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 semantische Segmentierung und Instanzsegmentierung 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.