(完整word版)NIVisionBuilderAI入门教程第四章图像增强

图4-14 颜色分类器-Add Class添加类别

添加完需要的类别后，然后在类别表单中选择合适的类别。如我们类别中的Blue、Green、Red三个类，我们ROI为红色，则选择Red类别。然后点击Add Sample添加样品，添加ROI中的颜色到选择的类别中。

图4-15 颜色分类器-添加样品

点击完添加样品后，在Red所在的类别后面的#Samples样品数中可以发现其数由0变为1。这时就已经完成了一个样品的添加。

也可以点击Delete Class删除类别、Rename Class重命名类别。

图4-16 颜色分类训练-Classify分类

当我们添加完样品后，在Classify分类选项卡中的Train中Train Classifier按钮后面有一个黄色的感叹号，表示需要训练，我们点击此Train Classifier按钮，完成训练。

图4-17 完成训练

完成训练后，Train Classifier训练分类器后面的黄色感叹号消失了，在Classify分类中出现了结果（Class Label: Red； Classification Score: 1000分类分值，表明指定的类来表征输入样品比其它类到底有好多少；Identification Score: 1000认出分值，表明输入样品与指定类的相似度，仅当分类分值未达到指定的分数时才使用此值）以及最接近的样品图片。

图4-18 颜色分类器-Edit Classifier编辑分类器

在编辑分类器中，左上角会显示所有的Class Label类别标签。如果有了解过OCR的话，在这里就比较容易了，这其中就相当于把很多种颜色归于一类，如深蓝、天蓝、海蓝等都归为Blue，而在字符识别中，我们可以把宋体的石、楷体的石、华文行楷的石都认为是石字。或者是认为5号字体的石、3号字体的石、60点的石也都认为是石。 编辑分类器的左边则可以对分类器文件添加说明信息。也可以使用Relabel对类别进行重命名，也可以使用Delete删除选中的类别样品。下面的Brows Display则可以显示所有的样品，也可以选择某个类别的所有样品。

设置完成后，保存颜色分类器文件，关闭颜色分类器训练界面，返回函数节点。如图4-9所示的主体选项卡。

切换到Settings设置选项卡：