*此示例程序向您展示如何使用GMM分类器进行新颖性检测以执行Web检查任务。 要进行新奇检测，
*计算属于单个训练类的所有像素，然后进行计算从分类ROI中减去以提取错误像素。 对于网络检查任务，GMM因此可用于检测纹理与训练好的物体的纹理不对应。
read_image (Image, 'plastic_mesh/plastic_mesh_01')
get_system ('example_dir', HalconExamples)
*用于分类的纹理过滤器将返回图像处的伪像边界，因为要检查的塑料网的图像不包含整数个网格单元格。 因为这会导致错误的检测到图像边界处的错误，我们必须排除靠近的区域图像边界来自训练和分类。 这是通过以下方式完成的长方形。 请注意，图像后来缩小了两倍。
gen_rectangle1 (Rectangle, 10, 10, Height / 2 - 11, Width / 2 - 11)
* 创建GMM模型，5个训练的特征向量，1个样本分类，高斯中心范围[1,5]，协方差矩阵'Spherical'，预处理normalization”，5个特征向量所指向的组件数，种子随机数初始化42
create_class_gmm (5, 1, [1,5], 'spherical', 'normalization', 5, 42, GMMHandle)
*从5张图片抽取特征
for J := 1 to 5 by 1
read_image (Image, 'plastic_mesh/plastic_mesh_' + J$'02')
*缩小图片，加快速度
zoom_image_factor (Image, ImageZoomed, 0.5, 0.5, 'constant')
gen_texture_image (ImageZoomed, ImageTexture)
******************************************************************************************************************************
* The texture image is a five-channel image that contains the result of applying
* five different Laws filters, which basically correspond to first and second
* derivatives, and smoothing them sufficiently.
*纹理图像是包含应用结果的五通道图像
*五种不同的法律过滤器，基本上对应于第一和第二
*衍生物，并充分平滑它们。
纹理分析是图像处理中的一种典型任务，texture_laws是Halcon中纹理分析的重要算子，其本质原理是利用不同的kernel与图像进行卷积运算，提取出图像的高频部分或低频部分。
纹理（texture）由纹理单元（texel）组成，纹理单元是纹理图像中最小的重复单元，texel是纹理的基本单元。
纹理分析的第一种典型应用是利用纹理滤波器对图像进行滤波处理，以增强（enhance）或抑制（suppress)特定的纹理。滤波后的图像通过blob analysis或者分类算法，将具有相同纹理的部分分割为同一区域（region）。
第二种典型应用是计算图像的纹理特征用于图像的分类，纹理滤波器作为预处理滤波器来增强（enhance）或抑制（suppress)特定的纹理。Halcon中标准的纹理特征（feature)算子是gen_cooc_matrix（生成共生矩阵），另一个常用的算子是entropy_gray（灰度熵，用于计算图像的平均信息量（entropy）和各向异性（anisotropy））。
texture_laws算子的语法如下：
texture_laws(Image : ImageTexture : FilterTypes, Shift, FilterSize : )
Image：原始图像
ImageTexture：经过纹理滤波器滤波后的图像
FilterTypes：滤波器的类型
Shaft：滤波后图像的灰度缩放系数，具体实现公式未知，实际使用过程中降低了滤波后图像的灰度，使得使用不同滤波器类型的滤波后图像具有可比性
FilterSize：滤波器尺寸，可选3,5,7
滤波器类型由滤波向量（vector）的两个字母组成，第一个字母表示在列方向的滤波器向量，第二个字母表示在行方向的滤波器向量。处理过程中，先对图像的一个方向进行滤波（具体从列方向还是行方向开始未知），再对图像的另一个方向进行滤波。
以3x3的滤波器矩阵为例：
l = [ 1 2 1 ],
e = [ -1 0 1 ],
s = [ -1 2 -1 ]
滤波向量l增强滤波方向的图像的亮度。滤波向量e检测了滤波方向上的突变（即边缘，高频区域）。滤波向量s同样检测了滤波方向上的突变（与滤波向量e检测方法不一样）。滤波后图像很容易溢出（这不是个准确说法，实际意义是对于byte类型的图像，灰度值超过了255），因此需设置合适的shaft值缩放灰度值。
一般来说，可以选择滤波向量中的 "l", "e", "s", "r", "w", "o"与滤波向量"l"组合来增强图像的低频部分，或者与滤波向量"o"组合来增强图像的高频部分。
滤波器类型的第二个字母"l", "e", "s", "r", "w", "o"依次检测图像低频部分到高频部分。例如，滤波器"le"检测图像 中相对低频的部分，而滤波器"ls"检测图像中相对高频的部分。
texture_laws (Image, ImageEL, 'el', 5, 5)
texture_laws (Image, ImageLE, 'le', 5, 5)
texture_laws (Image, ImageES, 'es', 1, 5)
texture_laws (Image, ImageSE, 'se', 1, 5)
texture_laws (Image, ImageEE, 'ee', 2, 5)
*把5张图片合成一个图片的通道
compose5 (ImageEL, ImageLE, ImageES, ImageSE, ImageEE, ImageLaws)
*高斯平滑，过滤高频，剩下低频
smooth_image (ImageLaws, ImageTexture, 'gauss', 5)
return ()
******************************************************************************************************************************
* Add the samples to the classifier.
*把抽取的特征图像和要处理的区域添加到高斯模型中去，高斯模型的标准偏差是2
add_samples_image_class_gmm (ImageTexture, Rectangle, GMMHandle, 2.0)
特征图
区域
endfor
*训练高斯模型
迭代次数是1000，期望误差阈值是0.001，'training'发生的概率是依据样本中的概率推断，
Regularize:默认值0.0001，防止计算中出现奇异协方差矩阵。增加到协方差矩阵的对角线上的一个很小的值
输出参数，输出类的中心个数，迭代次数
train_class_gmm (GMMHandle, 1000, 0.001, 'training', 1e-4, Centers, Iter)
*测试图片
for J := 1 to 14 by 1
read_image (Image, 'plastic_mesh/plastic_mesh_' + J$'02')
zoom_image_factor (Image, ImageZoomed, 0.5, 0.5, 'constant')
dev_display (ImageZoomed)
gen_texture_image (ImageZoomed, ImageTexture)
reduce_domain (ImageTexture, Rectangle, ImageTextureReduced)
* Classify samples belonging to the trained class with the GMM.
classify_image_class_gmm (ImageTextureReduced, Correct, GMMHandle, 0.001)
* Subtract them from the ROI to obtain the texture errors.
*/用原来画的检测区域减去分类出来的区域
difference (Rectangle, Correct, Errors)
* Postprocess the returned raw errors to remove insignificant parts of the
* detected errors.
*开运算，闭运算
opening_circle (Errors, ErrorsOpening, 3.5)
closing_circle (ErrorsOpening, ErrorsClosing, 10.5)
connection (ErrorsClosing, ErrorsConnected)
*筛选面积大于300的就是缺陷
select_shape (ErrorsConnected, FinalErrors, 'area', 'and', 300, 1000000)
count_obj (FinalErrors, NumErrors)
dev_set_color ('red')
dev_set_draw ('margin')
dev_set_line_width (3)
dev_display (FinalErrors)
if (NumErrors > 0)
disp_message (WindowHandle, 'Mesh not OK', 'window', 10, 10, 'black', 'true')
else
disp_message (WindowHandle, 'Mesh OK', 'window', 10, 10, 'black', 'true')
endif
if (J < 14)
disp_continue_message (WindowHandle, 'black', 'true')
endif
stop ()
endfor
clear_class_gmm (GMMHandle)