Matlab图像处理工具箱中imshow函数的应用技巧-第3、4讲

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

Matlab图像处理工具箱函数详细解析涵盖所有图像处理函数的详细说明。

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。

图像软件的 GUI 控件视频，讲得还挺细的，尤其适合刚入门的朋友。录视频的哥们也是真上心，前一天晚上刚录的，第二天就打包分享了，内容全、节奏稳，还讲了不少实用技巧，值得一看。

灰度图像的色彩转换，gray2ind这个函数蛮实用的。直接把灰度图像转成索引图像，想要多少级的灰度都能控制，默认是 64 级，够用了。嗯，老照片、医学图像那种需求还挺多的，是要节省存储空间或者后续要加色图的时候，效果会更。

掌握通用工具箱函数的使用方法，能够查询和定位MATLAB工具箱功能，了解如何绘制Simulink仿真结构图。

Piotr 的图像和视频 Matlab 工具箱算是我用过的比较顺手的图像工具之一了。自带的函数挺丰富，搞图像分割、边缘检测啥的都比较方便，尤其适合搞视觉算法的朋友。 Piotr 的工具箱里封装了不少常用算法，比如nonMaxSupr、edgesDetect这些，用起来比较省事。你不用从头写，直接调用就能上手，响应也快，调试的时候挺省心。 像你要跑一个边缘检测，只需要几行代码，基本这样： model = load('models/forest/modelBsds'); I = imread('example.jpg'); edges = edgesDetect(I, model.model);

这本专书详细介绍了Matlab工具箱的使用方法，内容非常丰富。

DLT MATLAB代码工具箱包括一些用于图像预处理和3D旋转的实用程序代码。即插即用，参考分布式账本技术P3P的研究由高晓生、侯晓红、唐杰等撰写，详见《IEEE模式分析和机器智能汇刊》，2003年，25(8)：0-943。此外，EPnP方法的研究由Moreno-Noguer F、Lepetit V、Fua P提出，提供了PnP问题的精确非迭代O(n)解决方案，发表于2007年IEEE计算机视觉国际会议。关于AP3P的有效代数解，相关研究由Ke T与Roumeliotis S于2017年完成。