Halcon所有类及类下算子作用索引-HClassTrainData类训练数据（17.12~24.11版）
Halcon所有类及类下算子作用索引-HClassTrainData类训练数据（17.12~24.11版）这里的类和算子是针对.NET环境的。类和算子是从Halcon 17.12版本开始，名称中未包含数字版本说明的，表示17.12版本中已经包含。名称中有数字说明的，则表示是从数字版本后才增加的。目前已经更新到Halcon 24.11版本。而17.12之前版本中是否包含当前的类和算子，则未做验证。但是从更新历史来看，大部分的类和算子都是包含的，更新版本后，也只是增加一两个新类、几个十来个算子，多数版本可能并未增加新类。增加一个新类相当于增加一个新的功能模块，并不是每个版本都有新功能模块推出的，很多版本只在现有类中增加了几个算子。图像处理发展这么多年，中间增加的功能都比较少，Halcon在引入深度学习后，才多增加了几个类，如深度学习、深度OCR、深度Counting、深度Matching3D等。http://shixinhua.com/static/upload/image/20241219/1734570310121608.png《LabVIEW HALCON图像处理入门教程(24.09)》含深度学习，LabVIEW使用NI Vision+Halcon混合编程机器视觉与图像处理入门学习资料http://visionbbs.com/thread-28124-1-1.html Index of all Classes and Methods所有类和方法索引HClassTrainData类训练数据Represents an instance of a training data management class.表示训练数据管理类的实例。AddClassTrainDataGmm添加类训练数据高斯混合模型Add training data to a Gaussian Mixture Model (GMM).将训练数据添加到高斯混合模型（GMM）中。AddClassTrainDataKnn添加类训练数据K-最近邻Add training data to a k-nearest neighbors (k-NN) classifier.将训练数据添加到k-最近邻（k-NN）分类器中。AddClassTrainDataMlp添加类训练数据多层感知机Add training data to a multilayer perceptron (MLP).将训练数据添加到多层感知机（MLP）中。AddClassTrainDataSvm添加类训练数据支持向量机Add training data to a support vector machine (SVM).将训练数据添加到支持向量机（SVM）中。AddSampleClassTrainData添加样本类训练数据Add a training sample to training data.将训练样本添加到训练数据中。ClearClassTrainData清除类训练数据Clears training data for classifiers.清除分类器的训练数据。CreateClassTrainData创建类训练数据Create a handle for training data for classifiers.为分类器的训练数据创建句柄。DeserializeClassTrainData反序列化类训练数据Deserialize serialized training data for classifiers.对分类器的序列化训练数据进行反序列化。GetClassTrainDataGmm获取类训练数据高斯混合模型Get the training data of a Gaussian Mixture Model (GMM).获取高斯混合模型（GMM）的训练数据。GetClassTrainDataKnn获取类训练数据K-最近邻Get the training data of a k-nearest neighbors (k-NN) classifier.获取k-最近邻（k-NN）分类器的训练数据。GetClassTrainDataMlp获取类训练数据多层感知机Get the training data of a multilayer perceptron (MLP).获取多层感知机（MLP）的训练数据。GetClassTrainDataSvm获取类训练数据支持向量机Get the training data of a support vector machine (SVM).获取支持向量机（SVM）的训练数据。GetSampleClassTrainData获取样本类训练数据Return a training sample from training data.从训练数据中返回训练样本。GetSampleNumClassTrainData获取样本数类训练数据Return the number of training samples stored in the training data.返回训练数据中存储的训练样本数。ReadClassTrainData读取类训练数据Read the training data for classifiers from a file.从文件中读取分类器的训练数据。SelectFeatureSetGmm选择特征集高斯混合模型Selects an optimal combination from a set of features to classify the provided data.从一组特征中选择最佳组合来对提供的数据进行分类。SelectFeatureSetKnn选择特征集K-最近邻Selects an optimal subset from a set of features to solve a certain classification problem.从一组特征中选择一个最佳子集来解决某个分类问题。SelectFeatureSetMlp选择特征集多层感知机Selects an optimal combination of features to classify the provided data.选择特征的最佳组合来对提供的数据进行分类。SelectFeatureSetSvm选择特征集支持向量机Selects an optimal combination of features to classify the provided data.选择特征的最佳组合来对提供的数据进行分类。SelectSubFeatureClassTrainData选择子特征类训练数据Select certain features from training data to create training data containing less features.从训练数据中选择某些特征，以创建包含较少特征的训练数据。SerializeClassTrainData序列化类训练数据Serialize training data for classifiers.序列化分类器的训练数据。SetFeatureLengthsClassTrainData设置特征长度类训练数据Define subfeatures in training data.在训练数据中定义子特征。WriteClassTrainData写入类训练数据Save the training data for classifiers in a file.将分类器的训练数据保存在文件中。
页:
[1]