Computer Vision Toolbox

Diseño y simulación de sistemas de procesamiento de vídeo, visión artificial y visión 3D

 

Computer Vision System Toolbox™ proporciona algoritmos, funciones y apps para el diseño y la realización de pruebas de sistemas de procesamiento de vídeo, visión artificial y visión 3D. Es posible llevar a cabo la detección y el seguimiento de objetos, así como la detección, extracción y coincidencia de características. En el caso de la visión 3D, la toolbox soporta la calibración de cámaras simples, estéreo y ojo de pez, la visión en estéreo, la reconstrucción 3D y el procesamiento de nubes de puntos lidar y 3D. Las apps de visión artificial automatizan los flujos de trabajo de etiquetado de validación (ground-truth) y de calibración de cámaras.

Existe la posibilidad de entrenar detectores de objetos personalizados mediante algoritmos de deep learning y machine learning como YOLO v2, Faster R-CNN y ACF. Para la segmentación semántica, se pueden usar algoritmos de deep learning como SegNet, U-Net y DeepLab. Los modelos previamente entrenados permiten detectar caras, peatones y otros objetos comunes.

Puede acelerar los algoritmos mediante su ejecución en procesadores multinúcleo y GPUs. La mayoría de los algoritmos de esta toolbox soportan la generación de código C/C++ para su integración con el código existente, el prototipado de escritorio y el desarrollo de sistemas de visión embebidos.

Comience:

Deep learning y machine learning

Detecte, reconozca y segmente objetos mediante deep learning y machine learning.

Detección y reconocimiento de objetos

Marcos para entrenar, evaluar e implementar detectores de objetos como YOLO v2, Faster R-CNN, ACF y Viola-Jones. Entre las capacidades de reconocimiento de objetos están OCR y bolsa de palabras visuales. Los modelos previamente entrenados detectan caras, peatones y otros objetos comunes.

Detección de objetos mediante Faster R-CNN. 

Segmentación semántica

Segmente imágenes y volúmenes 3D mediante la clasificación de píxeles y vóxeles individuales mediante redes como SegNet, FCN, U-Net y DeepLab v3+.

Etiquetado de validación (ground-truth)

Automatice el etiquetado para detección de objetos, segmentación semántica y clasificación de escenas mediante las apps Video Labeler e Image Labeler.

Etiquetado de validación (ground-truth) con la app Video Labeler.

Procesamiento de nubes de puntos 3D y lidar

Lleve a cabo segmentación, agrupación en cluster, disminución de la tasa de muestreo, eliminación de ruido, registro y ajuste de formas geométricas con datos de nube de puntos 3D o lidar.

E/S de nubes de puntos y lidar

Lea, escriba y visualice nubes de puntos a partir de archivos, lidar y sensores RGB-D.

Registro de nubes de puntos

Registre nubes de puntos 3D mediante los algoritmos NDT (transformada de distribuciones normales), ICP (punto más cercano iterativo) y CPD (movimiento de puntos coherente).

Registro y stitching de una serie de nubes de puntos.

Segmentación y ajuste de formas

Segmente nubes de puntos en clusters y ajuste las formas geométricas a nubes de puntos. Segmente el plano de tierra de los datos de lidar para aplicaciones de conducción autónoma y robótica.

Segmentación de una nube de puntos lidar.

Calibración de cámaras

Calcule los parámetros intrínsecos, extrínsecos y de distorsión de lente de las cámaras.

Calibración de una cámara simple

Automatice la detección del tablero de ajedrez y calibre las cámaras estenopeicas y ojo de pez mediante la app Camera Calibrator.

Calibración de cámaras estéreo

Calibre un par de cámaras estéreo para calcular la profundidad y reconstruir escenas 3D.

App Stereo Camera Calibrator.

Visión 3D y visión en estéreo

Extraiga la estructura 3D de una escena a partir de varias vistas 2D. Calcule el movimiento y la posición de la cámara mediante odometría visual.

Mapa de disparidad estéreo que representa las profundidades relativas.

Detección, extracción y coincidencia de características

Flujos de trabajo basados en características para detección de objetos, registro de imágenes y reconocimiento de objetos.

Detección de un objeto en una escena desordenada a través de la detección, extracción y coincidencia de características mediante puntos.

Registro de imágenes basado en características

Haga coincidir características en varias imágenes para calcular las transformaciones geométricas entre imágenes y registrar secuencias de imágenes.

Panorama creado mediante el registro basado en características.

Seguimiento de objetos y cálculo del movimiento

Calcule el movimiento y lleve a cabo el seguimiento de objetos en secuencias de vídeo e imágenes.

Cálculo del movimiento

Calcule el movimiento entre distintos cuadros de vídeo mediante flujo óptico, coincidencia de bloques y coincidencia de plantillas.

Detección de objetos en movimiento con una cámara fija.

Interfaz OpenCV

Establezca una interfaz entre MATLAB y los proyectos basados en OpenCV.

Generación de código

Integre el desarrollo de algoritmos con flujos de trabajo de prototipado rápido, implementación y verificación.

Funcionalidades más recientes

Video Labeler e Image Labeler

posibilidad de copiar y pegar etiquetas de píxeles; panorámica y zoom mejorados; navegación por cuadros mejorada; ROI de líneas, atributos de etiquetas y adición de subetiquetas a Image Labeler.

Aumento de datos para detectores de objetos

transformación de imágenes y cuadros delimitadores.

Segmentación semántica

clasificación de píxeles individuales en imágenes y volúmenes 3D mediante DeepLab v3+ y redes 3D U-Net.

Detección de objetos para deep learning

entrenamiento de R-CNN de extremo a extremo más rápido, estimación de cuadros de anclaje y uso de datos de imagen multicanal.

Aceleración de deep learning

optimización de YOLO v2 y segmentación semántica mediante aceleración MEX.

Consulte las notas de la versión para obtener detalles sobre estas características y las funciones correspondientes.

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