前言
在工业应用中，需要对产品进行分类。比如：制药公司，生产的药丸，需分类包装。因此，机器视觉工程师研发出了分类器，以满足工业发展的需要。
图像分类原理：
根据不同的特征，如颜色，寻找合适的分界规律，该规律适应于大部分的图像数据。例如：直线y=ax+b，将图像中的像素分成两类。
算子：
create_class_svm（）创建分类器
add_samples_image_class_svm（）添加样本至分类器
train_class_svm（）训练分类器
classify_image_class_svm（）使用分类器将图像分类
clear_class_svm（）清除分类器
*关闭窗口
dev_close_window ()
*打开窗口
dev_open_window (0, 0, 512, 512, 'black', WindowHandle)
*读取图像
read_image (Image, 'C:/Users/Allegro/Desktop/图片/七色花.jpeg')
*创建空数组
gen_empty_obj (My_obj)
*循环存储区域变量
for Index := 1 to 8 by 1
*画区域
draw_region (Region, WindowHandle)
*将区域放入数组
concat_obj (My_obj, Region, My_obj)
endfor
*创建SVM分类器
create_class_svm (3, 'rbf', 0.02, 0.01, 8, 'one-versus-all', 'normalization', 10, SVMHandle)
*添加样本至SVM分类器
add_samples_image_class_svm (Image, My_obj, SVMHandle)
*训练样本
train_class_svm (SVMHandle, 0.001, 'default')
*使用SVM分类器将图像进行分类
classify_image_class_svm (Image, ClassRegions, SVMHandle)
*清除分类器，释放内存
clear_class_svm (SVMHandle)
