怎么用halcon里的SVM训练识别瓶子的轮廓

想做一个自动回收塑料瓶的机器
需要用到halcon里SVM算子
但是不知道具体应该怎样写算子

该回答引用GPT:
要使用Halcon里的SVM训练识别瓶子的轮廓，首先需要准备训练数据，即收集足够多的瓶子的图像，并将其分为正样本和负样本，然后使用Halcon的SVM训练算子，如下：

```
svm_train_model (TrainingData, ModelID, 'rbf', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', 'auto', '
如还有疑问，可留言帮助解决。

• 给你找了一篇非常好的博客，你可以看看是否有帮助，链接：【深度学习】SVM解决线性不可分情况（八）
• 除此之外, 这篇博客: 《自然语言处理实战入门》文本分类 ---- 使用词向量与SVM 进行文本分类中的 文章向量融合 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  

• import numpy as np
  #num_features表示的文本单词维度大小
  
  w2v_model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format('./word2vec_model.txt',binary=False)
  
  def average_word_vectors(words,model,vocabulary,num_features):
      feature_vector=np.zeros((num_features,),dtype='float64')
      nwords=0
      for word in words:
          if word in vocabulary:
              nwords=nwords+1
              feature_vector=np.add(feature_vector,model[word])
      if nwords:
          feature_vector=np.divide(feature_vector,nwords)
      return feature_vector
  
  def averaged_word_vectorizer(corpus,model,num_features):
      #get the all vocabulary
      vocabulary=set(model.wv.index2word)
      features=[average_word_vectors(tokenized_sentence,model,vocabulary,num_features) for tokenized_sentence in corpus]
      return np.array(features)
  
  def get_word_vectors(data):
      words_art=[]
      for i in range(len(data)):
          words_art.append((data.loc[i]))
      return averaged_word_vectorizer(words_art,model=w2v_model,num_features=128)