Visual C++与MATLAB图像处理实例集

《visual C++和matlab图像处理与识别实例详解》一书的源码及图像，包含C++版本的代码。

详细介绍了如何利用Visual C++和Matlab进行图像处理与识别，适用于学校本科生和研究生的实用技巧。

这本书由胡小锋等人编写，涵盖了图像增强、分割、特征提取、识别以及医学图像处理等领域。书中还详细介绍了AGV视觉引导车路径识别的MATLAB代码和原理，以及VC++在基于神经网络的车牌定位系统开发中的实际应用案例。

Visual+C与MATLAB图像处理及识别的实用案例精选，文档及其MATLAB实现较为详细，是很好的学习资源。

《MATLAB图像处理与识别实例选编》是一本专为课程设计而编写的宝典，由秦襄培编著，出版于2009年，由电子工业大学出版社出版。

基本操作 RGB 灰度转换 二值图像取反 图像显示 多图像显示 图像处理 图像傅里叶变换 二维离散余弦变换图像压缩 图像对比度增强 直方图均匀化 图像噪声模拟 椒盐噪声中值滤波 均值滤波 自适应维纳滤波 图像锐化 高通滤波与掩模处理 巴特沃斯滤波器图像平滑和锐化 图像分割 边缘检测（Prewitt、LoG、Canny） 阈值分割 水线阈值法 四叉树分解 文本/非文本图像分类 形态学梯度检测 电流线去除 其他 欧拉数计算 神经网络实例

MATLAB 的图像工具箱，真的是搞图像的利器，尤其是二值图像那块，功能挺全，操作也直观。像applylut这种基于查找表的边缘，配合makelut用起来效率还挺高。如果你经常做块，bestblk和blkproc组合用，基本上能搞定大图分块，而且还能加速不少。brighten调亮图像的时候方便，适合做视觉对比实验。面积计算、欧拉数、轮廓提取这类操作，bwarea、bweuler、bwmorph都挺好上手。对了，像bwfill和bwlabel，连通区域、填洞啥的也都不赖，适合搞医学图像或者目标检测的前阶段。

matlab用于图像处理，具备强大的功能和丰富的库。图像处理包括图像增强、图像分割、图像特征提取等，matlab能高效处理这些任务。

Apriori 算法是一种经典的数据挖掘算法，专门用来发现频繁项集并挖掘潜在的关联规则。在 VC（Visual C++）环境下实现它，其实并不复杂，理解算法原理就能轻松上手。，Apriori 算法的核心就是利用频繁项集的定义和 Apriori 性质来减少搜索空间，提高效率。简单来说，算法的步骤大致包括生成项集、生成候选集、计数并剪枝，以及迭代直到没有新的频繁项集为止。 在 VC 中实现时，C++的 STL 库能帮大忙，像std::set、std::vector这些数据结构，存储频繁项集和候选集都挺方便的。如果你想优化性能，可以考虑使用OpenMP做多线程编程，甚至可以尝试 GPU 加速，搞定大