このページの翻訳は最新ではありません。ここをクリックして、英語の最新版を参照してください。
计算机视觉工具箱™ は、コンピューター ビジョン、3.次元ビジョン、動画処理システムを設計しテストするためのアルゴリズム、関数およびアプリを提供します。オブジェクトの検出と追跡に加え、特徴の検出、抽出およびマッチングを実行できます。単一カメラ、ステレオ カメラ、魚眼カメラのキャリブレーション ワークフローを自動化できます。3.次元ビジョン向けの機能として、ツールボックスでは、视觉冲击点群 砰地关上ステレオ ビジョン、结构来自运动および点群処理をサポートしています。コンピューター ビジョン アプリは、グラウンド トゥルースのラベル付けとカメラ キャリブレーションのワークフローを自動化します。
YOLO v2、SSD、ACFなどの深層学習と機械学習のアルゴリズムにより、カスタム オブジェクト検出器に学習させることができます。セマンティック セグメンテーションとインスタンス セグメンテーションには、U网や 面具R-CNNなどの深層学習アルゴリズムを利用できます。ツールボックスには、大きすぎてメモリに収まらないイメージの解析に使用できる、オブジェクトの検出およびセグメンテーション用アルゴリズムが用意されています。事前学習済みのモデルを使って、顔、歩行者、その他の一般的なオブジェクトを検出できます。
マルチコア プロセッサや GPUで実行してアルゴリズムを高速化できます。ツールボックス アルゴリズムでは、既存のコード、デスクトップ プロトタイピング、組み込みビジョン システム展開と統合するために C/C++コード生成がサポートされています。
计算机视觉工具箱の基礎を学ぶ
イメージのレジストレーション、関心点の検出、特徴記述子の抽出、特徴点のマッチング、および画像検索
オブジェクト検出、セマンティック セグメンテーション、インスタンス セグメンテーション、およびイメージ分類のためのイメージとビデオの対話形式でのラベル付け
特徴量を使用した認識、分類、セマンティック イメージ セグメンテーション、オブジェクト検出、ならびに CNN、yolov2、SSDを使用した深層学習オブジェクトの検出
ピンホール カメラ モデルと魚眼カメラ モデルを使用して、単一カメラまたはステレオ カメラをキャリブレーションし、カメラの内部パラメーター、外部パラメーター、および歪みパラメーターを推定する
ステレオ ビジョン、三角形分割、3.次元再構成、および 视觉同步定位和映射(vSLAM)
幾何学的形状の前処理、可視化、レジストレーション、近似、ならびにマップのビルド、砰地关上アルゴリズムの実装、3.次元点群を使った深層学習の使用
オプティカル フロー、アクティビティ認識、動き推定および追跡
C/C++コードおよび GPUコードの生成と高速化、高密度脂蛋白コード生成、MATLABおよび 模金宝app拟用の OpenCVインターフェイス
コンピューター ビジョン アプリケーションに対する 金宝app模拟のサポート