Halcon例程（基于GMM模型的分类）详解 —— classify_citrus_fruits.hdev

一、例程简介

该例程比较有代表性，属于Halcon里的分类方法之一，直接调用Halcon封装好的GMM分类器（高斯混合模型）对橘子和柠檬进行分类。GMM属于概率分类方法，属于P(Y|X)，通过对样本的概率密度分布进行估计，然后对模型进行加权求和，并通过投影，最后选取概率最大的类所为判决结果，这种分类方法只在不同检测类之间有明显的区别（在两类物体圆度和面积有较大区别）的情况下适用。
具体原理可以详见有位大佬的解释说明，链接如下：
[原理]https://blog.csdn.net/weixin_42555080
后面我也会针对机器学习的相关方法进行分享，求点赞评论哦。

二、代码详解（对每一步进行注释）

第一篇注释下，后面再写就只注释关键部分了。

*读取图片
read_image (Image, 'color/citrus_fruits_01')
*返回输入图像对象Image的第一个通道的Pointer（指示器）。另外，这个算子也返回图像类型和图像的大小（width和height）。
get_image_pointer1 (Image, Pointer, Type, Width, Height)
dev_close_window ()
dev_open_window (0, 0, Width, Height, 'white', WindowHandle)
*用来设置当前窗口的字体属性，参数意思为字体大小为12，字体类型为“Courier New字体”，粗体，不倾斜。
set_display_font (WindowHandle, 12, 'mono', 'true', 'false')
* 定义region的填充模式， 如果参数DrawMode设置为'fill'，region显示为填充，如果设置为'margin'，则只显示轮廓。
dev_set_draw ('margin')
*设置线宽
dev_set_line_width (2)
*显示图片
dev_display (Image)
*其实以下几句可以写为一句dev_update_off ()
dev_update_window ('off')
dev_update_pc ('off')
dev_update_var ('off')
* 为特征量（区域的面积，圆度，和分类名）赋值
FeaturesArea := []
FeaturesCircularity := []
ClassName := ['orange','lemon']* 创建GMM分类器（特征数量，样本分类个数，类中心的个数，协方差矩阵的形式，预处理的形式，转换特征数，随机种子初始化GMM，GMM句柄）
create_class_gmm (2, 2, 1, 'spherical', 'normalization', 10, 42, GMMHandle)
* 
* 添加训练样本
for I := 1 to 4 by 1read_image (Image, 'color/citrus_fruits_' + I$'.2d')dev_display (Image)* 自定义函数，将图片进行预处理，得到区域特征。get_regions (Image, SelectedRegions)*将彩色图片分离为三个单通道图片(decompose3 (Image, ImageRed, ImageGreen, ImageBlue)*用于区域对象的颜色设为白dev_set_color ('white')*对单通道图片进行阈值处理，得到灰度值在50-255区间的图片threshold (ImageRed, Region, 50, 255)*将区域进行填充fill_up (Region, RegionFillUp)*用来计算输入区域中的所有连通域connection (RegionFillUp, ConnectedRegions)*根据形状特征（这里是面积）对区域进行筛选，对于大于50小于999999的形状保留。select_shape (ConnectedRegions, SelectedRegions, 'area', 'and', 50, 999999)return ())dev_display (SelectedRegions)*计算区域数量count_obj (SelectedRegions, NumberObjects)*对三个目标进行遍历，获取特征for J := 1 to NumberObjects by 1*从一个对象元组中选择一个区域，区域的排序索引应该是根据上面计算连通域的时候完成的。select_obj (SelectedRegions, ObjectSelected, J)*自定义函数，分别对圆度和面积进行计算，并返回区域中心点的坐标值。get_features (ObjectSelected, WindowHandle, Circularity, Area, RowRegionCenter, ColumnRegionCenter)（circularity (ObjectSelected, Circularity)area_center (ObjectSelected, Area, Row, Column)dev_set_color ('white')return ()）* 对变量赋值FeaturesArea := [FeaturesArea,Area]FeaturesCircularity := [FeaturesCircularity,Circularity]*将元组的数值转换为浮点型FeatureVector := real([Circularity,Area])*该方法已提前将样本分为两类，每类数量已提前设定好，橘子和柠檬各两张图片if (I <= 2)*将训练样本添加到训练数据中（GMM句柄，特征向量，类别ID为0，不添加高斯噪声）add_sample_class_gmm (GMMHandle, FeatureVector, 0, 0)*此过程在图形窗口“窗口句柄”中的位置（Row,Column）显示文本。（文本显示Add to Class加类名，行坐标，列坐标，黑色，box参数为ture,表示文本显示在橙色框中）disp_message (WindowHandle, 'Add to Class:' + ClassName[0], 'window', RowRegionCenter, ColumnRegionCenter - 100, 'black', 'true')else*ID为1add_sample_class_gmm (GMMHandle, FeatureVector, 1, 0)disp_message (WindowHandle, 'Add to Class:' + ClassName[1], 'window', RowRegionCenter, ColumnRegionCenter - 100, 'black', 'true')endifendfor*显示 'Press Run (F5) to continue' 在屏幕的右下角disp_continue_message (WindowHandle, 'black', 'true')stop ()
endfor
dev_clear_window ()
* 
* 自定义函数，构建可视化空间，可以显示圆度和面积的二维坐标系，里面内容有点复杂，包括画坐标系，显示特征值两部分，有兴趣的同学可以仔细看看里面的代码来复现一遍，这里就不细述。两个特征变量里面分别有12个值，对应每个对象的特征值，将其放到坐标系中，橘子为深灰，柠檬为浅灰色。
visualize_2D_feature_space (Cross, Height, Width, WindowHandle, FeaturesArea[0:5], FeaturesCircularity[0:5], 'dim gray', 18)
* 'oranges', 40, 440
visualize_2D_feature_space (Cross, Height, Width, WindowHandle, FeaturesArea[6:11], FeaturesCircularity[6:11], 'light gray', 18)
* 'lemons', 70, 440
disp_continue_message (WindowHandle, 'black', 'true')
stop ()
* 
* 训练分类器（句柄，最大迭代次数，阈值，计算方法，防止协方差矩阵异常的正则化值，类中心数量，每个类的迭代次数）这里就是halcon的便利之处，直接将大量的代码封装，我们只需要更改几个关键参数即可，但也要对GMM训练算法有所了解，后面会专门写一篇GMM算法的文章。
train_class_gmm (GMMHandle, 100, 0.001, 'training', 0.0001, Centers, Iter)
* 
* 分类，下面的基本就是上面提取特征值的过程，没啥特殊的，就不每行注释了。
for I := 1 to 15 by 1read_image (Image, 'color/citrus_fruits_' + I$'.2d')dev_display (Image)* 'Classify Image', 10, 10get_regions (Image, SelectedRegions)dev_display (SelectedRegions)count_obj (SelectedRegions, NumberObjects)for J := 1 to NumberObjects by 1select_obj (SelectedRegions, ObjectSelected, J)get_features (ObjectSelected, WindowHandle, Circularity, Area, RowRegionCenter, ColumnRegionCenter)FeaturesArea := [FeaturesArea,Area]FeaturesCircularity := [FeaturesCircularity,Circularity]FeatureVector := real([Circularity,Area])*应用上面训练的模型对测试数据的特征进行分类（句柄，特征向量，最佳类数（我的理解是指返回一种结果），分类结果（橘子是0，柠檬是1），后验概率，概率密度，归一化概率（通过这个概率进行判断））classify_class_gmm (GMMHandle, FeatureVector, 1, ClassID, ClassProb, Density, KSigmaProb)*显示信息disp_message (WindowHandle, 'Class: ' + ClassName[ClassID], 'window', RowRegionCenter, ColumnRegionCenter - 100, 'black', 'true')disp_message (WindowHandle, 'KSigmaProb: ' + KSigmaProb, 'window', RowRegionCenter + 30, ColumnRegionCenter - 100, 'black', 'true')endfor*如果测试图片数量不等于15，显示暂停。if (I != 15)disp_continue_message (WindowHandle, 'black', 'true')endifstop ()
endfor
* 清除分类器内存
clear_class_gmm (GMMHandle)

三、总结

Halcon进行GMM分类的全过程包括以下几部分：

  1. 预处理，包括阈值处理，二值化，提取区域或者轮廓特征等；
  2. 提取样本特征；可以是圆度，面积，也可以是颜色，轮廓，主要看那种特征适合分类。
  3. 用add_sample_class_gmm将样本特征添加到分类器，对特征进行训练，得到最终GMM模型。
  4. 提取测试样本的特征。
  5. 应用分类器对测试数据进行分类，这里Halcon把代码封装了，大家可以去看看C++或python版本的分类代码，会对这个分类方法有更深的了解，至于先验后验概率密度之类的东西，大家自己查下吧，哈哈，要慢慢理解。
    第一次写博客，希望将自己的学习过程记录下来，也分享给大家，希望共同进步。必须强调一点，一🗡三连。

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