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1、HALCON算子函數Chapter 1 : Classification Chapter_1_:Classification1.1 Gaussian-Mixture-Models1.add_sample_class_gmm功能：把一個訓練樣本添加到一個高斯混合模型的訓練數據上。2.classify_class_gmm功能：通過一個高斯混合模型來計算一個特征向量的類。3. clear_all_class_gmm 功能：清除所有高斯混合模型。4. clear_class_gmm 功能：清除一個高斯混合模型。5. clear_samples_class_gmm 功能：清除一個高斯混合模型的訓練數據。
2、6. create_class_gmm功能：為分類創建一個高斯混合模型。7.evaluate_class_gmm 功能：通過一個高斯混合模型評價一個特征向量。8. get_params_class_gmm功能：返回一個高斯混合模型的參數。9. get_prep_info_class_gmm 功能：計算一個高斯混合模型的預處理特征向量的信息內容。10. get_sample_class_gmm 功能：從一個高斯混合模型的訓練數據返回訓練樣本。11. get_sample_num_class_gmm 功能：返回存儲在一個高斯混合模型的訓練數據中的訓練樣本的數量。12. read_class_gmm
3、 功能：從一個文件中讀取一個高斯混合模型。13. read_samples_class_gmm 功能：從一個文件中讀取一個高斯混合模型的訓練數據。14. train_class_gmm 功能：訓練一個高斯混合模型。15. write_class_gmm 功能：向文件中寫入一個高斯混合模型。16. write_samples_class_gmm 功能：向文件中寫入一個高斯混合模型的訓練數據。 1.2 Hyperboxes1. clear_sampset 功能：釋放一個數據集的內存。2. close_all_class_box 功能：清除所有分類器。3. close_class_box 功能：清除
4、分類器。4. create_class_box 功能：創建一個新的分類器。5. descript_class_box 功能：分類器的描述。6. enquire_class_box 功能：為一組屬性分類。7. enquire_reject_class_box 功能：為一組帶抑制類的屬性分類。8. get_class_box_param 功能：獲取關於現在參數的信息。9. learn_class_box 功能：訓練分類器。10. learn_sampset_box 功能：用數據組訓練分類器。11. read_class_box 功能：從一個文件中讀取分類器。12.read_sampset 功能：從
5、一個文件中讀取一個訓練數據組。13. set_class_box_param 功能：為分類器設計系統參數。14. test_sampset_box 功能：為一組數組分類。15. write_class_box 功能：在一個文件中保存分類器。 1.3 Neural-Nets1. add_sample_class_mlp 功能：把一個訓練樣本添加到一個多層感知器的訓練數據中。2. classify_class_mlp 功能：通過一個多層感知器計算一個特征向量的類。3. clear_all_class_mlp 功能：清除所有多層感知器。4. clear_class_mlp 功能：清除一個多層感知器。
6、5. clear_samples_class_mlp 功能：清除一個多層感知器的訓練數據。6. create_class_mlp 功能：為分類或者回歸創建一個多層感知器。7. evaluate_class_mlp 功能：通過一個多層感知器計算一個特征向量的評估。8. get_params_class_mlp 功能：返回一個多層感知器的參數。9. get_prep_info_class_mlp 功能：計算一個多層感知器的預處理特征向量的信息內容。10. get_sample_class_mlp 功能：從一個多層感知器的訓練數據返回一個訓練樣本。11. get_sample_num_class_m
7、lp 功能：返回存儲在一個多層感知器的訓練數據中的訓練樣本的數量。12. read_class_mlp 功能：從一個文件中讀取一個多層感知器。13. read_samples_class_mlp 功能：從一個文件中讀取一個多層感知器的訓練數據。14. train_class_mlp、 功能：訓練一個多層感知器。15. write_class_mlp 功能：向一個文件中寫入一個多層感知器。16. write_samples_class_mlp 功能：向一個文件中寫入一個多層感知器的訓練數據。 1.4 Support-Vector-Machines1. add_sample_class_svm 功
8、能：把一個訓練樣本添加到一個支持向量機的訓練數據上。2. classify_class_svm 功能：通過一個支持向量機為一個特征向量分類。3. clear_all_class_svm 功能：清除所有支持向量機。4. clear_class_svm 功能：清除一個支持向量機。5. clear_samples_class_svm 功能：清除一個支持向量機的訓練數據。6. create_class_svm 功能：為模式分類創建一個支持向量機。7. get_params_class_svm 功能：返回一個支持向量機的參數。8. get_prep_info_class_svm 功能：計算一個支持向量機
9、的預處理特征向量的信息內容。9. get_sample_class_svm 功能：從一個支持向量機的訓練數據返回一個訓練樣本。10. get_sample_num_class_svm 功能：返回存儲在一個支持向量機訓練數據中的訓練樣本的數量。11. get_support_vector_class_svm 功能：從一個訓練過的支持向量機返回一個支持向量的索引。12. get_support_vector_num_class_svm 功能：返回一個支持向量機的支持向量的數量。13. read_class_svm 功能：從一個文件中讀取一個支持向量機。14. read_samples_class_svm 功能：從一個文件中讀取一個支持向量機的訓練數據。15. reduce_class_svm 功能：為了更快分類，用一個降低的支持向量機近似一個訓練過的支持向量機。16. train_class_svm 功能：訓練一個支持向量機。17. write_class_svm 功能：向一個文件中寫入一個支持向量機。18.write_samples_class_svm 功能：向一個文件中寫入一個支持向量機的訓練數據。
HALCON算子函數Chapter 1：Classification
