Vlfeat：用于图像理解的计算机视觉库（MATLAB）

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。

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。

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。

Matlab应用于计算机视觉系统开发。探索数硬币的方法。

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。

JPEG2000在图像处理中的多种小波应用

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。

这个程序可以通过两种方式运行来求解魔方： 自动打乱模式 拍摄六张魔方图像，每面一张，并按照以下约定命名： 黄脸：Img1.jpg 橙脸：Img2.jpg 蓝脸：Img3.jpg 红脸：Img4.jpg 绿脸：Img5.jpg 白脸：img6.jpg 为了获得最佳检测效果，图像应该非常靠近立方体，尽量减少背景干扰，并确保光线充足。2. 将包含这些图像的文件夹存储在 Detector/Images 下。3. 打开 Detector/CVRubiksCube.m 文件，将第 2 行的 “ExampleSet” 更改为你的文件夹名称。 手动打乱模式 将您自己的打乱算法输入到求解器程序

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。