机器视觉系统-色彩识别技术展示

Matlab代码SPL2018中的高速视觉系统基于特征的纹理跟踪方法，版权所有：2018年9月24日，由乔治亚理工学院电气与计算机工程学院（ECE）智能视觉工程与科学全方位实验室（OLIVES）的胡玉婷编写。作者包括胡玉婷、龙志岭和AlRegib。该系统为RGB到LAB颜色空间转换提供了快速的实时视觉解决方案。

Matlab应用于计算机视觉系统开发。探索数硬币的方法。

该项目探讨了利用机器视觉技术实现农业机器人导航路径识别的可能性。通过分析农业环境中的图像信息，提取道路边界、障碍物等特征，为机器人规划安全高效的导航路径提供依据。

采用25个色彩分组对输入彩色图像进行粗略表示。2. 粗略表示利用基于直方图的窗口处理空间信息。3. 使用K-Means算法对粗略图像数据进行聚类。初学Matlab编程的用户可以查看“SampleUsage.m”文件以了解“colImgSeg.m”脚本的使用。熟悉Matlab编程的用户可以直接使用“colImgSeg.m”脚本。

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。

这是一本关于数据挖掘和模式识别经典教材的英文版，出版自CMU。

这个项目涉及到在Matlab中应用机器学习进行人脸识别的方法。我将探索现有的人脸识别技术。示例代码\"Image_proc\"演示了图像处理的基本步骤。我选择使用Yalefaces_A数据库作为人脸识别的数据集，该数据库包含15个主题，每个主题有11张图像，展示不同的面部表情和配置，例如中央光线、戴眼镜、开心等。首先，我将进行人脸特征选择，尝试主成分分析（PCA）和独立成分分析（ICA）两种方法。然后，我将使用支持向量机（SVM）和神经网络（NN）进行人脸分类，分别调整不同的参数。\"PCA_SVM_ANN\"文件夹展示了使用PCA特征选择结合SVM和ANN分类的代码，\"ICA_SVM_ANN\"文件夹展示了使用ICA特征选择结合SVM和ANN分类的代码。

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。

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