标题中的"computer-of-facial-cartoon.zip_图形图像处理_matlab_"揭示了这个压缩包文件主要涉及的内容是利用计算机技术，特别是MATLAB编程环境，来进行人脸卡通化的图像处理项目。MATLAB是一种强大的数学计算和数据分析软件，同时也广泛用于图像处理和计算机视觉领域。
在描述中提到的"中在计算机自动绘制人脸卡通画像方面所从事的项目"表明，这个项目的目标是开发一个系统或算法，能够将真实的人脸照片转换成卡通风格的图像。这一过程通常涉及到图像特征提取、图像变换以及艺术风格迁移等多个步骤。
在图形图像处理中，人脸卡通化是一个复杂的过程，通常包括以下几个关键知识点：
1. **图像预处理**：这是所有图像处理任务的基础，包括灰度化、直方图均衡化、去噪等，以提高图像质量并为后续处理做准备。
2. **人脸检测与对齐**：使用如Haar级联分类器或Dlib库中的方法来检测和定位人脸，然后通过关键点检测（如眼睛、鼻子和嘴巴的位置）进行对齐，确保不同人脸具有相同的视角和比例。
3. **特征提取**：使用诸如Local Binary Patterns (LBP)、Histogram of Oriented Gradients (HOG) 或深度学习模型（如卷积神经网络CNN）来提取人脸的特征，这些特征可以反映人脸的结构和表情。
4. **艺术风格迁移**：这是将人脸转换为卡通风格的关键步骤。一种常见的方法是使用风格迁移算法，如 Gatys et al. 提出的基于神经网络的风格迁移，它通过匹配内容图像和风格图像的特征统计来实现风格转换。MATLAB提供了Neural Style Transfer工具箱，可以简化这一过程。
5. **后处理**：可能包括色彩调整、边缘平滑等操作，以提升最终卡通图像的艺术效果和视觉吸引力。
6. **MATLAB编程**：作为实现这些功能的工具，MATLAB提供了丰富的图像处理和机器学习库，用户可以通过编写MATLAB代码实现上述各个步骤，进行人脸卡通化的算法开发和实验。
在压缩包内的"数字化动漫_计算机自动绘制人脸卡通画像_沈向洋.pdf"可能是项目报告或者论文，详细介绍了该领域的理论背景、具体实现方法以及可能的结果展示。通过阅读这份文档，可以深入理解人脸卡通化的技术细节和实际应用。
这个项目涉及到计算机图形学、图像处理、机器学习和MATLAB编程等多个领域，对于有兴趣在这些领域深入研究或者想要开发类似应用的人来说，是非常有价值的学习资源。
