Halcon学习之K最近邻分类

最新推荐文章于 2025-06-27 15:48:47 发布

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#halcon #knn

本文深入探讨了Halcon中的K最近邻(KNN)分类器，详细介绍了如何使用KNN进行图像识别和分类。通过实例展示了设置参数、训练模型和应用分类的过程，为Halcon初学者提供了宝贵的实践指导。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

void testKNearestNeighbors()
{
    //创建K最近邻分类器
    //参数说明：NumDim指定特征维度数量
    HTuple NumDim = 2;
    HClassKnn classKnn;
    classKnn.CreateClassKnn(NumDim);

    //添加一个样本到k最近邻分类器
    //参数说明：Features增加的特征列表,ClassID指定的类别
    HTuple Features, ClassID;
    ClassID = 0;
    Features = HTuple(1).Append(1);
    classKnn.AddSampleClassKnn(Features, ClassID);

    ClassID = 1;
    Features = HTuple(-1).Append(-1);
    classKnn.AddSampleClassKnn(Features, ClassID);

    ClassID = 2;
    Features = HTuple(