘Train and apply the classes again on gray images’, ‘window’, 12, 12, ‘black’, ‘false’)
    disp_continue_message (WindowHandle, ‘black’, ‘true’)
    stop ()
    endif
    if (Mode == 0)
  - 指定颜色类
    for I := 1 to 4 by 1
    dev_display (Image)
    dev_display (Classes)
    disp_message (WindowHandle, [‘Drag rectangle inside ’ + Regions[I - 1] + ’ color’,‘Click right mouse button to confirm’], ‘window’, 24, 12, ‘black’, ‘false’)
    draw_rectangle1 (WindowHandle, Row1, Column1, Row2, Column2)
    gen_rectangle1 (Rectangle, Row1, Column1, Row2, Column2)
  - 带有concat_obj解释的贴子注意和union1的区别
    concat_obj (Classes, Rectangle, Classes)
    endfor
    endif
- 创建MLP分类器并添加训练样本；关于MLP分类器解释的例子
  create_class_mlp (3, 7, 4, ‘softmax’, ‘normalization’, 3, 42, MLPHandle)
  add_samples_image_class_mlp (Image, Classes, MLPHandle)
  disp_message (WindowHandle, ‘Training…’, ‘window’, 100, 12, ‘black’, ‘false’)
  train_class_mlp (MLPHandle, 400, 0.5, 0.01, Error, ErrorLog)
  for J := 0 to 3 by 1
  read_image (Image, ImageRootName + J)
  if (Mode == 1)
  rgb1_to_gray (Image, GrayImage)
  compose3 (GrayImage, GrayImage, GrayImage, Image)
  endif
  classify_image_class_mlp (Image, ClassRegions, MLPHandle, 0.5)
  dev_display (Image)
  disp_message (WindowHandle, ‘Looking for 4 game pieces of each color …’, ‘window’, 24, 12, ‘black’, ‘false’)
  dev_set_line_width (2)
  for Figure := 1 to 3 by 1
  * copy_obj - 复制HALCON数据库中的图标对象。
  * copy_obj（要复制对象：复制出的对象，开始索引号，对象数量:)
  copy_obj (ClassRegions, ObjectsSelected, Figure, 1)
  * 分割定义域
  connection (ObjectsSelected, ConnectedRegions)
  * 通过面积筛选区域
  select_shape (ConnectedRegions, SelectedRegions, ‘area’, ‘and’, 400, 99999)
  * 对区域进行计数
  count_obj (SelectedRegions, Number)
  dev_set_color (Highlight[Figure - 1])
  dev_display (SelectedRegions)
  OutString := Regions[Figure - 1] + ': ’ + Number + ’ ’
  dev_set_color (‘green’)
  disp_message (WindowHandle, OutString, ‘window’, 24 + 30 * Figure, 12, ‘black’, ‘false’)
  if (Number != 4)
  disp_message (WindowHandle, ‘Not OK’, ‘window’, 24 + 30 * Figure, 120, ‘red’, ‘false’)
  else
  disp_message (WindowHandle, ‘OK’, ‘window’, 24 + 30 * Figure, 120, ‘green’, ‘false’)
  endif
  endfor
  if (J < 3)
  disp_continue_message (WindowHandle, ‘black’, ‘true’)
  stop ()
  endif
  endfor
  endfor
  dev_clear_window ()
  dev_display (Image)
  Message := ‘The game pieces cannot be classified reliable on’
  Message[1] := ‘gray images because the gray values of the’
  Message[2] := ‘game pieces cannot always be distinguished from’
  Message[3] := ‘the gray values of the background.’
  disp_message (WindowHandle, Message, ‘window’, 12, 12, ‘black’, ‘true’)

处理思路

这个例子是将三通道的RGB图像使用MLP分类器进行分类，分别对灰度图像与彩色图像进行了训练与识别，对比发现还是彩色图像分类较为准确，因为灰度图像不能很好地分割出棋子与背景。

后记

大家有什么问题可以向我提问哈，我看到了第一时间回复，希望在学习的路上多多结交良师益友。

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示例程序源码（加注释）

处理思路

后记

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