使用 LUT 加速颜色分类可快速识别物体。
分类是基于选定特征将物体分配到若干类别之中的技术。处理图像时，分类的物体通常是像素或区域。要将一个物体分配给一个特定类，必须首先通过训练，以此来定义区分各个类的特征空间之间的边界。然后，对未知物体进行分类时，可以找到他的类，该类的特征空间与未知物体的特征值之间应具有最大的对应关系。 选择可以用于精确分类的特征往往可能要耗费大量时间。为简化这一流程，MVTec 开发了自动特征选择工具，可自动选择构建分类器时使用的最佳特征集合。
MVTec 的软件产品支持几种不同的分类技术，包括：- 支持向量机 (SVM)
- k-邻近 (kNN)
- 多层感知器 (MLP)
- 高斯混合模型 (GMM)
- 卷积神经网络 (CNN)
分类可用于：
- 图像分割
将图像分割为具有相似颜色或纹理的区域 - 物体识别
在一组不同类型的物体中查找特定类型的物体 - 质量控制
确定物体是否合格 - 新颖性检测
检测物体的变化或缺陷 - 光学字符识别 (OCR)
