MATLAB实现的物体识别：基于轮廓匹配与几何Hu不变矩

"物体识别与图像匹配技术在MATLAB中的应用" 本文主要探讨了相关技术概念，特别是物体图像识别和MATLAB在其中的作用。物体图像匹配是物体识别技术的关键组成部分，它通过比较图像的相似度来实现匹配。这一过程涉及将图像数字化，计算图像的数字特征，比如使用几何Hu不变矩方法，以精确识别图像的特征点。通过这种方法，实际物体或图形可以转换成数字形式，然后基于匹配结果进行识别和匹配。 MATLAB是一种强大的高级语言，最初由Clever Moler博士设计，主要用于矩阵运算。MATLAB结合了易用性、通用性、可靠性和专业性，广泛应用于科学计算、图像处理和声音处理等领域。它拥有丰富的内置函数和工具箱，如信号处理、通信、信息论、自动控制和数字信号处理等，是电子信息类专业学习的重要工具。MATLAB的语言特性使得它不仅限于矩阵运算，还支持科学计算、可视化和智能化操作，被归类为第四代编程语言。 MATLAB的基本组成包括语言、句柄图形、工作环境、数学函数库和应用程序接口，它也是重要的仿真软件。MATLAB工具箱是针对特定领域定制的函数集合，例如符号计算、信号处理、通信、模糊逻辑和神经网络等，这些工具箱允许用户根据需求进行扩展。 文章中提到的具体应用是一个基于MATLAB的物体识别系统，该系统利用几何Hu不变矩作为中间连接数据，并结合图像预处理和欧式距离等数学方法。通过获取图像的轮廓特征数据，计算欧氏距离，根据物体图像的几何Hu不变矩的相似程度，实现了物体识别和匹配。实验结果验证了这种方法的有效性和可行性。 关键词：几何Hu不变矩、欧式距离、MATLAB、轮廓特征、物体识别系统 作者：吴泽元 班级：二班 导师：万昌林 职称：讲师 （惠州学院电子与信息电气工程学院，广东，惠州，516007） 总结：文章阐述了物体图像识别技术，特别是MATLAB在物体识别中的应用，强调了MATLAB在图像处理和匹配中的优势，以及如何构建一个基于MATLAB的物体识别系统，通过几何Hu不变矩和数学方法实现图像的匹配与识别。