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MexOpenCV——MATLAB插件

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简介:
MexOpenCV是一款将OpenCV库与MATLAB无缝结合的插件,使用户能够直接在MATLAB环境中调用OpenCV的强大功能,极大地丰富了图像处理和计算机视觉应用开发的可能性。 mexopencv利用Matlab调用OpenCV实现。

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客服
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  • MexOpenCV——MATLAB
    优质
    MexOpenCV是一款将OpenCV库与MATLAB无缝结合的插件,使用户能够直接在MATLAB环境中调用OpenCV的强大功能,极大地丰富了图像处理和计算机视觉应用开发的可能性。 mexopencv利用Matlab调用OpenCV实现。
  • OpenCV与MexOpenCV 3.4.1
    优质
    本项目专注于使用OpenCV库进行图像处理和计算机视觉编程,并提供MexOpenCV在MATLAB中的应用实例,适用于版本3.4.1。 opencv与mexopencv 3.4.1在matlab2018b、win10和vs2015环境下可用。
  • MexOpenCV 3.4.1 版本
    优质
    MexOpenCV 3.4.1 是一款基于 OpenCV 计算机视觉库的 MATLAB 接口工具包,便于用户在 MATLAB 环境下调用 OpenCV 的图像处理功能。 配置MATLAB连接OpenCV需要一些步骤。首先安装MATLAB软件,然后安装Visual Studio 2015(或其它版本),我尝试过多个版本但最后选择了VS2015。接着安装OpenCV,并确保mexopencv与所选的OpenCV版本相匹配,比如使用3.4.1版。配置好之后可以参考相关教程完成设置。 最近我在进行图像识别和数据读取的工作,如果有懂这方面知识的朋友也可以交流一下经验。
  • MATLAB中使用OpenCV的MexOPencv开发工具包
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    简介:MexOPencv是用于在MATLAB环境中调用OpenCV库函数的接口工具包,它允许用户结合MATLAB的强大算法开发能力和OpenCV的高效图像处理功能,从而提高软件开发效率和灵活性。 Mexopencv是用于在MATLAB中使用OpenCV的开发工具包,提供了许多OpenCV API函数接口,并包含将MATLAB数据类型转换为OpenCV数据类型的C++类等。
  • 基于MATLAB和OpenCV 3.4.0的混合编程MexOPenCV工具包
    优质
    简介:MexOPenCV是一款结合了MATLAB与OpenCV 3.4.0功能的混合编程工具包,旨在通过Mex文件实现两者的无缝集成,方便用户利用OpenCV的强大图像处理能力于MATLAB环境中。 mexopencv工具包支持OpenCV 3.4.0版本,在安装后可以在MATLAB中调用OpenCV中的函数。如果在安装过程中遇到问题,可以在评论区提问。
  • MATLAB开发-MATLAB PyrTools
    优质
    PyrTools是一款专为MATLAB设计的插件,它提供了丰富的函数和工具用于图像处理、计算机视觉以及信号分析等领域中的多分辨率分析。 MatlabPyrTools是一个用于图像处理的工具集合,它提供了使用图像金字塔的功能。
  • MATLAB开发-GUILayoutToolbox
    优质
    GUILayoutToolbox是一款用于MATLAB的GUI开发工具箱,它提供了一系列易于使用的功能和布局管理器,帮助开发者快速高效地创建美观且用户友好的图形界面应用。 MATLAB开发中的GUILayoutToolbox是一个用于管理MATLAB GUI布局的工具对象。
  • MATLAB】- wgrib2-1.9.2.zip
    优质
    该资源为MATLAB使用的wgrib2工具包插件版本1.9.2的压缩文件,用于气象数据处理和分析。 【MATLAB扩展包】-wgrib2-1.9.2.zip
  • MATLAB开发-STLFileReader
    优质
    简介:STLFileReader是一款用于MATLAB环境下的插件,专门设计用来读取和处理STL格式文件。它为用户提供了一种便捷的方式来解析三维模型数据,并在MATLAB中进行进一步的分析与操作。 在MATLAB中,STLFileReader是一个用于读取并处理STL(STereo Lithography)文件的工具。这种格式广泛应用于3D打印及计算机辅助设计(CAD)领域,并存储了三维模型表面三角形数据的信息。“stlread”是MATLAB内置的一个功能,专门用来解析这类文件,将其中几何信息转换为MATLAB可以处理的数据结构。 1. STL文件格式介绍: STL文件由一系列的三角面片构成,每个这样的面片通过三个顶点坐标定义,并附带一个法向量来指示表面的方向。这种文件既可以是二进制也可以是ASCII文本形式,其中二进制格式更为紧凑且读取速度更快。“stlread”主要处理的是二进制STL文件,因为这类文件通常更常见并且效率更高。 2. `stlread`函数详解: 使用“stlread”的基本语法为:[vertices, faces] = stlread(filename)。这个命令返回两个输出参数: - vertices: 一个3xN矩阵,每一行代表三角面片的一个顶点,并包含XYZ坐标。 - faces: 一个4xM矩阵,每行表示一个三角形面片,并包括三个指向“vertices”中相应顶点的索引值。第四个元素通常为0。 3. 使用示例: ```matlab [verts, faces] = stlread(example.stl); ``` 在这个例子中,“example.stl”是你要读取的STL文件,而“verts”将包含所有顶点坐标信息。“faces”则包含了如何定义这些顶点组成三角形面片的信息。 4. 数据处理与可视化: 一旦你有了vertices和faces的数据,可以在MATLAB环境中进行各种几何分析操作,如计算体积、表面积等。此外还可以使用`patch`函数来将数据视觉化: ```matlab h = patch(Vertices, verts, Faces, faces); view(3); % 显示三维视图 axis equal; % 使比例一致 ``` “h”是创建的图形对象句柄,你可以进一步调整其颜色、透明度等属性。 5. `license.txt`文件: 这个文件通常包含关于STLFileReader使用条件和限制的信息。你必须遵守这些条款才能合法地使用并分发该工具。 6. 扩展功能: MATLAB社区或在线平台可能提供了额外的STL处理工具,例如“stlwrite”函数用于写入STL文件,或者提供其它几何操作如平滑、裁剪等服务。 总之,“stlread”是解析和处理STL文件的基础工具,在结合了强大的数学与可视化功能之后,可以使3D模型分析及建模工作变得更为简便。如果你需要进行复杂的三维图形处理,则了解并熟练使用“stlread”及相关MATLAB函数是非常重要的。
  • MATLAB中的CPLEX
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    MATLAB中的CPLEX插件是一款用于优化问题求解的强大工具,它将IBM ILOG CPLEX Optimization Studio与MATLAB集成,支持用户高效解决线性、混合整数和二次规划等问题。 MATLAB中的CPLEX插件是将IBM的优化求解器CPLEX与MATLAB环境相结合的一个工具,它允许用户在MATLAB编程环境中解决复杂的线性、混合整数线性、二次规划以及二阶锥规划问题。这个插件极大地扩展了MATLAB在优化计算方面的功能,使科研人员和工程师能够更高效地处理大规模的数学模型。 CPLEX是一款强大的商业优化软件,它包含了先进的算法如基于柱状线性化的整数线性规划求解器、基于内点法的连续优化器等。将CPLEX集成到MATLAB中后,用户可以直接调用这些高效的算法而无需离开熟悉的MATLAB工作空间。 使用MATLAB中的CPLEX插件可以: 1. **定义优化问题**:通过MATLAB语言,用户能够方便地定义线性或非线性的目标函数及约束条件,包括等式和不等式约束。 2. **调用CPLEX求解器**:完成模型构建后,使用MATLAB的`cplex`函数来执行计算。可以设置各种参数以调整优化策略如精度、时间限制等。 3. **结果分析**:在问题解决之后,MATLAB会提供详细的解决方案信息包括最优值、目标函数状态及可行性状况。用户能利用MATLAB工具对这些数据进行深入研究。 4. **灵敏度分析**:通过CPLEX插件还能执行模型参数变化下的解的稳定性测试。 5. **高级建模特性**:例如,使用决策变量分组(lazy constraints)和用户剪切平面(user cuts),这对于处理复杂问题特别有用。 6. **并发求解能力**:支持多线程及分布式计算,在多核处理器或集群环境下加速解决过程。 7. **数据接口简化**:MATLAB与CPLEX之间的无缝数据交换使导入导出变得简单,并且能够与其他工具箱结合使用。 8. **学习资源丰富**:IBM提供了详尽的文档和示例代码,有助于用户快速掌握如何在MATLAB中应用CPLEX插件。 实际应用场景包括工程设计、经济建模、物流规划、金融分析及数据科学等领域。由于其高效稳定的特性,它成为解决复杂优化问题的理想工具之一。通过熟练使用MATLAB中的CPLEX插件,可以显著提高优化计算的效率和能力。