イメージ処理とコンピュータービジョン

アルゴリズム開発やシステム設計におけるイメージ、ビデオの収集、処理、および解析

MathWorks^® のイメージ処理およびコンピュータービジョン製品により、組み込みビジョンシステムへの展開を通じて、データ収集および前処理から、機能強化と解析まで、エンドツーエンドの処理ワークフローを実行することができます。

これらの製品は、イメージ、ビデオ、点群、LIDAR、およびハイパースペクトルデータなど、多種多様なワークフローを可能にします。これらの製品を使用して、以下を行うことができます。

アプリを使用して対話的にデータを可視化、探索、ラベル付け、および処理する。
アルゴリズムにより、データを拡張および解析する。
深層学習により、セマンティックセグメンテーション、オブジェクト検出、分類、および image-to-image 変換を実行する。
イメージ収集、アルゴリズムの高速化、デスクトッププロトタイピング、および組み込みビジョンシステムの展開のため、ハードウェアと連動する。

イメージ処理とコンピュータービジョン向け製品

Image Processing Toolbox

イメージ処理、可視化および解析の実行

Computer Vision Toolbox

コンピュータービジョン、3 次元ビジョン、および動画処理システムの設計とテスト

Lidar Toolbox

LiDAR 処理システムの設計、解析、テスト

Medical Imaging Toolbox

Visualize, register, segment, and label 2D and 3D medical images

Vision HDL Toolbox

Design image processing, video, and computer vision systems for FPGAs and ASICs

トピック

データのラベル付けと前処理

グラウンドトゥルースデータにラベルを付けるためのアプリの選択 (Computer Vision Toolbox)
グラウンドトゥルースデータのラベル付けに、次のどのアプリを使用するかを決定します。イメージラベラー、ビデオラベラー、グラウンドトゥルースラベラー、LiDAR ラベラー、信号ラベラー、または医用画像ラベラー。
深層学習用イメージ前処理とイメージ拡張の入門 (Image Processing Toolbox)
正規化や色空間変換などの確定的演算でデータを前処理するか、ランダムなトリミングやカラージッターなどのランダム演算で学習データを拡張します。
Medical Image Preprocessing (Medical Imaging Toolbox)
Learn common preprocessing steps used in medical image analysis workflows.
イメージレジストレーションの方法 (Image Processing Toolbox)
4 つのイメージレジストレーション方法、レジストレーション推定アプリ、強度ベースの自動イメージレジストレーション、コントロールポイントレジストレーション、および自動特徴マッチングから選択します。

オブジェクトと特徴の検出

深層学習を使用したオブジェクト検出入門 (Computer Vision Toolbox)
深層学習ニューラルネットワークを使用したオブジェクト検出。
局所特徴の検出と抽出 (Computer Vision Toolbox)
局所特徴の検出と抽出の利点と用途の学習。
Object Detection in Point Clouds Using Deep Learning (Lidar Toolbox)
Detect 3-D bounding boxes for objects in a point cloud.

イメージのセグメント化

深層学習を使用したセマンティックセグメンテーション入門 (Computer Vision Toolbox)
深層学習を使用したオブジェクトのクラス別のセグメント化。
イメージの領域分割入門 (Image Processing Toolbox)
イメージの領域分割アプリを使用して、さまざまな手法でイメージをセグメント化し、バイナリマスクを調整して保存し、セグメンテーションコードをエクスポートします。
色のしきい値を使用したイメージのセグメント化とマスクの作成 (Image Processing Toolbox)
色のしきい値を使用し、カラー値に基づいてイメージをセグメント化し、バイナリマスクイメージを作成します。

イメージの強調

コントラスト強調方法 (Image Processing Toolbox)
強度値のマッピング、ヒストグラム均等化、コントラストに制限を付けた適応ヒストグラム均等化を使用して、グレースケールイメージとカラーイメージのコントラストを調整します。
ノイズ除去 (Image Processing Toolbox)
平均化フィルター処理、メディアンフィルター処理、イメージの局所分散に基づく適応フィルター処理などの方法を使用してイメージのノイズを除去します。

自己位置推定と環境地図作成の同時実行

Choose SLAM Workflow Based on Sensor Data (Computer Vision Toolbox)
Choose the right simultaneous localization and mapping (SLAM) workflow and find topics, examples, and supported features.

データの収集とキャリブレーション

Get Started with Image Acquisition Explorer (Image Acquisition Toolbox)
Use the Image Acquisition Explorer to preview, configure, acquire, and save image data.
単一カメラキャリブレーターアプリの使用 (Computer Vision Toolbox)
カメラの内部パラメーター、外部パラメーター、およびレンズ歪みパラメーターを推定する。
LiDAR カメラキャリブレーションとは (Lidar Toolbox)
LiDAR とカメラのデータを融合する。

ハードウェアでの展開

イメージ処理のコード生成 (Image Processing Toolbox)
MATLAB^® Coder™ を使用して Image Processing Toolbox™ から C コードを生成する方法を学びます。
GPU コード生成ワークフロー (GPU Coder)
高速化用に生成した CUDA MEX と展開用のスタンドアロン CUDA コードを設計、実装、および検証する。
Integrate YOLO v2 Vehicle Detector System on SoC (Vision HDL Toolbox)
Simulate a YOLO v2 vehicle detection algorithm that contains FPGA and ARM sections for deployment to an SoC device.

注目の例

イメージのサイズ変更

乗法倍率を指定することによって、またはイメージの希望する出力サイズを指定することによって、イメージのサイズを変更します。

Detect Nuclei in Large Whole Slide Images Using Cellpose

Detect cell nuclei in whole slide images (WSIs) of tissue stained using hemotoxylin and eosin (H&E) by using Cellpose.

Automatically Detect and Recognize Text Using Pretrained CRAFT Network and OCR

Perform text recognition by using a deep learning based text detector and OCR. In the example, you use a pretrained CRAFT (character region awareness for text) deep learning network to detect the text regions in the input image. You can modify the region threshold and the affinity threshold values of the CRAFT model to localise an entire paragraph, a sentence, or a word. Then, you use OCR to recognize the characters in the detected text regions.