Die Computer Vision Toolbox beinhaltet Algorithmen und Apps zum Entwerfen und Testen von Computer-Vision-Systemen. Sie ermöglicht Sichtprüfung, Objekterkennung und -Tracking sowie Merkmalserkennung, -extraktion und -abgleich. Automatisieren Sie Kalibrierungsabläufe für Einzel-, Stereo- und Fisheye-Kameras. Für 3D-Vision unterstützt die Toolbox Stereosicht, Punktwolkenverarbeitung, Structure from Motion (SfM) sowie visuelles und Punktwolken-SLAM in Echtzeit. Computer-Vision-Apps ermöglichen die teambasierte Kennzeichnung der Ground Truth mit Automatisierung sowie die Kamerakalibrierung.

Sie können vortrainierte Objektdetektoren nutzen oder Objektdetektoren individuell mithilfe von Deep-Learning- und Machine-Learning-Algorithmen wie YOLO, SSD und ACF trainieren. Bei der semantischen Segmentierung und Instanz-Segmentierung können Sie Deep-Learning-Algorithmen wie U-Net, SOLO und Mask R-CNN verwenden. Sie können eine Bildklassifizierung mithilfe von Vision-Transformers wie ViT durchführen. Mit vortrainierten Modellen können Sie Gesichter und Fußgänger erkennen, optische Zeichenerkennung (OCR) ausführen und andere gängige Objekte erkennen.

Sie können Ihre Algorithmen beschleunigen, indem Sie sie auf Mehrkernprozessoren und Grafikkarten ausführen. Die Algorithmen der Toolbox unterstützen die Codegenerierung in C/C++ für die Integration von vorhandenem Code, das Desktop-Prototyping und die Bereitstellung auf Embedded-Vision-Systemen.