MATLAB机器视觉工具箱视觉控制和图像处理利器

《Robotics, Vision and Control》一书的Matlab工具箱来源于Peter Corke的个人网页。由于上传大小限制，未包含images文件夹。

机器视觉在各个领域广泛应用，处理受环境噪声等影响的图像至关重要。介绍的Matlab代码能有效进行Canny边缘检测，是图形处理中的关键工具。

随着技术的不断进步，数字图像处理与机器视觉领域正在迅速发展。这些技术的应用不仅限于实验室，还涉及到实际工程和科学研究中。使用Visual C和Matlab等工具，研究人员能够更精确地分析和处理图像数据。

Peter Corke的《Robotics, Vision, Control》附带的Matlab机器人工具箱提供了广泛的功能和工具，支持机器人领域的研究与开发。

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

isodata 的 Matlab 代码博客里有个叫 iris 的工具箱，专门搞视觉实验，尤其是颜色相关的那种。你要是在搞色彩校准、视觉刺激实验，那这个工具箱还挺顺手的。支持 OpenGL，构建方式走的是 CMake 加 Ninja，整得还挺现代。几个核心工具，比如iris-measure、iris-calibrate、iris-cgen，基本把从测量到生成色彩刺激这条链全包了，思路清晰。

图像做得多的你，手里应该常备点好用的工具箱吧？MATLAB 里有一套还蛮全的资源，像是峰值检测、HOG 特征提取、血管增强这些，通通能搞定，连 3D 示例数据都给你准备好了。适合你做医学图像、视觉识别啥的，直接拿来跑就能出效果。

Matlab 的机器视觉图像测量项目，还挺适合初学者上手的。核心代码文件是main.m，直接运行就能看到效果，省心。代码用的是 Matlab 2019b 版本，兼容性不错，运行出错的话，基本都是路径或变量名小问题，改下就好。文件结构也清晰，调用函数都打包在一起，方便调试。

CVIPtools是南伊利诺伊大学爱德华兹维尔计算机视觉和图像处理实验室开发的一个持续项目，通过交互式试验计算机成像技术、功能和算法来探索计算机成像。该工具箱用于教育、研究和开发，支持算术与逻辑、乐队颜色图像文件的转换、边缘/线检测、几何学、直方图映射、形态学、噪音客观保真度、模式分类等功能。CVIPtools目前在Windows和MATLAB平台上提供服务。