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。
《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
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Index of all Classes and Methods所有类和方法索引
Represents an instance of a Gaussian mixture model.
表示高斯混合模型(分类器)的实例。
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。
Add a training sample to the training data of a Gaussian Mixture Model.
将训练样本添加到高斯混合模型的训练数据中。
Add training samples from an image to the training data of a Gaussian Mixture Model.
将图像中的训练样本添加到高斯混合模型的训练数据中。
Calculate the class of a feature vector by a Gaussian Mixture Model.
通过高斯混合模型计算特征向量的类。
Classify an image with a Gaussian Mixture Model.
使用高斯混合模型对图像进行分类。
Clear a Gaussian Mixture Model.
清除高斯混合模型。
Clear the training data of a Gaussian Mixture Model.
清除高斯混合模型的训练数据。
Create a Gaussian Mixture Model for classification
创建高斯混合模型进行分类
Create a look-up table using a gaussian mixture model to classify byte images.
使用高斯混合模型创建查找表来对字节图像进行分类。
Deserialize a serialized Gaussian Mixture Model.
反序列化一个序列化的高斯混合模型。
Evaluate a feature vector by a Gaussian Mixture Model.
通过高斯混合模型评估特征向量。
Get the training data of a Gaussian Mixture Model (GMM).
获取高斯混合模型(GMM)的训练数据。
Return the parameters of a Gaussian Mixture Model.
返回高斯混合模型GMM的参数。
Compute the information content of the preprocessed feature vectors of a GMM.
计算高斯混合模型GMM的预处理特征向量的信息内容。
Return a training sample from the training data of a Gaussian Mixture Models (GMM).
从高斯混合模型(GMM)的训练数据中返回训练样本。
Return the number of training samples stored in the training data of a Gaussian Mixture Model (GMM).
返回高斯混合模型(GMM)训练数据中存储的训练样本数。
Read a Gaussian Mixture Model from a file.
从文件中读取高斯混合模型。
Read the training data of a Gaussian Mixture Model from a file.
从文件中读取高斯混合模型的训练数据。
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。
Serialize a Gaussian Mixture Model (GMM).
序列化高斯混合模型(GMM)。
Train a Gaussian Mixture Model.
训练高斯混合模型。
Write a Gaussian Mixture Model to a file.
将高斯混合模型写入文件。
Write the training data of a Gaussian Mixture Model to a file.
将高斯混合模型的训练数据写入文件。