主要内容

计算机视觉的工具箱

设计和测试计算机视觉、3D视觉和视频处理系统

Computer Vision Toolbox™提供算法、功能和应用程序,用于设计和测试计算机视觉、3D视觉和视频处理系统。您可以执行目标检测和跟踪,以及特征检测、提取和匹配。您可以为单个、立体和鱼眼相机自动校准工作流程。对于3D视觉,工具箱支持视觉和点云SLAM、立体视觉、运动结构和点云处理。计算机视觉应用程序自动化了地面真相标记和相机标定工作流程。

可以使用YOLO v2、SSD、ACF等深度学习和机器学习算法训练自定义对象检测器。对于语义和实例分割,可以使用U-Net和Mask R-CNN等深度学习算法。该工具箱提供了对象检测和分割算法,用于分析过大而无法装入内存的图像。预先训练的模型可以让你检测人脸、行人和其他常见物体。

你可以通过在多核处理器和gpu上运行来加速你的算法。工具箱算法支持C/ c++代码生成,用于与现有代码、桌面原型和嵌入式视觉系统部署集成。

开始

学习《计算机视觉工具箱》基础知识

特征检测与提取

图像配准、兴趣点检测、特征描述符提取、点特征匹配、图像检索

图像和视频地面真相标记

用于对象检测、语义分割、实例分割和图像分类的交互式图像和视频标记

识别、对象检测和语义分割

识别、分类、语义图像分割、利用特征进行目标检测,以及利用CNNs、YOLO和SSD进行深度学习目标检测

摄像机标定

使用针孔和鱼眼相机模型校准单一或立体相机和估计相机的本征,外部和失真参数

Structure from Motion and Visual SLAM

立体视觉、三角测量、三维重建、视觉同步定位与测绘(vSLAM)

点云处理

预处理、可视化、注册、拟合几何形状、构建地图、实现SLAM算法,并与3d点云一起使用深度学习

跟踪和运动估计

光流、活动识别、运动估计、跟踪

代码生成、GPU和第三方支持

C/ c++和GPU代码生成和加速,HDL代码生成,MATLAB和Simulink的OpenCV接口

计算机视觉与Simulink

Simulink支持计算机视觉应用

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