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Computer Vision Toolbox™ のブロックを使用して、コンピューター ビジョン アプリケーションのモデルを作成します。特徴検出、イメージの統計、FIR フィルター処理、周波数およびハフ変換、モルフォロジー、コントラスト強調およびノイズ除去を実行します。
局所特徴とその記述子は、多くのコンピューター ビジョン アルゴリズムにおける基本ブロックとなります。用途としては、イメージのレジストレーション、オブジェクトの検出と分類、追跡、動き推定などがあります。
動き推定と追跡は、アクティビティ認識、交通監視、自動車安全性、監視など、多くのコンピューター ビジョン アプリケーションにとって重要なアクティビティです。
解析および強調手法によって S/N 比の向上と特徴の強調が可能になります。
関数 showvipblockdatatypetable
は、Computer Vision Toolbox のすべてのブロックのブロック機能、コード生成に関する制限、可変サイズ設定、およびサポートされるデータ型に関する詳細を提供します。
ビデオ データは、時間の経過とともに変化する一連のイメージです。
Computer Vision Toolbox ソフトウェアでは、色または強度データが実数値で順番に並ベられた集合としてイメージを扱います。
幾何学的変換ブロックを使用して値を内挿する方法の理解
全般的な固定小数点アプリケーション開発の長所とシステム ツールボックス ソフトウェアに固有の固定小数点サポートの長所を説明し、固定小数点信号処理開発の一般的な使用例を示します。
DSP System Toolbox™ ソフトウェアを使用するうえで役立つ固定小数点の概念と用語を定義します。
丸めやオーバーフロー処理のメソッドを呼び出す可能性のある演算やキャストを含む、固定小数点 DSP System Toolbox ブロックで使用される算術演算について説明します。
MATLAB System object の固定小数点のサポート
Computer Vision Toolbox System object の固定小数点のサポート
ソフトウェアでブロック レベルとシステム レベルの両方における固定小数点の属性とパラメーターを指定する方法を説明します。