Matlab计算机视觉、图像处理工具箱推荐

1、VLFeat：使用C语言编写提供C语言和Matlab两种接口，可以实现大量计算机视觉算法，其中包括：

（1）常用图像处理功能，包括颜色空间变换、几何变换（作为Matlab的补充，一般可用于数据集的扩充），常用的机器学习的算法，包括GMM、SVM、KMeans等，常用的图像处理plot工具。

（2）特征提取，包括Covariant、detectors、HOG、SIFT、MSER等。VLFeat提供了一个vl_covdet()函数作为框架，可以方便的统一所谓“co-variant feature detectors”，包括了DoG, Harris-Affine, Harris-Laplace并且可以提取SIFT或raw patches描述子。

（3）超像素（Superpixel）分割，包括常用的Quick shift, SLIC算法等

（4）高级聚类算法，比如整数KMeans：Integer k-means (IKM)、hierarchical version of integer k-means (HIKM)，基于互信息自动判定聚类类数的算法Agglomerative Information Bottleneck (AIB) algorithm等

（5）高维特曾匹配算法，随机KD树Randomized kd-trees

点击链接可以查看VLFeat完整功能列表：、http://www.vlfeat.org/matlab/matlab.html

2、MexOpenCV：让Matlab支持调用的OpenCV

由石溪大学Kota Yamaguchi教授提出，最近已经合并到了OpenCV

最近（大概是9、10月）已经merge到了OpenCV主包，是的OpenCV的功能越来越强大。具体功能不详细介绍。

3、Peter Kovesi工具箱

这个Matlab的工具箱是由一位叫Peter的人所写，其中包括很多.m的文件，全部Matlab实现，