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Relief-F 算法是由 Kononenko 在 Relief 算法基础上扩展得到的，可以用来解决多分类与回归问题。 Relief-F 特征选择算法利用特征与类别间的相关程度判别特征的敏感程度，敏感的特征能使同类样本靠近，非同类样本远离。基本思想是： 先随机从总样本集 D中获取一个样本 R， 然后在 与 R 同类样本集中和与R 异类 样 本 集 中 各 获 取 k 个近 邻 样 本， 在 特 征 集 F中如果某个特征上异类样本的距离大于同类样本，则这个特征是有利于分类的，增加其权重，重复 n 次 取所有结果的均值作为每个特征的最终权重值.

c#联合halcon自定义直线卡尺

        本例子集成了“MLP”,"SVM","KNN","GMM",分类器算法，可以作为进行物体分类，缺陷检测的参考案例。

锐化效果显示图像 例子

识别结果详见下图，识别图像不错的例子

C# SCADA源码修复，完全可用

入门级GDI画图实例

指针仪表自动读数代码和工程halcon11源代码 软件，已经调试直接可以运行。压缩包中包含两张处理图像，便于学习改良。

使用GDI 进行动态会制多叉树代码，例子是使用FP-Tree算法生成的一个多叉树进行动太绘制

在这个程序中，我们读取两张图像，进行特征匹配。然后根据匹配得到的特征，计算相机运动以及特征点的位置。这是一个典型的Bundle Adjustment，我们用g2o进行优化。