Halcon十九类算子汇总

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1、HALCON算子一Classification1.1Gaussian-Mixture-Models 1.add_sample_class_gmm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清除所有高斯混合模型。 4.clear_class_gmm清除一个高斯混合模型。 5.clear_samples_class_gmm清除一个高斯混合模型的训练数据。 6.create_cl

2、ass_gmm为分类创建一个高斯混合模型。 7.evaluate_class_gmm通过一个高斯混合模型评价一个特征向量。 8.get_params_class_gmm返回一个高斯混合模型的参数。 9.get_prep_info_class_gmm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.re

3、ad_class_gmm从一个文件中读取一个高斯混合模型。 13.read_samples_class_gmm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训练一个高斯混合模型。 15.write_class_gmm向文件中写入一个高斯混合模型。 16.write_samples_class_gmm向文件中写入一个高斯混合模型的训练数据。1.2Hyperboxes1.clear_sampset释放一个数据集的内存。 2.close_all_class_box清除所有分类

4、器。 3.close_class_box清除分类器。 4.create_class_box创建一个新的分类器。 5.descript_class_box分类器的描述。 6.enquire_class_box为一组属性分类。 7.enquire_reject_class_box为一组带抑制类的属性分类。 8.get_class_box_param获取关于现在参数的信息。 9.learn_class_box训练分类器。 10.learn_sampset_box用数据组训练分类器。 11.read_class_

5、box从一个文件中读取分类器。 12.read_sampset从一个文件中读取一个训练数据组。 13.set_class_box_param为分类器设计系统参数。 14.test_sampset_box为一组数组分类。 15.write_class_box在一个文件中保存分类器。1.3Neural-Nets1.add_sample_class_mlp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通过一个多层感知器计算一个特征向量的类。 3.clear_all_c

6、lass_mlp清除所有多层感知器。 4.clear_class_mlp清除一个多层感知器。 5.clear_samples_class_mlp清除一个多层感知器的训练数据。 6.create_class_mlp为分类或者回归创建一个多层感知器。 7.evaluate_class_mlp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返回一个多层感知器的参数。 9.get_prep_info_class_mlp计算一个多层感知器的预处理特征向量的信息内容。 10.ge

7、t_sample_class_mlp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从一个文件中读取一个多层感知器。 13.read_samples_class_mlp从一个文件中读取一个多层感知器的训练数据。 14.train_class_mlp、训练一个多层感知器。 15.write_class_mlp向一个文件中写入一个多层感知器。 16.write_samp

8、les_class_mlp向一个文件中写入一个多层感知器的训练数据。1.4Support-Vector-Machines1.add_sample_class_svm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通过一个支持向量机为一个特征向量分类。 3.clear_all_class_svm清除所有支持向量机。 4.clear_class_svm清除一个支持向量机。 5.clear_