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JASS快捷参考手册

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简介：
《JASS快捷参考手册》是一本为用户提供快速查阅和学习JASS编程语言的手册，涵盖语法、函数及常用代码示例。适合初学者与进阶者使用。 JASS速查手册便于绘图或学习时查询，其中包含详细的中文分类。

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  • JASS快捷参考手册
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    本资源为《Verilog 语法快速参考手册》，包含Verilog语言的关键知识点和语法结构，适用于硬件描述与数字电路设计学习者。 Verilog 语法速查手册.rar 这段文本只是文件名及其重复，并无联系信息或其他额外内容需要移除。如果意图是描述一个资源或文件，请确认是否需进一步扩展描述该文档的内容或者用途等细节。
  • Halcon操作符快速参考手册
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    《Halcon操作符快速参考手册》是一本全面介绍Halcon视觉软件中各类操作符使用方法的手册，适合开发者和工程师查阅学习。 ### Halcon算子速查手册知识点详述 #### 第一章：分类 ##### 1.1 高斯混合模型 (Gaussian-Mixture-Models) - **定义**：高斯混合模型是一种概率模型，它假设数据是由几种不同的高斯分布混合而成。 - **应用**：在Halcon中，该方法常用于对图像中的像素进行分类。通过学习不同类别像素的统计特性来实现图像分割。 - **关键算子**： - `create_gmm`: 创建一个空的高斯混合模型。 - `train_gmm`: 训练高斯混合模型。 - `apply_gmm`: 应用训练好的高斯混合模型进行分类。 ##### 1.2 超矩形 (Hyperboxes) - **定义**：超矩形方法是一种基于超立方体的分类技术，可以用来构建简单的分类器。 - **应用**：在Halcon中，该方法被用来快速地对图像中的物体进行分类或识别。 - **关键算子**： - `create_hyperboxes`: 创建一个Hyperboxes模型。 - `train_hyperboxes`: 使用样本数据训练Hyperboxes模型。 - `apply_hyperboxes`: 使用训练好的Hyperboxes模型进行分类。 ##### 1.3 神经网络 (Neural-Nets) - **定义**：神经网络是一种模仿人脑神经元结构的计算模型，可以用来处理复杂的分类和回归问题。 - **应用**：Halcon中的神经网络主要用于图像分析和识别任务，如目标检测、分类等。 - **关键算子**： - `create_neural_net`: 创建一个神经网络模型。 - `train_neural_net`: 训练神经网络模型。 - `apply_neural_net`: 使用训练好的神经网络模型进行预测。 ##### 1.4 支持向量机 (Support-Vector-Machines) - **定义**：支持向量机(SVM)是一种监督学习模型，主要用于分类和回归分析。 - **应用**：Halcon中的SVM常用于图像分类和识别任务。 - **关键算子**： - `create_svm`: 创建一个SVM模型。 - `train_svm`: 使用标记数据训练SVM模型。 - `apply_svm`: 使用训练好的SVM模型进行分类。 #### 第二章：控制 本章节主要介绍与控制相关的Halcon算子，如流程控制、条件判断等。 - **关键算子**： - `if_then`: 条件判断。 - `loop`: 循环控制。 - `continue`: 继续执行循环中的下一次迭代。 - `break`: 立即退出循环。 #### 第三章：开发 此章节涉及开发相关的功能，包括调试工具、代码生成等。 - **关键算子**： - `set_debugging`: 设置调试模式。 - `write_script`: 将程序写入脚本段落件。 - `read_script`: 读取脚本段落件。 #### 第四章：文件 本章节涵盖与文件操作相关的算子，如图像读取、保存等。 - **关键算子**： - **4.1 图像** - `read_image`: 从文件中读取图像。 - `write_image`: 将图像保存到文件。 - **4.3 区域** - `read_regions`: 从文件中读取区域。 - `write_regions`: 将区域保存到文件。 - **4.5 Tuple (数组)** - `read_tuple`: 从文件中读取数组。 - `write_tuple`: 将数组保存到文件。 #### 第五章：滤波 本章节包含各种图像处理中的滤波技术。 - **5.1 计算(Arithmetic)** - `add_images`: 图像相加。 - `subtract_images`: 图像相减。 - **5.3 颜色(Color)** - `rgb1_to_gray`: RGB图像转灰度图像。 - `gray_to_rgb1`: 灰度图像转RGB图像。 - **5.4 边缘(Edges)** - `edges_sub_pix`: 亚像素级别的边缘检测。 - `edges_image`: 边缘检测。 - **5.7 几何变换(Geometric Transformations)** - `affine_trans_image`: 仿射变换。 - `hom_mat2d_rotate`: 二维旋转。 - **5.9 线(Line)** - `gen_contour_xld`: 生成XLD轮廓。 - `fit_line_contour_xld`: 拟合直线至轮廓。 - **5.11 杂项(Miscellaneous)** - `threshold`: 阈值分割。 - `regiongrowing`: 区域增长。 - **5.16 纹理(Texture)** - `