使用定制的功能袋工作流创建基于内容的图像检索(CBIR)系统。

利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以及要跟踪的类似目标的数量。归一化互相关图表明，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。当一幅图像因旋转和缩放而相对于另一幅图像发生畸变时，请使用detectSURFFeatures和estimateGeometricTransform2D求旋转角度和比例因子。然后，您可以转换扭曲的图像，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拍摄的视频。稳定视频的一种方法是跟踪图像中的一个显著特征，并将其作为锚点来抵消与它相关的所有扰动。然而，在引导这个过程时，必须知道在第一个视频帧中这个显著特征在哪里。在这个例子中，我们探索了一种不需要任何先验知识的视频稳定方法。相反，它会自动搜索视频序列中的“背景平面”，并利用其观测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blob分析从视频流中提取信息。在本例中，该示例计算了每个视频帧中大肠杆菌的数量。注意，细胞的亮度是不同的，这使得分割任务更具挑战性。