この例では、カスタマイズされた bag of features ワークフローを使用してコンテンツ ベースの画像検索 (Content Based Image Retrieval: CBIR) システムを作成する方法を説明します。

この例では、2 次元の正規化された相互相関を使用してパターン マッチングとターゲット追跡を行う方法を説明します。ここでは事前定義あるいはユーザー指定されたターゲットと、追跡する類似ターゲットの数を使用して追跡を行います。正規化された相互相関プロットには、設定されたしきい値を値が超えるとターゲットが特定されることが示されます。

この例，の参照が场合，の多い多いシーンで特定ののオブジェクトをを検出する方法方法をを

この例では、HOG 特徴およびマルチクラス SVM 分類器を使用して数字を分類する方法を説明します。

例でイメージのペア间に见れるれる几何学変换をを自动自动的的的的ににに判定判定方法方法方法をを说明说明说明说明しししますますます。あるある1detectSURFFeaturesおよび估计分析图2dを使用して回転角度と倍率を求めます。その後,歪んだイメージを変換して元のイメージを復元することができます。

この例では、特徴ベースのイメージ レジストレーションの手法を使用してパノラマを自動作成する方法を説明します。

この例では、不安定なプラットフォームから撮影されたビデオを安定化する方法を説明します。映像安定化の 1 つの方法は、イメージ内の際立った特徴を追跡し、これをアンカー ポイントとして、それに対するすべての摂動を取り除くことです。ただし、この手続きは、最初のビデオ フレームのどこに際立った特徴があるかについての知識を用いてブートストラップしなければなりません。この例では、そのような "事前"知識がなくても有効な、映像安定化の方法について説明します。この方法は、代わりにビデオ シーケンス内の「背景面」を自動的に探索し、その観測された歪みを使ってカメラの動きを補正します。

この例では、モルフォロジー演算を使用してビデオ ストリーム内のオブジェクトをカウントする方法を説明します。

この例では、基本的なモルフォロジー演算子とブロブ解析を組み合わせて使用して、ビデオ ストリームから情報を抽出する方法を説明します。ここでは各ビデオ フレームに含まれる大腸菌の数をカウントします。細胞の明るさが均一でないためにセグメンテーションのタスクが困難になる点に注意してください。