MATLAB 3D视觉源码库眼球识别与计算机视觉代码集成

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。

D 语言计算机视觉库 DCV 的 API 目前正在重构中。重构的目的是简化 API 设计，从而简化新功能的实现。 DCV 是一个开源计算机视觉库，使用 D 语言编写，提供解决常见计算机视觉问题的工具，包括图像处理、特征检测和跟踪、相机校准和立体视觉等。DCV 的重点是提供一个易于使用的界面，既适用于计算机视觉研究人员快速开发原型，也适用于开发可用于生产环境的工具和应用程序。 DCV 的 API 大量使用了 mir.ndslice 包提供的 n 维范围视图结构，可用于各种图像处理和操作。不过，API 的整体结构借鉴了流行的计算机视觉工具包（如 MATLAB 图像处理工具箱和 OpenCV 库），以方便熟悉这些工具包的用户。此外，DCV 还引入了 D 语言的语法糖，以支持流水线调用。

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。

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。

该管道主要基于两篇论文的工作。Dollar等人的第一篇论文“用于目标检测的快速特征金字塔”（2014年），描述了一种在不同比例下有效计算要素的方法。另一篇论文“行人检测的过滤通道特征”则为实时行人检测设定了基准。以下是目前为对象检测管道开发的主要内容。该代码依赖于Piotr Dollar开发的MATLAB工具箱，虽然工具箱成熟，但MATLAB代码可能较为复杂且不易理解。档将分为四个主要部分：依赖关系、特征提取、训练和分类。这些部分与我编写的不同 .py 文件相对应。此外，外部库主要是用Python 3编写，安装较为简单，开放式CV需要额外处理。

Matlab高斯金字塔代码——计算机视觉课程资源库 该资源库主要存储用于计算机视觉课程的代码，涵盖了不同任务的代码实现。仓库架构清晰，内容丰富，具体分类如下： 目录：CV_Assignment_1 CV_Assignment_1包含三个主要任务： assignment_1_q2：卷积操作 代码实现：自我实现的卷积运算 assignment_1_q3_1：全局直方图均衡 代码实现：自我实现的全局直方图均衡 assignment_1_q3_2：局部直方图均衡 代码实现：自我实现的局部直方图均衡 附属目录：- 资源：原始图片- 结果：处理后的图片 目录：CV_Assignment_2 CV_Assignment_2主要包含两个任务，每项任务包含三个子问题。 任务一： 实现不同系数的高斯二阶导数 实现DoG（高斯微分） 比较两者结果 任务二： 编写生成高斯金字塔的程序 实现DoG操作的不同应用 该目录结构帮助学生深入学习高斯金字塔和DoG的实际应用，为课程中的特定问题提供解决方案。

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

Vlfeat 是一款计算机视觉库，可协助研究人员快速构建原型，并用于多个计算机视觉实验室的教学中。该库专注于局部特征（SIFT 等）和图像理解（HOG 等），并完全集成在 MATLAB 中，同时提供 C API。