Nun soll der Benutzer aber die Trainingsbeispiele eben nicht per Hand generieren müssen. Er soll möglichst nicht einmal merken, daß er gerade als Lehrer für einen Trainingsalgorithmus dient. Deswegen wird er von einem grafischen Tool unterstützt. Es gilt, ein paar Beispiele für jede zu lernende Klasse einzusammeln.
Das hierzu verwendete Verfahren ist die Anpassung eines von Schröter [17] für die Kalibrierung einer Gesichtserkennung entwickelten Verfahrens. Der Benutzer muß nacheinander die verschiedenen Farben in die Kamera halten. Er kann von jeder Farbe ein oder mehrere Bilder aufnehmen. Die Farben sind in einer Maske zu platzieren, die auch vom Benutzer an die Form der Objekte angepaßt werden kann. Alle Punkte, die sich innerhalb der Maske befinden, werden der Liste der Trainingsbeispiele als Beispiele für die aktuelle Farbklasse hinzugefügt. Dabei ist es sehr wahrscheinlich, daß einige Beispiele mehrmals auftreten. Um diese Wiederholungen und die Anzahl der Pattern zu begrenzen, wird ein Histogramm des aufgenommenen Bildbereiches berechnet. Es werden nur die Farbwerte in die Liste aufgenommen, die häufiger als ein bestimmter Schwellwert aufgetreten sind. Dabei wird jeder Farbwert, je nach Einstellung, nur einmal oder proportional (zum Auftreten) oft eingefügt.
