add_samples_image_class_mlp()添加训练样本图像 train_class_mlp( : : MLPHandle, MaxIterations, WeightTolerance, ErrorTolerance : Error, ErrorLog) train_class_mlp()训练分类器模型 classify_image_class_mlp(Image : ClassRegions : MLPHandle, RejectionThreshold : ) classify_image_class_mlp()使用MLP对...
1)add_sample_class_mlp() //将单个样本添加到MLP分类器中 MLPHandle:MLP分类器句柄Features:样本的特征向量(必须是real类型)Target:输出的目标向量 2)add_samples_image_class_mlp() //将多通道图像训练样本添加到MLP分类器中Image:待训练的图像ClassRegions:待训练的图像区域MLPHandle:MLP分类器句柄 2.3 训练 1...
trained.add_samples_image_class_mlpworks analogously toadd_sample_class_mlp. Because here the MLP is always used for classification,OutputFunction='softmax'must be specified when the MLP is created withcreate_class_mlp. The imageImagemust have a number of channels equal toNumInput, as specified...
add_samples_image_class_mlp:则create_class_mlp第一个参数代表的是图像通道数量,因为是彩色,所以设置3,第三个参数3代表的是区域的个数,要区分几个颜色,就设置为几。 参考例程:segment citrus fruits.hdev add_sample_class_mlp:则create_class_mlp第一个参数代表的是特征的数量(自己计算的特征数),第三个参数...
1. add_samples_image_class_gmm 功能:将从图像中获取的测试样本添加到高斯混合模型的测试数据库中。 2.add_samples_image_class_mlp 功能:将从图像中获取的测试样本添加到多层视感控器的测试数据库中。 3. add_samples_image_class_svm 功能:将从图像中获取的测试样本添加到一个支持向量机的测试数据库中。 4...
1. 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_samples_class_mlp 功能:清除一个多...
如果是三通道彩色图像,那第一个参数可以设置3,第三个参数为输出参数个数即Class包含的颜色个数,除去背景色。第二个参数是第三个参数的2倍左右。 4.将训练样本Class 添加到网络中 add_samples_image_class_mlp (Image, Class, MLPHandle) 1. 5.训练样本 ...
多层感知机 (MLP) 适用于解决分类或回归问题。在 Halcon 中，与 MLP 相关的重要算子包括：create_class_mlp、add_samples_image_class_mlp、train_class_mlp 和 classify_image_class_mlp。在 create_class_mlp() 函数中，参数包括输入层维度 (NumInput)、隐层维度 (NumHidden，注意 Halcon 中的 ...
再通过trans_from_rgb算子将解离成的三通道图片转换成HSV 结果: 训练学习的方式 1、创建分类器create_class_mlp; 2、从一幅图像中添加训练样本add_samples_image_class_mlp; 3、训练模型train_class_mlp; 4、在一幅图像中进行识别分类classify_image_class_mlp; 识别结果...
add_samples_image_class_mlp (trainImage, ClassSamples, MLPHandle) step4:查看训练样本数量(非必须) get_sample_num_class_mlp (MLPHandle, NumSamples) step5:训练 train_class_mlp(MLPHandle,200,1,0.01,Error,ErrorLog) step6:映射颜色表 create_class_lut_mlp(MLPHandle,[],[],ClassLUTHandle) ...