MATLAB机器视觉工具箱的实际应用

MATLAB机器视觉工具箱的实际应用

随着计算机视觉的快速发展，机器视觉技术在各个领域中得到越来越广泛的应用。MATLAB机器视觉工具箱是一种强大的工具，可以帮助开发人员和研究人员在MATLAB环境中进行图像处理和计算机视觉任务。本文将介绍MATLAB机器视觉工具箱的一些实际应用，并提供相应的源代码。

1. 图像处理
   图像处理是机器视觉中最常见的任务之一。MATLAB机器视觉工具箱提供了丰富的图像处理函数和算法，可以用于图像增强、滤波、分割等操作。下面是一个简单的示例，展示如何使用MATLAB机器视觉工具箱对一张图像进行灰度化处理：

% 读取图像
img = imread('image.jpg');

% 将图像转换为灰度图
grayImg = rgb2gray(img);

% 显示原始图像和灰