图像处理与计算机视觉“，
获取、处理和分析图像和视频，用于算法开发和系统设计
MathWorks的图像处理和计算机视觉产品2022世界杯八强谁会赢？®，您可以执行端到端处理工作流程，从数据采集和预处理，到增强和分析，通过部署到嵌入式视觉系统。
这些产品支持2022世界杯八强谁会赢？图像、视频、点云、激光雷达和高光谱数据的各种工作流程。使用这些产品，你可以:2022世界杯八强谁会赢？
使用应用程序交互式可视化、探索和处理数据。
增强和分析数据算法。
使用深度学习执行语义分割、目标检测、分类和图像间翻译。
与硬件进行图像采集、算法加速、桌面原型和嵌入式视觉系统部署的接口。
2022世界杯八强谁会赢？图像处理和计算机视觉产品
主题
预处理和标记数据
- 选择一个应用程序来标记地面真相数据(计算机视觉工具箱)
决定使用哪个应用程序来标记地面真相数据:图片标志，贴标签机视频，地面实况贴标签机，激光雷达贴标签机，信号贴标签机,或医学图像贴标签机． - 面向领域特定深度学习应用的预处理数据(深度学习工具箱)
执行确定性或随机数据处理的领域，如图像处理，对象检测，语义分割，信号和音频处理，以及文本分析。 - 开始使用深度学习的点云(计算机视觉工具箱)
了解如何使用点云进行深度学习。 - 注册图像的方法(图像处理工具箱)
从四种方法中选择图像配准登记估计量App，基于强度的自动图像配准，控制点配准，自动特征匹配。
检测对象和特征
- 开始使用深度学习进行对象检测(计算机视觉工具箱)
利用深度学习神经网络进行目标检测。 - 局部特征检测与提取(计算机视觉工具箱)
学习局部特征检测和提取的好处和应用。 - 在点云中匹配并可视化相应的特征(激光雷达工具箱)
方法来匹配点云之间的对应特征pcmatchfeatures函数并将其可视化pcshowMatchedFeatures函数。
部分图片
- 开始使用深度学习进行语义分割(计算机视觉工具箱)
使用深度学习按类分割对象。 - 开始与图像分割应用程序(图像处理工具箱)
使用不同的技术对图像进行分割，细化并保存二进制掩码，导出分割代码图像裂殖体． - 分割图像和创建掩码使用颜色阈值应用程序(图像处理工具箱)
根据颜色值分割图像，并使用创建二值掩码图像颜色阈值．
增强图像
- 开始使用GANs进行图像到图像的翻译(图像处理工具箱)
通过使用生成对抗网络(GANs)将一组图像的风格和特征转移到其他图像的场景内容中。 - 对比度增强技术(图像处理工具箱)
使用强度值映射、直方图均衡和对比度限制自适应直方图均衡调整灰度和彩色图像的对比度。 - 噪声去除(图像处理工具箱)
利用平均滤波、中值滤波和基于局部图像方差的自适应滤波等技术去除图像噪声。
执行同步定位和映射
- 选择基于传感器数据的SLAM工作流(计算机视觉工具箱)
选择正确的同步本地化和映射(SLAM)工作流，并查找主题、示例和支持的特性。
获取和校准数据
- 开始使用图像采集浏览器(图像采集工具箱)
使用图像采集资源管理器来预览、配置、获取和保存图像数据。 - 使用单相机校准器应用程序(计算机视觉工具箱)
预估相机的本征、外征和镜头失真参数。 - 什么是激光雷达相机标定?(激光雷达工具箱)
整合激光雷达和相机数据。
硬件上部署
- 图像处理的代码生成(图像处理工具箱)
学习如何从图像处理工具箱™函数生成C代码MATLAB®编码器™． - GPU代码生成工作流(GPU编码器)
设计、实现和验证生成的CUDA MEX用于加速和独立CUDA代码用于部署。
特色的例子
您也可以从以下列表中选择网站: