视觉识别

这个GUI演示了一种用于颜色匹配的机器视觉系统的简单示例。打开的GUI程序是eyekon.m，其他的M文件要么是支持文件，要么是功能文件。该系统是在某汽车制造公司的实际应用中经过修改的，主要用于硬件触发的三种基本颜色识别：红色、黑色和蓝色。它还具有视听指示功能，可以在颜色变化时显示穿着特定颜色连衣裙的“模型”，以及NOCOLOR选项。此外，控制面板允许添加更多颜色，并保存了GUI关闭时的参数选择。

MATLAB眼球识别源码3Dvision存储库提供各种与3D计算机视觉密切相关的MATLAB和C/C++开源代码，包括特征跟踪、分割、对象识别以及3D重建。这些源码基于多本计算机视觉著作，如《3D视觉邀请》和《计算机视觉中的多视图几何》。

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。

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

沉浸式的视觉体验，带您领略精彩瞬间。

深入探索视觉中国如何利用MongoDB高效管理海量视觉素材，实现灵活扩展和高效检索。

在Matlab开发中，通过计算机视觉算法精准地识别透明容器中材料的边界，以支持材料的计算和调整。算法能够分析透明容器中材料的图像，精确找出边界并进行曲率调整。

为了在自然条件下识别图像中的商标，提出了一种结合加权排序检索和视觉模式挖掘的新算法。首先通过特征点相似度的加权排序进行初步识别，然后建立特征点对的空间关系模型，并利用数据挖掘方法对视觉模式进行匹配，以消除误匹配结果，最终实现了对商标的准确识别。实验结果显示，该算法在FlickrLogos数据集上表现出色，具有较高的查准率和查全率。

所有上传的Matlab视频均附有完整可运行的代码，适合初学者使用。主函数为main.m，其他m文件为辅助函数，运行结果无需额外处理。适用于Matlab 2019b及以上版本，如有运行问题，请参照提示进行修改或私信获取帮助。操作简单：将文件放置当前文件夹，打开main.m运行程序，等待完成即可得到结果。如需更多仿真服务或合作，请私信或扫描视频中的QQ名片获取更多信息。

去除背景的过程在人脸识别中至关重要，特别是在使用matlab开发的八边形视觉结构元素中。