classify op• Data kinds: matrix → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.train_class_mlp(features, labels, hidden=8, epochs=300) (implementation को सीधे call करना हो तो import final_genuine2; final_genuine2.train_class_mlp(features, labels, hidden=8, epochs=300), registry से लेना हो तो opsmv.get("train_class_mlp"))
• HALCON समकक्ष: train_class_mlp (अर्थ और parameters समझने के लिए HALCON reference उपयोगी है)
• GPU: नहीं (केवल CPU reference implementation)
MLP वर्गीकारक को प्रशिक्षित करता है।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
features は (N, D)、labels は (N,)。特徴は学習データの平均・標準偏差で標準化し、その値をモデル(mu / sd)に残す —— classify_image_class_mlp が同じ変換をかける。戻り値は classify_image_class_mlp にそのまま渡せる dict。空の入力(features が 0 要素)は ValueError。
• machine_vision_classics family guide
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।
• 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
table को input के रूप में लेते हैं)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 · classify_class_mlp · train_class_svm · classify_class_svm
*Provenance: final_genuine2.py — MV operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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