利用Simulink与CVS Tool箱：MATLAB/Python深度学习实战中的图像视频处理教程

本资源是一份名为"计算机视觉与深度学习实战 - 以MATLAB和Python为工具_基于Simulink进行图像和视频处理_项目开发案例教程"的PDF文档。Simulink是MATLAB的核心组件，它提供了一个强大的平台，让用户能够通过直观的图形化界面构建和仿真动态系统，包括图像和视频处理。在处理数字图像时，Simulink的优势在于其能显著减少代码量，提高设计的规范性和效率，尤其是在复杂的计算视觉系统设计中。 该文档详细介绍了如何利用Simulink进行图像和视频处理。在第24章，作者着重讲解了如何在Simulink环境中利用MATLAB计算视觉系统工具箱进行工作。这个工具箱包含11个主要模块库，涵盖了视频和图像处理的各个方面，如分析和增强模块库，其中包含了10个模块，如BlockMatching，用于基于块匹配进行运动估计。 用户可以通过多种方式访问这些模块，如在命令窗口输入特定命令或通过MATLAB的Start菜单和Simulink Library。通过这些模块，用户可以进行视频和图像的实时仿真和分析，例如对比、滤波、边缘检测等操作，以及更高级的功能，如特征提取和深度学习应用。 这份教程不仅介绍了Simulink的基本概念，还提供了实战案例，使读者能够利用MATLAB和Python这两种工具，结合Simulink的强大功能，有效地进行计算机视觉系统的建模仿真和代码生成。无论是初学者还是经验丰富的开发者，都能从中获得关于图像和视频处理的深入理解和实践指导。