开始使用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

计算机视觉工具箱™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。可以进行目标检测和跟踪，以及特征检测、提取和匹配。您可以为单相机、立体相机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将地面真相标记和相机校准工作流程自动化。

您可以使用深度学习和机器学习算法(如YOLO v2、SSD和ACF)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。经过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。

安装和配置

计算机视觉工具箱首选项

教程

什么是相机标定?
估计图像或视频摄像机的镜头和图像传感器的参数。
选择一个应用程序来标记地面真相数据
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．
选择对象检测器
物体探测器的比较
选择基于传感器数据的SLAM工作流
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。
开始使用深度学习进行对象检测
利用深度学习神经网络进行目标检测。
开始使用深度学习进行语义分割
使用深度学习按类分割对象。
开始使用深度学习的点云
了解如何使用点云进行深度学习。
在MATLAB中实现点云SLAM
了解点云配准和映射工作流程。
局部特征检测与提取
学习局部特征检测和提取的好处和应用。