计算机视觉/图像处理研究中经常要用到Matlab，虽然其自带了图像处理和计算机视觉的许多功能，但是术业有专攻，在进行深入的视觉算法研究的时候Matlab的自带功能难免会不够用。本文收集了一些比较优秀的Matlab计算机视觉工具箱，希望能对国内的研究者有所帮助。
VLFeat：著名而常用
许可证：BSD
著名的计算机视觉/图像处理开源项目，知名度应该不必OpenCV低太多，曾获ACM Open Source Software Competition 2010一等奖。使用C语言编写，提供C语言和Matlab两种接口。实现了大量计算机视觉算法，包括：
- 常用图像处理功能，包括颜色空间变换、几何变换（作为Matlab的补充），常用机器学习算法，包括GMM、SVM、KMeans等，常用的图像处理的plot工具。
- 特征提取，包括 Covariant detectors, HOG, SIFT,MSER等。VLFeat提供了一个vl_covdet() 函数作为框架，可以方便的统一所谓“co-variant feature detectors”，包括了DoG, Harris-Affine, Harris-Laplace并且可以提取SIFT或raw patches描述子。
- 超像素（Superpixel）分割，包括常用的Quick shift, SLIC算法等
- 高级聚类算法，比如整数KMeans：Integer k-means (IKM)、hierarchical version of integer k-means (HIKM)，基于互信息自动判定聚类类数的算法Agglomerative Information Bottleneck (AIB) algorithm等
- 高维特曾匹配算法，随机KD树Randomized kd-trees
可以在这里查看VLFeat完整的功能列表。
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MexOpenCV：让Matlab支持调用的OpenCV
项目网站：http://www.cs.sunysb.edu/~kyamagu/mexopencv/
作者Kota Yamaguchi桑是石溪大学（Stony * University）的PhD，早些时候自己搞了一套东西把OpenCV的代码编译成Matlab可用的mex接口，然后这个东西迅速火了。今年夏天这个项目被OpenCV吸收为一个模块，貌似是搞了一个Google Summer of Code（GSoC）的项目，最近（大概是9、10月）已经merge到了OpenCV主包，有兴趣的可以到Github的OpenCV库下的module/matlab去玩一下，应该会在10月份的OpenCV 3 alpha里正式发布。现在OpenCV就同时有了Python和Maltab的binding（好强大）。具体的功能就不细说了，既然是OpenCV的binding，当然是可以使用OpenCV的绝大多数算法了。比如这样：
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%loadanimage(Matlab)
I=imread('cameraman.tif');
%computetheDFT(OpenCV)
If=cv.dft(I,cv.DFT_COMPLEX_OUTPUT);
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Peter Kovesi的工具箱：轻量好用，侧重图像处理
项目网站：http://www.csse.uwa.edu.au/~pk/research/matlabfns/
这位Peter大哥目前在The University of Western Australia工作，他自己写了一套Matlab计算机视觉算法，所谓工具箱其实就是许多m文件的集合，全部Matlab实现，无需编译安装，支持Octave（如果没有Matlab的话，有了这个工具箱也可以在Octave下进行图像处理了）。别看这位大哥单枪匹马，人家的工具箱可是相当有名，研究时候需要哪个Matlab的计算机视觉小功能，直接到他家主页上下几个m文件放在自己文件夹就好了。这个工具箱主要以图像处理算法为主，附带一些三维视觉的基本算法，列一些包括的功能：
- Feature Detection via Phase Congruency，求达人解释这个是啥
- Spatial Feature Detection，Harris、Canny之类的特征算法
- Edge Linking and Line Segment Fitting，边缘特征和线特征的各种操作
- Image Denoising，图像降噪
- Surface Normals to Surfaces，从法向量积分出表面
- Scalogram Calculation，求达人解释这个是啥
- Anisotropic diffusion，著名的保边缘平滑算法
- Frequency Domain Transformations，傅立叶变换
- Functions Supporting Projective Geometry，透视几何、三维视觉的一些算法
- Feature Matching、特征匹配
- Model Fitting and Robust Estimation、RANSAC
- Fingerprint Enhancement，指纹图像增强
- Interesting Synthetic Images，一些好玩儿的图像生成算法
- Image Blending，图像融合
- Colourmaps and colour conversions，颜色空间算法
可以在网站上看到全部功能的介绍和下载，非常推荐试一下，也可以学到不少算法。
Machine Vision Toolbox：侧重机器视觉、三维视觉
项目网站：http://www.petercorke.com/Machine_Vision_Toolbox.html
许可证：LGPL
以前没有用过这个工具箱，最近发现竟然非常强大，而且和我自己的工作还很相关。这个工具箱侧重机器视觉，作者是另一个Peter，Peter Corke在机器人界很有名，他在2011年写了一本书《Robotics, Vision & Control》介绍了机器视觉相关的颜色、相机模型、三维视觉、控制等研究，并配套这个工具箱。算法包括了大量常用的视觉和图像处理小函数，，这些就不提了，提几个别的工具箱一般没有的功能
- Bag of words的Matlab实现
- 各种相机模型的实现，包括普通相机、鱼眼相机、Catadioptric相机模型等等。如果你做机器人视觉、挂在各种广角相机的话，这些模型实现会很有用
- 自带简单的相机标定功能
- 对极几何（Epipolar Geomtry）的相关算法函数
- Plucker坐标的实现，做广义相机模型（Generalized camera model）很有用
DIPUM Toolbox：经典教材配套
项目地址：http://www.imageprocessingplace.com/DIPUM_Toolbox_2/DIPUM_Toolbox_2.htm
冈萨雷斯著名的图像处理教材《数字图像处理》的配套工具包，主要是书中图像处理算法的实现，名气自然是不必说了，网上可以免费下到加密后的p文件放在Matlab下面用，作为图像处理入门的上手玩具。
MATLAB Functions for Multiple View Geometry：又一个经典教材配套
项目网站：http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/hzbook/code/
许可证：MIT
又是一本大名鼎鼎的教材《计算机视觉中的多图几何》（Multiple View Geometry in Computer Vision），值得所有做三维视觉的研究者好好研究的书，国内很早就翻译了中文版。作者Zisserman提供了部分书中算法的Matlab实现，是深入理解书中理论的非常好的辅助材料。
其他的工具箱
- DIPImage & DIPLib，提供Matlab和C接口的图像处理功能，比较早，现在估计很少有人用或者知道了吧？
- Matlab CVPR toolbox，计算机视觉和模式识别相关的Matlab功能，好像没什么人用。
- 相关领域的工具箱，比如做机器学习的、做Markov随机场的等等，以后有机会写一下。
- 特定功能的工具箱，比如相机标定工具箱，这个可推荐的还阵挺多，以后有机会写一下。
- 这个链接里可以找到一些Matlab的开源工具箱。
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