使用定制的功能工作流袋创建基于内容的图像检索(CBIR)系统。

使用二维归一化互相关进行模式匹配和目标跟踪。该示例使用预定义的或用户指定的目标和要跟踪的类似目标的数量。归一化互相关图显示，当值超过设定的阈值时，目标被识别。

在一个杂乱的场景中检测一个特定的物体，给定一个物体的参考图像。

使用HOG特征和多类SVM分类器对数字进行分类。

自动确定一对图像之间的几何变换。当一个图像相对于另一个图像由于旋转和缩放而变形时，使用detectSURFFeatures而且estimateGeometricTransform2D求旋转角度和比例因子。然后可以对扭曲的图像进行转换，以恢复原始图像。

使用基于特征的图像配准技术自动创建全景图。

稳定从一个紧张的平台上捕捉到的视频。稳定视频的一种方法是跟踪图像中的显著特征，并将其作为锚点来抵消与之相关的所有扰动。然而，这个过程必须在知道这样一个显著特征在第一视频帧中的位置的情况下进行。在这个例子中，我们探索了一种视频稳定的方法，没有任何这样的工作先天的知识。相反，它会自动搜索视频序列中的“背景平面”，并使用其观察到的失真来校正摄像机的运动。

使用形态运算来计数视频流中的对象。

结合使用基本形态运算符和斑点分析从视频流中提取信息。在本例中，该示例计算每个视频帧中大肠杆菌的数量。请注意，细胞的亮度是不同的，这使得分割任务更具挑战性。