分类器——高斯混合模型/Gaussian-Mixture-Models(GMM)之图像分割

合集 - Halcon(58)

1.halcon-轮廓拟合圆fit_circle_contour_xld2023-12-252.Halcon 标定例程（calibration-adjust_mosaic_images.hdev）2023-12-283.Halcon 相机外部参数（camera_calibration_external.hdev）2023-12-284.halcon 标定2023-12-285.Halcon 相机内部参数（camera_calibration_internal.hdev）2023-12-286.halcon 标定算子汇总2024-04-197.halcon 拼接参考2024-04-198.halcon 双目相机标定2024-01-199.HALCON 杂记2024-01-2310.dump_window & dump_window_image 区别2024-02-2911.拟合——直线2024-02-2912.halcon崩溃，未及时保存文件临时存储路径2024-02-2913.halcon-——显示颜色对照表2024-02-2914.矩阵基本操作2024-02-2915.通过高斯的导数获取法向量2024-02-2916.halcon ——从几个不同照明的图像重建表面2024-02-2917.脱离halcon环境运行2024-02-2918.Halcon 一维测量/1D-Measuring2024-03-0119.Halcon——矩阵/Matrix2024-03-0120.dev_set_lut显示效果2024-03-0121.基础设置之——dev_set_check2024-03-0122.基础设置之——dev_open_file_dialog2024-03-0123.基础设置之——dev_open_dialog2024-03-0124.基础设置之——dev_disp_text2024-03-0225.基础操作之——生成一张背景图像2024-03-0226.基础设置之——dev_open_tool2024-03-0427.基本设置之——算术运算2024-03-0428.基础设置之——字符显示格式设置2024-03-0429.基础设置之——条件判断(一)2024-03-0430.基础操作之——tuple基本操作2024-03-0431.基本操作之——位运算2024-03-0532.基本操作之——正弦函数绘制2024-03-0533.基本操作之——多维空间欧几里得距离距离计算及标量积计算2024-03-0534.基本操作之——集合基本操作2024-03-0535.基本操作之——字符截取操作2024-03-0536.基本操作之——Unicode编码2024-03-0537.基本操作之——正则表达式2024-03-0538.基本操作之——字典2024-03-0639.基础设置之——条件判断(二)2024-03-0640.基本操作之——tuple类型2024-03-0641.基本操作之——tuple值分布范围获取2024-03-0642.基本操作之——tuple增删查改操作2024-03-0643.基本操作之——Object比较2024-03-0744.基本操作之——Object插入2024-03-0745.基本操作之——Object差异2024-03-0746.基本操作之——Object移除操作2024-03-0747.基本操作之——Object替换2024-03-07

48.分类器——高斯混合模型/Gaussian-Mixture-Models(GMM)之图像分割2024-03-07

49.分类器——高斯混合模型之水果分类2024-03-0750.分类器——高斯混合模型之缺陷检测（纹理缺陷检测）2024-03-0751.基本操作之——图像纹理处理texture_laws2024-04-1952.分类器——高斯混合模型之查找表分类器（保险丝分类）2024-03-0853.模版匹配——set_shape_model_param2024-03-1354.模板匹配——set_shape_model_clutter2024-03-1355.模板匹配——金字塔图像计算gen_gauss_pyramid2024-03-1356.模板匹配——determine_shape_model_params2024-03-1457.模板匹配——create_shape_model2024-03-1458.模版匹配——inspect_shape_model2024-03-15

收起

图像分割之高斯混合模型

使用GMM的步骤如下：

首先，GMM由create_class_gmm创建。

然后，通过add_sample_class_gmm添加训练向量，然后可以使用write_samples_class_gmm将它们写入磁盘。

通过train_class_gmm确定分类器中心参数（如上定义）。

此外，它们可以与write_class_gmm一起保存，以便以后分类。

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如下实例，将树莓的红色和绿色分割出来

*分类器使用2种不同的颜色进行训练。
*与其他分类器相比，未经训练的颜色很容易被拒绝。
dev_update_off ()
dev_close_window ()
dev_open_window (0, 0, 735, 485, 'black', WindowHandle)
set_display_font (WindowHandle, 14, 'mono', 'true', 'false')
dev_set_draw ('margin')
dev_set_colored (6)
dev_set_line_width (3)
read_image (Image, 'test')
dev_display (Image)
Color := ['indian red','cornflower blue','white','black','yellow']

*创建包含2个类的训练样本的区域
draw_circle(WindowHandle, Row, Column, Radius)
gen_circle(Red, Row, Column, Radius)
draw_circle(WindowHandle, Row, Column, Radius)
gen_circle(Green, Row, Column, Radius)
concat_obj(Green,Red,Classes)

Message := 'Training regions for the color classifier'
disp_message (WindowHandle, Message, 'window', 12, 12, 'cyan', 'false')
disp_continue_message (WindowHandle, 'cyan', 'false')
stop ()

*创建分类器和添加分类器样本
create_class_gmm (3, 2, [1,10], 'full', 'none', 2, 42, GMMHandle)
add_samples_image_class_gmm (Image, Classes, GMMHandle, 2.0)

dev_display (Image)
Message := '训练中 ...'
disp_message (WindowHandle, Message, 'window', 12, 12, 'cyan', 'false')

*训练分类器
train_class_gmm (GMMHandle, 500, 1e-4, 'uniform', 1e-4, Centers, Iter)
Message := Message + ' 完成.'
Message[1] := '分割/分类图像'
disp_message (WindowHandle, Message, 'window', 12, 12, 'cyan', 'false')

*分割/分类图像
classify_image_class_gmm (Image, ClassRegions, GMMHandle, 0.0001)
region_to_mean (ClassRegions, Image, ImageClass)
dev_display (ImageClass)
Message[1] := Message[1] + ' 完成.'
disp_message (WindowHandle, Message, 'window', 12, 12, 'cyan', 'false')

原图

 分割后图像

1.create_class_gmm — Create a Gaussian Mixture Model for classification　　创建一个高斯混合模型分类器

　　create_class_gmm( : : NumDim, NumClasses, NumCenters, CovarType, Preprocessing, NumComponents, RandSeed : GMMHandle)

　　　　*NumDim 　　数据维数，如2D图像数据为2

　　　　*NumClasses　　分类器分类种数

　　　　*NumCenters　　每个类中心数量设置

2.region_to_mean — Paint regions with their average gray value.　　使用区域的平均灰度值绘制区域。