Computer Vision Toolbox ofrece algoritmos y apps para diseñar y probar sistemas de visión artificial. Puede realizar inspección visual, detección y seguimiento de objetos, y además detección, extracción y coincidencia de características. Puede automatizar los flujos de trabajo de calibración de cámaras simples, estéreo y ojo de pez. Para visión en 3D, esta toolbox admite visión estéreo, procesamiento de nubes de puntos, estructura a partir del movimiento, y SLAM visual y de nubes de puntos en tiempo real. Las apps de visión artificial permiten realizar etiquetado ground-truth con automatización, además de calibración de cámaras.

Puede utilizar detectores de objetos previamente entrenados, o bien entrenar detectores de objetos personalizados utilizando algoritmos de Deep Learning y Machine Learning tales como YOLO, SSD y ACF. Para segmentación semántica y de instancias, puede utilizar algoritmos de Deep Learning tales como U-Net, SOLO y Mask R-CNN. Puede realizar clasificación de imágenes empleando transformadores de visión tales como ViT. Con modelos previamente entrenados, puede detectar peatones, y efectuar reconocimiento facial, reconocimiento óptico de caracteres (OCR) y reconocimiento de 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 en escritorio y el despliegue de sistemas de visión artificial embebida.