halcon的算子清点: Chapter 1 分类
Chapter 1 : Classification
1.1 Gaussian-Mixture-Models
- 1.add_sample_class_gmm 功能:把一个训练样本添加到一个高斯混合模型的训练数据上。
- 2.classify_class_gmm 功能:通过一个高斯混合模型来计算一个特征向量的类。
- 3. clear_all_class_gmm 功能:清除所有高斯混合模型。
- 4. clear_class_gmm 功能:清除一个高斯混合模型。
- 5. clear_samples_class_gmm 功能:清除一个高斯混合模型的训练数据。
- 6. create_class_gmm 功能:为分类创建一个高斯混合模型。
- 7.evaluate_class_gmm 功能:通过一个高斯混合模型评价一个特征向量。
- 8. get_params_class_gmm 功能:返回一个高斯混合模型的参数。
- 9. get_prep_info_class_gmm 功能:计算一个高斯混合模型的预处理特征向量的信息内容。
- 10. get_sample_class_gmm 功能:从一个高斯混合模型的训练数据返回训练样本。
- 11. get_sample_num_class_gmm 功能:返回存储在一个高斯混合模型的训练数据中的训练样本的数量。
- 12. read_class_gmm 功能:从一个文件中读取一个高斯混合模型。
- 13. read_samples_class_gmm 功能:从一个文件中读取一个高斯混合模型的训练数据。
- 14. train_class_gmm 功能:训练一个高斯混合模型。
- 15. write_class_gmm 功能:向文件中写入一个高斯混合模型。
- 16. write_samples_class_gmm 功能:向文件中写入一个高斯混合模型的训练数据。
1.2 Hyperboxes
- 1. clear_sampset 功能:释放一个数据集的内存。
- 2. close_all_class_box 功能:清除所有分类器。
- 3. close_class_box 功能:清除分类器。
- 4. create_class_box 功能:创建一个新的分类器。
- 5. descript_class_box 功能:分类器的描述。
- 6. enquire_class_box 功能:为一组属性分类。
- 7. enquire_reject_class_box 功能:为一组带抑制类的属性分类。
- 8. get_class_box_param 功能:获取关于现在参数的信息。
- 9. learn_class_box 功能:训练分类器。
- 10. learn_sampset_box 功能:用数据组训练分类器。
- 11. read_class_box 功能:从一个文件中读取分类器。
- 12.read_sampset 功能:从一个文件中读取一个训练数据组。
- 13. set_class_box_param 功能:为分类器设计系统参数。
- 14. test_sampset_box 功能:为一组数组分类。
- 15. write_class_box 功能:在一个文件中保存分类器。
1.3 Neural-Nets
- 1. add_sample_class_mlp 功能:把一个训练样本添加到一个多层感知器的训练数据中。
- 2. classify_class_mlp 功能:通过一个多层感知器计算一个特征向量的类。
- 3. clear_all_class_mlp 功能:清除所有多层感知器。
- 4. clear_class_mlp 功能:清除一个多层感知器。
- 5. clear_samples_class_mlp 功能:清除一个多层感知器的训练数据。
- 6. create_class_mlp 功能:为分类或者回归创建一个多层感知器。
- 7. evaluate_class_mlp 功能:通过一个多层感知器计算一个特征向量的评估。
- 8. get_params_class_mlp 功能:返回一个多层感知器的参数。
- 9. get_prep_info_class_mlp 功能:计算一个多层感知器的预处理特征向量的信息内容。
- 10. get_sample_class_mlp 功能:从一个多层感知器的训练数据返回一个训练样本。
- 11. get_sample_num_class_mlp 功能:返回存储在一个多层感知器的训练数据中的训练样本的数量。
- 12. read_class_mlp 功能:从一个文件中读取一个多层感知器。
- 13. read_samples_class_mlp 功能:从一个文件中读取一个多层感知器的训练数据。
- 14. train_class_mlp、 功能:训练一个多层感知器。
- 15. write_class_mlp 功能:向一个文件中写入一个多层感知器。
- 16. write_samples_class_mlp 功能:向一个文件中写入一个多层感知器的训练数据。
1.4 Support-Vector-Machines
- 1. add_sample_class_svm 功能:把一个训练样本添加到一个支持向量机的训练数据上。
- 2. classify_class_svm 功能:通过一个支持向量机为一个特征向量分类。
- 3. clear_all_class_svm 功能:清除所有支持向量机。
- 4. clear_class_svm 功能:清除一个支持向量机。
- 5. clear_samples_class_svm 功能:清除一个支持向量机的训练数据。
- 6. create_class_svm 功能:为模式分类创建一个支持向量机。
- 7. get_params_class_svm 功能:返回一个支持向量机的参数。
- 8. get_prep_info_class_svm 功能:计算一个支持向量机的预处理特征向量的信息内容。
- 9. get_sample_class_svm 功能:从一个支持向量机的训练数据返回一个训练样本。
- 10. get_sample_num_class_svm 功能:返回存储在一个支持向量机训练数据中的训练样本的数量。
- 11. get_support_vector_class_svm 功能:从一个训练过的支持向量机返回一个支持向量的索引。
- 12. get_support_vector_num_class_svm 功能:返回一个支持向量机的支持向量的数量。
- 13. read_class_svm 功能:从一个文件中读取一个支持向量机。
- 14. read_samples_class_svm 功能:从一个文件中读取一个支持向量机的训练数据。
- 15. reduce_class_svm 功能:为了更快分类,用一个降低的支持向量机近似一个训练过的支持向量机。
- 16. train_class_svm 功能:训练一个支持向量机。
- 17. write_class_svm 功能:向一个文件中写入一个支持向量机。
- 18.write_samples_class_svm 功能:向一个文件中写入一个支持向量机的训练数据。
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