Halcon视觉图像分类

Posted 2021-10-19 文^布^斯

前言：

        在工业应用中，需要对产品进行分类。比如：制药公司，生产的药丸，需分类包装。因此，机器视觉工程师研发出了分类器，以满足工业发展的需要。

图像分类原理：

        根据不同的特征，如颜色，寻找合适的分界规律，该规律适应于大部分的图像数据。例如：直线y=ax+b，将图像中的像素分成两类。

算子：

        create_class_svm（）

        创建分类器

        add_samples_image_class_svm（）

        添加样本至分类器

        train_class_svm（）        

        训练分类器

        classify_image_class_svm（）

        使用分类器将图像分类

        clear_class_svm（）

        清除分类器

原图：

源码： 

*关闭窗口
dev_close_window ()

*打开窗口
dev_open_window (0, 0, 512, 512, 'black', WindowHandle)

*读取图像
read_image (Image, 'C:/Users/Allegro/Desktop/图片/七色花.jpeg')

*创建空数组
gen_empty_obj (My_obj)

*循环存储区域变量
for Index := 1 to 8 by 1    

    *画区域
    draw_region (Region, WindowHandle)

    *将区域放入数组
    concat_obj (My_obj, Region, My_obj)   

endfor

*创建SVM分类器
create_class_svm (3, 'rbf', 0.02, 0.01, 8, 'one-versus-all', 'normalization', 10, SVMHandle)

*添加样本至SVM分类器
add_samples_image_class_svm (Image, My_obj, SVMHandle)

*训练样本
train_class_svm (SVMHandle, 0.001, 'default')

*使用SVM分类器将图像进行分类
classify_image_class_svm (Image, ClassRegions, SVMHandle)

*清除分类器，释放内存
clear_class_svm (SVMHandle)

附：

总结：

        图像分类，使Halcon视觉的功能更丰富，应用场景更广泛。

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