Computer Vision Toolbox proporciona algoritmos, funciones y apps para diseñar y probar sistemas de procesamiento de vídeos, visión artificial y visión en 3D. Puede realizar detección y seguimiento de objetos, así como detección, extracción y coincidencia de características. Puede automatizar los flujos de trabajo de calibración de cámaras simples, estéreo y ojo de pez. En el caso de la visión en 3D, la toolbox soporta SLAM visual y de nubes de puntos, visión estéreo, estructura a partir del movimiento y procesamiento de nubes de puntos. Las apps de visión artificial automatizan los flujos de trabajo de etiquetado de validación ground-truth y de calibración de cámaras.

Puede entrenar detectores de objetos personalizados utilizando algoritmos de Deep Learning y Machine Learning tales como YOLO, SSD y ACF. Para la segmentación semántica y de instancias, puede utilizar algoritmos de Deep Learning tales como U-Net y Mask R-CNN. La toolbox ofrece algoritmos de detección y segmentación de objetos para analizar imágenes que son demasiado grandes para la capacidad de la memoria. Los modelos previamente entrenados permiten el reconocimiento facial y detección de peatones y otros objetos comunes.

Puede acelerar los algoritmos ejecutándolos en procesadores multinúcleo y GPU. 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 despliegue de sistemas de visión artificial integrada.