俗话说：“好记性不如烂笔头”，多写写多记记，总不会错。多一些不为什么的坚持，少一些功利主义的追求。
今天介绍图像处理工具箱概述。本内容参考自《实用MATLAB图像和视频处理》第4章以及博客：
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https://blog.csdn.net/qq_42722197/article/details/118005631
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对于matlab2021的安装，可以参考公众号【CV之道】的文章：【matlab安装】手把手图文并茂安装matlab2021（win10版）
1、概述
图像处理工具箱（Image Processing Toolbox，简称IPT），就是一个高度封装的函数集合，里面包含了许多常用的图像处理算法，比如图像的读取、空间变换、形态学操作、线性滤波等等，是一个图像处理算法的集大成者。
2、基本功能和特性
（1）显示有关图像文件的信息
Matlab的IPT中具有内置函数Imfinfo来显示有关图像文件的信息。如下图所示，展示图片的信息函数已经换为imfinfo()，而不是中文书本中的Iminfo()。另外，参数中图片的名称需为字符串格式。注意图片要放在当前目录下，或者写全局路径。
从图中可以看出有关图片的基本信息，比如图片名（全局路径）、图片修改时间、图片大小、格式、宽高等等信息。
（2）读取一个图像文件
读取图片是最基本的操作，matlab中内置的函数为imread()，它可以读取常见的图像格式，如TIFF、JPEG、BMP、GIF、PNG等，如下。
只需要两个命令，第一个命令读取图片，第二个命令展示。imtool命令非常好用，可以测量长度，可以检查像素值，如下。
从上面也可以看到，图像的底层是各个像素值。
另外，插个题外话，这张图片是图像处理领域非常经典图片，相信学习图像处理的同学经常在书籍上看到这个经典图。
为什么用这幅图？从理论上来说，是因为这张图的各个频段都很丰富，既有低频（光滑的皮肤），也有高频（帽子上的羽毛），很适合来验证各种算法。该图原本是刊于1972年11月花花公子杂志上的一张裸体插图照片的一部分，截取了头部和肩膀。
David C.Munson是IEEE Transactions on Image Processing的主编, 在1996年1月引用了两个原因来说明lenna图在科研领域流行的原因：
(1) 该图适度的混合了细节、平滑区域、阴影和纹理，从而能很好的测试各种图像处理算法。
(2) Lenna是个美女，对于图象处理界的研究者来说，美女图可以有效的吸引他们来做研究。（因缺思厅）
【声明】：学习笔记基于互联网上各种学习资源的个人整理。
以上是本期内容，下期介绍图像处理工具箱（2）。
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