halcon运算符及功能

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1、Chapter1:Classification1.1Gaussian-Mixture-Models1.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

2、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

3、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。1.2Hyperboxes1.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_cla

4、ss_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

5、。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。1.3Neural-Nets1.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_sam

6、ples_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:

7、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。1.4Support-Vector-Machines1.add_sample_class_svm功能

8、:把一个训练样本添加到一个支持向量机的训练数据上。2.classi

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