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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™提供用于设计和测试计算机视觉、3D视觉和视频处理系统的算法、功能和应用程序。可以进行目标检测和跟踪，也可以进行特征检测、提取和匹配。您可以自动校准工作流程的单，立体，鱼眼相机。对于3D视觉，工具箱支持视觉和点云SLAM、立体视觉、金宝app运动结构和点云处理。计算机视觉应用程序自动地面真相标记和摄像机校准工作流程。

您可以使用深度学习和机器学习算法培训自定义对象探测器，如YOLO V2，SSD和ACF。对于语义和实例分割，您可以使用诸如U-Net和Mask R-CNN等深度学习算法。工具箱提供对象检测和分割算法，用于分析太大以适合内存的图像。佩带的模型让您检测面部，行人和其他常见物体。

您可以通过在多核处理器和gpu上运行算法来加速它们。工具箱算法支持C/ c++代码生成，以金宝app集成现有代码、桌面原型和嵌入式视觉系统部署。

安装和配置

计算机视觉工具箱首选项

教程

什么是相机校准?
估计图像或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
决定用于标记地面真理数据的哪个应用程序：图像贴标器那视频贴图那地面真理贴标机那Lidar Labeler.那信号贴标器，或者音频贴标程序。
选择一个对象检测器
对象探测器的比较
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）工作流程，并查找主题，示例和支持的功能。金宝app
使用深度学习开始对象检测
对象检测使用深学习神经网络。
使用深度学习开始语义分割
使用深度学习按类进行段对象。
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中实施点云云
了解点云注册和映射工作流程。
局部特征检测与提取
了解本地特征检测和提取的好处和应用。