classify op• Datenarten: keine → table (ein Operator, der allein durch seine Argumente bestimmt ist — er nimmt kein Bild und keine Daten entgegen)
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.create_lexicon(words) (die Implementierung direkt: import mvclass; mvclass.create_lexicon(words); aus dem Register: opsmv.get("create_lexicon"))
• HALCON-Äquivalent: create_lexicon (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)
• GPU: nein (nur CPU-Referenzimplementierung)
Erstellt eine Wortliste zum Abgleich (ohne Duplikate, feste Reihenfolge).
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
空の入力(words が 0 要素)は ValueError。
Args:
words: 文字列の並び。
Returns:
words(ソートした語のリスト)を持つ dict。
• Leitfaden zur Familie machine_vision_classics
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.
• machine_vision_tour — py -3.11 examples/machine_vision_tour.py
table als Eingabe)map_image · rectify_to_world_plane · change_radial_distortion_image · find_ncc_models · run_bg_esti · give_bg_esti · update_bg_esti · classify_class_gmm
classify)train_class_gmm · classify_class_gmm · evaluate_class_gmm · train_class_knn · classify_class_knn · train_class_mlp · classify_class_mlp · train_class_svm
*Provenance: mvclass.py — MV Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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