【计算机视觉】Matlab自动识别和增强地质断层结构的新方法

2011年4月19日举行的“计算机视觉与Matlab”网络研讨会演示文件展示了Matlab在计算机视觉领域的应用。

利用k-means算法对图像进行色彩和纹理分割，内含详尽实验报告和Matlab代码，撰写过程历时10天，深入分析每一步。

计算机视觉：解读图像奥秘 2020年，数字图像的数量爆炸式增长。图像无处不在，推动着我们去了解计算机视觉。 什么是计算机视觉？ 它是人工智能的一个分支，致力于训练计算机理解和解释视觉世界。通过编写程序，让计算机“看懂”图像内容，识别物体、场景和人脸等。 人类视觉与计算机视觉 尽管两者都能处理视觉信息，但人类视觉更为高效。人脑能迅速识别物体，而计算机需要逐像素分析。 图像处理与计算机视觉 图像处理是对图像进行变换，例如调整颜色或大小。计算机视觉则利用图像处理算法解决更复杂的任务，例如物体识别。 深度学习与计算机视觉 深度学习推动了计算机视觉的发展，神经网络方法在解决图像识别等任务上取得显著成果。

这篇文章涵盖了底特律仁慈的图像处理和计算机视觉的任务，内容涉及使用Matlab、C++和Python等多种工具的随机组合教材。

该项目详细介绍了使用MATLAB进行分块图像拼接的计算机视觉技术。讲义幻灯片和作业内容由UIUC计算机视觉专家Svetlana Lazebnik提供。计算机视觉是教授机器如何看的学科，涵盖了3D几何和物体识别两大主题。学生将通过课程理解视觉文献，并实现现代视觉系统的核心组件。先修条件包括概率论、线性代数和微积分基础，MATLAB编程技能尤为重要。

MATLAB代码影响了一个典型的单词分类管道示例。该项目介绍图像识别，从简单的方法开始（微小图像和最近邻分类），探索场景识别任务，并研究包括量化局部特征和线性支持向量机学习分类器在内的先进技术。单词袋模型借鉴自自然语言处理，通过视觉单词频率直方图进行分类，忽略图像中的空间信息。视觉单词“词汇”通过聚合大量本地特征集创建。详细信息可参见Szeliski第14.4.1章和14.3.2节。实现基本的单词袋模型，通过在15个场景数据库上进行训练和测试，有机会获得额外的信誉。

步骤 1: 准备环境 确保已安装 Matlab 和相应的图像处理工具箱。 步骤 2: 读取图像 使用 imread 函数加载待处理的图像。 img = imread('your_image.jpg'); 步骤 3: 转换颜色空间 将图像转换为 HSV 或 LAB 颜色空间以便于颜色分析。 hsv_img = rgb2hsv(img); 步骤 4: 颜色提取 定义需要提取的颜色范围，并使用逻辑索引创建掩模。 mask = (hsv_img(:,:,1) > lower_bound) & (hsv_img(:,:,1) < upper> 步骤 5: 应用掩模 将掩模应用

MATLAB眼球识别源码3Dvision存储库提供各种与3D计算机视觉密切相关的MATLAB和C/C++开源代码，包括特征跟踪、分割、对象识别以及3D重建。这些源码基于多本计算机视觉著作，如《3D视觉邀请》和《计算机视觉中的多视图几何》。

1.图像处理概述2.MATLAB编程基础3.图像预处理技术4.图像分割方法5.图像修复与校正技术6.图像特征提取方法7.图像识别技术8.图像数据压缩与编码技术9.实际应用案例