MATLAB图像处理工具箱集合

MATLAB 的图像工具箱，功能真是挺全的，尤其适合做二值图像或者搞机器视觉的朋友用。像边缘检测、图像增强、连通区域这些基础操作，全都有现成的函数。你直接丢进去一张图，几行代码就能跑出效果，调试起来也方便，响应也快。 applylut比较适合做一些二值图的边缘调整，比如你用查找表快速突出某一类特征，代码也简单： A = applylut(BW, lut); 用在图像分割前的预效果还不错。 bestblk这个用来自动算最佳块大小，大图的时候效率提升蛮的。你传个图尺寸，它就帮你算好最合适的块，挺省事： siz = bestblk([mn], k); blkproc则是老牌的块函数，适合跑一些自定义

Matlab图像处理工具箱函数详细解析涵盖所有图像处理函数的详细说明。

这个库是我作为艺术爱好的一部分开发的，包含了各种图像处理和降级功能。尽管我尝试将一些功能扩展到更通用的图像编辑或分析工具中，但请注意，这些工具并非出于这种意图而诞生。我发布这些工具的基本假设是：如果对我有用，对其他人部分也会有帮助。这个库在R2009b和R2015b中编写和测试，并在R2012a和R2019b中进行了初步测试。只有少数文件使用了IP工具箱（请参阅DEPENDENCIES.txt）。如果您发现错误，请通过我的个人资料告诉我。重要功能包括GUI扩展、多模型拾色器、Alpha和4D图像浏览器、图像融合和遮罩工具等。

Piotr 的图像和视频 Matlab 工具箱算是我用过的比较顺手的图像工具之一了。自带的函数挺丰富，搞图像分割、边缘检测啥的都比较方便，尤其适合搞视觉算法的朋友。 Piotr 的工具箱里封装了不少常用算法，比如nonMaxSupr、edgesDetect这些，用起来比较省事。你不用从头写，直接调用就能上手，响应也快，调试的时候挺省心。 像你要跑一个边缘检测，只需要几行代码，基本这样： model = load('models/forest/modelBsds'); I = imread('example.jpg'); edges = edgesDetect(I, model.model);

MATLAB 的图像工具箱，真的是搞图像的利器，尤其是二值图像那块，功能挺全，操作也直观。像applylut这种基于查找表的边缘，配合makelut用起来效率还挺高。如果你经常做块，bestblk和blkproc组合用，基本上能搞定大图分块，而且还能加速不少。brighten调亮图像的时候方便，适合做视觉对比实验。面积计算、欧拉数、轮廓提取这类操作，bwarea、bweuler、bwmorph都挺好上手。对了，像bwfill和bwlabel，连通区域、填洞啥的也都不赖，适合搞医学图像或者目标检测的前阶段。

展示Matlab图像处理工具箱中使用imshow函数显示滤波前后的图像。

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Machine Vision Toolbox（MVTB）适用于MATLAB版本4，提供了广泛的机器视觉和基于视觉的控制功能。该工具箱包含超过100个功能，涵盖图像文件的读写、采集、显示、过滤、斑点检测、特征提取等操作。通过网络摄像头输入，可以在MATLAB中实现视觉伺服系统。MATLAB的矩阵操作使得处理图像的数学形态学、单应性、视觉雅可比、相机校准和色彩空间转换变得简单直观。

此工具箱提供Matlab算法和工具源码，适用于毕业设计、课程设计等。所有源码都经过严格测试，可直接运行使用。Matlab作为一种高级编程语言和环境，专为数值计算和科学与工程应用而设计，在算法开发和实现方面具备以下优势： 丰富的函数库: Matlab拥有涵盖数学、信号处理、图像处理、优化、统计等领域的丰富函数库，为开发者提供现成的工具和算法，简化开发过程。 易用性: Matlab语法简洁易懂，编程环境直观，便于开发者快速实现和测试算法。 快速原型开发: Matlab提供交互式开发环境，支持实时查看和修改变量、绘制图形、调试代码等，加速算法迭代和优化。 可视化: Matlab强大的可视化和绘图功