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Erste Schritte mit Computer Vision Toolbox

Computer Vision Toolbox™ stellt Algorithmen und Apps für das Entwickeln und Testen von Computer-Vision-Systemen bereit. Sie können die visuelle Inspektion, die Erkennung und das Tracking von Objekten sowie die Erkennung, die Extraktion und den Abgleich von Merkmalen durchführen. Sie können Workflows für die Kalibrierung von Einzel-, Stereo- und Fischaugenkameras automatisieren. Im Bereich 3D Vision unterstützt die Toolbox Stereo-Vision, Punktwolken-Verarbeitung, Strukturen aus Bewegungen (Structure from Motion) sowie visuelle Echtzeit -und Punktwolken-SLAM. Computer-Vision-Apps ermöglichen eine Automatisierung teambasierter Workflows für Ground Truth-Kennzeichnung und Kamerakalibrierung.

Sie können vortrainierte Objektdetektoren verwenden oder benutzerdefinierte Detektoren mit Deep-Learning- und Machine-Learning-Algorithmen, wie zum Beispiel YOLO, SSD und ACF, trainieren. Für Semantic Segmentation und Instance Segmentation können Sie Deep-Learning-Algorithmen wie zum Beispiel U-Net, SOLO und Mask R-CNN verwenden. Mithilfe von Vision-Transformern wie ViT können Sie eine Bildklassifizierung vornehmen. Mit vortrainierten Modellen können Sie Gesichter und Fußgänger erkennen, optische Zeichenerkennung (OCR) durchführen und weitere gängige Objekte erkennen.

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

Tutorials

• What Is Camera Calibration?
  

  Estimate the parameters of a lens and image sensor of an image or video camera.

• What Is Structure from Motion?
  

  Estimate three-dimensional structures from two-dimensional image sequences.

• Choose an App to Label Ground Truth Data
  

  Decide which app to use to label ground truth data: Image Labeler, Video Labeler, Ground Truth Labeler, Lidar Labeler, Signal Labeler, or Medical Image Labeler.

• Choose an Object Detector
  

  Compare object detection deep learning models, such as YOLOX, YOLO v4, RTMDet, and SSD.

• Choose SLAM Workflow Based on Sensor Data
  

  Choose the right simultaneous localization and mapping (SLAM) workflow and find topics, examples, and supported features.

• Choose a Point Cloud Viewer
  

  Compare visualization functions.

• Get Started with Object Detection Using Deep Learning
  

  Perform object detection using deep learning neural networks such as YOLOX, YOLO v4, and SSD.

• Get Started with Semantic Segmentation Using Deep Learning
  

  Segment objects by class using deep learning networks such as U-Net and DeepLab v3+.

• Getting Started with Point Clouds Using Deep Learning
  

  Understand how to use point clouds for deep learning.

• Local Feature Detection and Extraction
  

  Learn the benefits and applications of local feature detection and extraction.

Enthaltene Beispiele

Semantic Segmentation Using Deep Learning

Segment an image using a semantic segmentation network.

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Monocular Visual Simultaneous Localization and Mapping

Visual simultaneous localization and mapping (vSLAM).

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Structure from Motion from Two Views

Estimate 3-D structure of a scene from a set of 2-D images.

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3-D Point Cloud Registration and Stitching

Combine multiple point clouds to reconstruct a 3-D scene using Iterative Closest Point (ICP) algorithm. It then shows how to leverage color information available in the point clouds to improve the accuracy of the scene.

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Measuring Planar Objects with a Calibrated Camera

Measure the diameter of coins in world units using a single calibrated camera.

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Automatically Find Image Rotation and Scale

Demonstrates how to automatically determine the geometric transformation between two images. Specifically, when one image is distorted in relation to another due to rotation and scaling, the functions detectSURFFeatures and estimateGeometricTransform2D can be employed to identify the rotation angle and scale factor. Subsequently, these parameters can be used to transform the distorted image back to its original appearance.

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Motion-Based Multiple Object Tracking

Perform automatic detection and motion-based tracking of moving objects in a video from a stationary camera.

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Create Panorama

Automatically stitch multiple images into panorama. The procedure for image stitching is an extension of feature based image registration. Instead of registering a single pair of images, multiple image pairs are successively registered relative to each other to form a panorama.

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Interaktives Lernen

Computer Vision Onramp
Lernen Sie, wie Sie Computer Vision Toolbox für Objekterkennung und -Tracking verwenden können.

Videos

Computer Vision Toolbox-Anwendungen
Entwickeln und Testen von Computer-Vision-, 3-D-Vision- und Videoverarbeitungssystemen

Semantische Segmentierung
Segmentieren von Bildern und 3D-Volumen durch Klassifizieren einzelner Pixel und Voxel mithilfe von Netzwerken wie SegNet, FCN, U-Net und DeepLab v3+

Kamerakalibrierung in MATLAB
Automatisieren von Schachbrettmuster-Detektion und Kalibrieren von Lochkameras und Fisheye-Kameras mit der Camera Calibrator App