train_class_knn — MV `classify` op

• Datenarten: matrix → table

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.train_class_knn(features, labels) (die Implementierung direkt: import mvclass; mvclass.train_class_knn(features, labels); aus dem Register: opsmv.get("train_class_knn"))

• HALCON-Äquivalent: train_class_knn (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)

• GPU: nein (nur CPU-Referenzimplementierung)

Verwendung

Erstellt einen k-NN-Klassifikator (Merkmale werden standardisiert gespeichert).

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

標準偏差が 0 の列は 1 で割る(その列は距離に効かない)。空の入力(features が 0 要素)は ValueError。

Args:

features: (N, D) の特徴。

labels: 長さ N のクラス(2 種類以上)。

Returns:

X、y、mu、sd を持つモデルの dict。

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie machine_vision_classics

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)

• machine_vision_tour — py -3.11 examples/machine_vision_tour.py

• poc_real_typewritten_ocr — py -3.11 examples/poc_real_typewritten_ocr.py

• poc_surface_defect_classifiers — py -3.11 examples/poc_surface_defect_classifiers.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `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

Gleiche Kategorie (`classify`)

train_class_gmm · classify_class_gmm · evaluate_class_gmm · classify_class_knn · train_class_mlp · classify_class_mlp · train_class_svm · classify_class_svm

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

train_class_knn — MV classify op