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MATLAB机器视觉工具箱及HOG、SIFT、Gabor、光流法等源代码与图像

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简介：
本资源包包含MATLAB环境下实现的机器视觉关键算法（如HOG、SIFT、Gabor滤波器和光流法）及其应用示例，适用于图像处理研究和学习。 MATLAB机器视觉工具箱中的HOG（方向梯度直方图）、SIFT（尺度不变特征变换）、Gabor滤波器以及光流法的源代码和相关图片已经亲测可以运行。

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  • MATLAB机器视觉工具箱及HOG、SIFT、Gabor、光流法等源代码与图像
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    本资源包包含MATLAB环境下实现的机器视觉关键算法（如HOG、SIFT、Gabor滤波器和光流法）及其应用示例，适用于图像处理研究和学习。 MATLAB机器视觉工具箱中的HOG（方向梯度直方图）、SIFT（尺度不变特征变换）、Gabor滤波器以及光流法的源代码和相关图片已经亲测可以运行。
     
  • MATLAB的机器视觉工具箱
    优质
    MATLAB的机器视觉工具箱提供了一系列函数和应用程序，用于图像处理、分析、可视化及算法开发。它支持多种标准数据格式，并包含示例和文档指导用户快速上手进行机器视觉应用开发。 解压该工具箱，将其加载到MATLAB安装目录下的toolbox文件夹中，并在MATLAB主页面的设置路径上选择并添加该文件夹。成功加载后即可正常使用。
     
  • MATLAB中的光流法工具箱代码
    优质
    本简介介绍MATLAB中用于计算图像序列间运动信息的光流法工具箱的相关代码。此工具箱为视觉研究和开发提供了便捷高效的解决方案。 最新版本的光流法代码工具箱提供了用于机器视觉和图像识别的MATLAB代码。
     
  • 机器人与机器视觉工具箱.zip
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    《机器人与机器视觉工具箱》是一款集成了多种算法和函数的MATLAB工具包，专为机器人技术及计算机视觉应用的设计、仿真与分析而设计。 下载机器人和机器视觉的工具箱后解压，并将文件夹剪切到MATLAB安装目录下的toolbox子文件夹内。接着打开MATLAB，在主页上点击设置路径选项，添加刚刚移动的文件夹及其内容至搜索路径中。最后只需运行startup_rvc.m文件即可使用其中提供的函数了。
     
  • MATLAB计算机视觉工具箱
    优质
    MATLAB计算机视觉工具箱提供了一系列算法和函数，用于执行包括图像处理、特征检测与提取等在内的多种计算机视觉任务。 MATLAB软件的一个扩展工具箱主要用于处理和分析图像及视频数据。该工具箱包含大量用于图像处理、特征提取、目标检测、图像配准、三维重建以及机器学习等领域的算法与函数。 MATLAB机器视觉工具箱不仅提供了快速高效的图像处理功能，还具备丰富的可视化能力，使用户能够更直观地理解图像和视频内容。它支持设计和测试计算机视觉系统，包括3D 视觉和视频处理系统，并提供特征检测、对象识别、语义分割及相机标定等算法与应用。此外，该工具箱还包括视觉和点云 SLAM（同时定位与地图构建）、立体视觉、点云处理以及运动估计等功能。 图像处理和计算机视觉是MATLAB的重要应用领域之一。
     
  • 数字图像处理及机器视觉（Visual C++与Matlab实现）配套光盘源代码
    优质
    本书配套光盘包含丰富的数字图像处理和机器视觉实验程序源代码，采用Visual C++和MATLAB两种语言编写，帮助读者深入理解算法原理并快速上手实践。 学习数字图像处理和机器视觉的宝贵资料包括随书配套光盘，其中包含全部源码。这些源码中有使用Matlab仿真实现的代码以及用Visual C++实现的代码。
     
  • MATLAB中的光流法工具箱
    优质
    MATLAB中的光流法工具箱提供了一系列算法和函数，用于计算视频序列中物体运动的速度场。该工具箱支持多种光流估计方法，便于用户进行计算机视觉研究与开发。 最新版本的光流法代码工具箱现已在MATLAB上发布。该工具箱适用于机器视觉与图像识别领域，提供了先进的算法和技术支持。
     
  • Peter Corke推荐的MATLAB机器视觉工具箱(MVTB)
    优质
    MVTB是由Peter Corke推荐的一款专为MATLAB设计的机器视觉工具箱，包含多种算法和函数，便于用户进行图像处理与分析。 机器视觉工具箱（MVTB）提供了多种函数，用于相机建模、图像处理、图像特征提取、多视图几何以及基于视觉的控制。
     
  • 图像处理、分析及机器视觉源码
    优质
    本资源库汇集了丰富的图像处理与分析、机器视觉算法的源代码，涵盖滤波、边缘检测、特征提取等多种技术领域。适合科研人员和开发者深入学习与应用。 《经典书籍：图像处理、分析与机器视觉（第三版）》的源码对于学习图像处理的同学来说非常有帮助！
     
  • MATLAB工具箱大全之计算机视觉工具箱VFfeat-0.9.21
    优质
    VFfeat是一款功能强大的计算机视觉工具箱，适用于MATLAB环境。它包含多种算法和模型，用于图像描述子提取、物体检测等任务，帮助用户高效地进行视觉数据分析与处理。版本0.9.21提供了多项优化及更新。 MATLAB工具箱大全中的计算机视觉工具箱VFfeat-0.9.21专为进行高级计算机视觉研究和开发而设计，是一个功能强大的工具集。VFfeat是Visual Feature Features的缩写，提供了一系列高效的特征检测、描述和匹配算法，极大地简化了在MATLAB环境中进行视觉计算的过程。 计算机视觉是一门多领域交叉学科，涉及图像处理、机器学习、模式识别、神经网络等多个方面。VFfeat工具箱专注于视觉特征提取这一核心任务，包括但不限于SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）和HOG（方向梯度直方图）等经典算法。这些特征对于物体识别、图像分类、图像检索和图像配准等应用至关重要。 1. SIFT特征：SIFT是一种鲁棒的局部特征，对图像的缩放、旋转和光照变化具有不变性。VFfeat工具箱实现了完整的SIFT流程，包括尺度空间极值检测、关键点定位、方向分配和描述符计算。这些特征在许多计算机视觉任务中表现出色，如目标检测和跟踪。 2. SURF特征：SURF作为SIFT的快速替代，通过高斯差分检测器和Hessian矩阵快速找到关键点，并使用Haar小波进行描述符计算。VFfeat中的SURF实现有助于在保持性能的同时减少计算时间。 3. HOG特征：HOG特征常用于行人检测和物体识别，通过计算图像每个像素邻域的梯度方向直方图。VFfeat工具箱提供了HOG的计算和可视化功能，有助于理解和优化基于HOG的算法。 除了上述主要特征提取方法外，VFfeat还包含了其他辅助工具，如图像金字塔构建、特征匹配、聚类和可视化等。这些工具使得研究人员能够快速实验并比较不同特征表示的性能，从而优化他们的计算机视觉系统。 在使用VFfeat时，用户可以通过MATLAB脚本或函数接口来调用各种功能。VFfeat的源代码是开放的，允许开发者深入理解算法内部工作原理，并进行定制和优化。此外，VFfeat通常与其他MATLAB工具箱（如VLFeat或OpenCV）结合使用，以实现更全面的功能。 总的来说，MATLAB工具箱大全中的VFfeat-0.9.21为计算机视觉研究者和工程师提供了一个强大的平台，在MATLAB环境中快速原型设计、测试和部署计算机视觉算法。无论是在学术研究还是工业应用中，VFfeat都是一个不可或缺的资源。