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Computer Vision Toolbox™提供用于设计和测试计算机视觉的算法和应用程序系统。您可以执行目视检查、物体检测和跟踪,以及特征检测、提取和匹配。您可以自动化的校准工作流程单摄像机、立体摄像机和鱼眼摄像机。对于3D视觉,工具箱支持立体视觉,点云处理、运动结构、实时可视化和点云SLAM。计算机视觉应用程序实现了基于团队的地面实况标签自动化,以及摄像机校准。
您可以使用预处理对象检测器或使用深度学习和机器学习算法,如YOLO、SSD和ACF。对于语义和实例分段,您可以使用深度学习算法,如U-Net、SOLO和Mask R-CNN。你可以使用视觉变压器(如ViT)执行图像分类。预训练模型可以检测人脸和行人,执行光学字符识别(OCR),以及识别其他常见对象。
您可以通过在多核处理器和GPU上运行它们来加速算法。工具箱算法支持C/C++代码生成,用于与现有代码集成,桌面原型制作和嵌入式视觉系统部署。
学习计算机视觉工具箱的基本知识
图像配准、兴趣点检测、特征描述符提取、点特征匹配与图像检索
交互式图像和视频标记,创建用于深度学习的培训数据目标检测、语义分割、实例分割和图像分类
识别、分类、语义图像分割、实例分割、,使用特征进行目标检测,使用CNN进行深度学习目标检测,YOLO和SSD
校准单个或立体相机,并估计相机内部、外部和使用针孔和鱼眼相机模型的畸变参数
立体视觉、三角测量、三维重建和视觉同步定位和映射(vSLAM)
预处理、可视化、注册、拟合几何形状、构建地图、实施SLAM算法,并使用三维点云进行深度学习
光流、活动识别、运动估计、物体重新识别,和跟踪
C/C++和GPU代码生成和加速、HDL代码生成和OpenCVMATLAB和Simulink的接口
Simulink公司®对计算机视觉应用程序的支持
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