matlab图像处理GUI代码，提供 简答的框架，及实时追踪，可自行添加

基于MATLAB的GUI图像处理程序设计实现图像的打开、剪裁、保存

精通MATLAB图像处理 张强, 王正林编著 电子工业出版社 本书附带光盘中包括了全书所有实例对应的MATLAB M文件,以及用到的图片。所有代码按照章节存放在各个文件夹下，如“第2章”文件夹下存放了本书第2章所有的程序代码或实例代码,“第3章”文件夹下存放了第3章所有的实例代码，依此类推。 在每一个文件夹下的M文件，其名称和书中的实例编号一一对应，如ex_2_1.m文件对应于例2-1，ex_18_1.m文件对应于例18-1，依此类推。 读者可以通过运行光盘提供的代码文件，体会本书所有实例的效果。由于所有代码都是在MATLAB R2008b下编写并调试通过，因此，使用本光盘中实例前，读者需要安装MATLAB R2008b，并将包含待运行.m文件的文件夹添加到MATLAB 路径或设置为MATLAB当前目录。如读者需要运行ex_2_1.m，那么就需要将包含此M文件的“第2章”文件夹添加到MATLAB路径，或者将其设置为MATLAB当前目录，然后通过命令窗口调用文件名，或者在M-Editor窗口打开并运行代码文件等方式来运行此M文件。

本书的第1章和第2章介绍了数字图像处理的基本概念和技术，后续几章介绍了数字图像处理和计算机视觉领域的几个应用实例，包括指纹识别系统、数字水印技术、条形码技术、印鉴鉴定系统、光学字符识别技术以及基于视觉的手势识别系统。 本书的最大特色在于，对识别技术中的大多数问题，不仅给出了关于算法的详细介绍，还给出了基于C/Visual C++6.0的实现代码，具有一定的扩展性。有的实例还给出了不同方法的实现过程，以供读者选择。 本书可作为读者学习数字图像处理的教程，也可作为毕业设计或工程开发的参考书 本书系统地介绍了图像处理与识别的基本原理、典型方法和实用技术。全书共分12章，第1章～第6章是图像处理与识别的基础内容，包括图像科学综述、MATLAB语言图像编程、图像增强、图像分割、图像特征提取和图像识别；第7章～第10章是图像处理与识别的工程实例，涵盖了医学图像处理、文字识别和自导引小车路径识别等应用实例，并结合理论算法，提供了大量MATLAB代码程序，以帮助读者掌握如何使用MATLAB语言快速进行算法的仿真、调试和估计等方法。第11章～第12章，是两个综合性较强的实例，分别是Visual C++实现的基于神经网络的文字识别系统和车牌定位系统。

通过实现MATLAB图像处理实现螺纹识别 源程序代码 I=edge(I,'canny'); %边缘检测，得到螺纹的波形 [m,n]=size(I); %计算图像的尺寸 I=I(20:m-20,20:n-20); %把图像的边角去掉，留下有用的部分 [m,n]=size(I); %计算去掉边角之后的图像尺寸 figure imshow(I) %显示去掉边角之后的图像 title('螺纹波形') %把白色像素点的位置得到（像素为1的点的坐标） N=1; %计数器 for i=1:m for j=1:n if I(i,j)==1 x(N)=i; %保存白色像素的横坐标x y(N)=j; %保存白色像素的纵坐标y N=N+1; %计数器+1 end end end

本资源完全是清华大学出版社出版，由杨丹，赵海滨，龙哲等人编著的《MATLAB图像处理实例讲解》一书配套而来的，我自己也是依靠上面的视频与源代码逐步逐步的走入图像领域，视频很精炼，源程序很全，值得推荐。

静脉识别，生物识别的一种。静脉识别系统一种方式是通过静脉识别仪取得个人静脉分布图，依据专用比对算法从静脉分布图提取特征值，另一种方式通过红外线 CCD摄像头获取手指、手掌、手背静脉的图像，将静脉的数字图像存贮在计算机系统中，实现特征值存储。静脉比对时，实时采取静脉图，运用先进的滤波、图像二值化、细化手段对数字图像提取特征，采用复杂的匹配算法同存储在主机中静脉特征值比对匹配，从而对个人进行身份鉴定，确认身份。

《MATLAB图像处理实例详解》书中代码实例有详细注释。

使用MATLAB对一幅图像添加椒盐噪声或者高斯噪声。不调用现成函数，只用到rand产生随机数。代码非常精简，使用方便，适合新手参考。核心代码如下： % ***添加椒盐噪声*** K1 = 0.2;%多少被污染 K2 = 0.5;%胡椒噪声比例 I1 = rand(m, n)

2019-12-21 22:14:00 1KB 椒盐噪声 高斯噪声 MATLAB 图像处理

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