数字图像处理与机器视觉源代码：VisualC++与Matlab实战解析

资源摘要信息:"数字图像处理与机器视觉-VisualC++与Matlab第二版随书源代码" 知识点一：数字图像处理基础 数字图像处理是通过计算机对图像进行分析和处理，以达到所需结果的技术。其内容包括图像采集、存储、分析、处理和显示等环节。图像处理技术广泛应用于工业、医学、军事、交通和家庭娱乐等领域。 知识点二：机器视觉概念 机器视觉(Machine Vision)是指利用机器代替人眼进行测量和判断的技术。它通过图像处理技术从一个或多个图像中获取信息，并进行处理和分析，最终由计算机解释并作出决策。 知识点三：VisualC++编程语言 VisualC++是微软公司开发的一个集成开发环境(IDE)，用于C++语言开发应用程序。它提供了代码编辑、编译、调试等功能，能够帮助开发者快速构建Windows应用程序。 知识点四：Matlab软件环境 Matlab是一种高级的数值计算和可视化软件环境，广泛用于工程计算、数据分析和图形绘制。它提供了丰富的函数库和工具箱，支持矩阵运算、信号处理、图像处理、机器学习等众多领域。 知识点五：VisualC++与Matlab的结合 在数字图像处理和机器视觉领域，VisualC++与Matlab常常联合使用。Matlab具有强大的数值计算和图像处理能力，而VisualC++则擅长构建稳定且性能高效的用户界面和后台服务。两者结合可以实现更加复杂的系统。 知识点六：源代码的作用和重要性 源代码是程序开发过程中的原始代码，它记录了程序的编写过程和逻辑结构。随书附带的源代码可以让读者更好地理解和掌握书中理论知识的实际应用，通过运行和调试源代码，读者可以加深对知识的理解。 知识点七：VisualC++版本间转换 在开发过程中，可能会遇到需要将项目从一个版本的VisualC++转换到另一个版本的需求。文件列表中提供的“VS2010和2012版本之间的转换说明.doc”文件，应是指导用户如何进行这种版本转换的文档。 知识点八：书中章节划分 随书源代码的文件名称列表显示了本书的章节分布，包括chapter6、chapter7、chapter14、chapter17、chapter4、chapter2、chapter11、chapter5、chapter1等，这些章节可能对应不同的图像处理和机器视觉技术主题。 知识点九：图像处理相关章节 从章节的命名来看，各章节可能涉及图像处理的不同方面，例如第6章可能讨论图像的几何变换，第7章可能涉及图像增强技术，第14章可能涉及图像识别等。 知识点十：机器视觉应用实例 由于书籍的标题中提到了机器视觉，因此章节内容中可能包含机器视觉的实际应用案例，如第17章可能介绍机器视觉在自动化生产线上的应用，或者在特定行业中的实现案例。 知识点十一：VisualC++在图像处理中的应用 VisualC++作为一个强大的编程工具，可以用来开发复杂的图像处理算法。书中可能包含如何使用VisualC++进行图像处理、如何调用和集成Matlab代码的实例和说明。 知识点十二：Matlab在机器视觉中的应用 Matlab的图像处理工具箱和机器视觉工具箱为开发机器视觉应用提供了丰富的函数和算法支持。书中可能包含了如何利用Matlab进行算法开发和模拟测试，以及如何将Matlab代码转换为可执行的程序等内容。