learn_ndim_norm — SEGMENTATION `classify` op

• Datenarten: matrix → table

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.learn_ndim_norm(features_fg, features_bg=None) (die Implementierung direkt: import segmentation; segmentation.learn_ndim_norm(features_fg, features_bg=None); aus dem Register: opssegmentation.get("learn_ndim_norm"))

Verwendung

Lernt eine Normalverteilungsklasse (Mittelwert und Kovarianz) aus Merkmalsvektoren (learn_ndim_norm).

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie halcon_segmentation

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• 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.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• halcon_segmentation_tour — py -3.11 examples/halcon_segmentation_tour.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `table` als Eingabe)

class_ndim_norm

Gleiche Kategorie (`classify`)

class_2dim_sup · class_2dim_unsup · class_ndim_norm · classify_image_class_lut

*Provenance: segmentation.py — SEGMENTATION Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

learn_ndim_norm — SEGMENTATION classify op