この例では、色ベースのセグメンテーション手法を使用して人物の顔と手を追跡する方法を説明します。

この例では、鉄道の駅にあるオブジェクトを追跡し、そのどれが静止したままかを判別する方法を説明します。公共の場に放置されたオブジェクトは安全を脅かす可能性があるため、警備当局の懸念対象となります。この例で使用するようなアルゴリズムを使って、関心領域となりそうな部分に注意を向けることで、ライブの監視ビデオを見ている警備員を支援することができます。

この例では、オプティカル フロー推定を使ってビデオ シーケンス内の自動車を検出し追跡する方法を説明します。

この例では、光ファイバーの断面におけるコアとクラッド両方の同心度を検査する方法を説明します。同心度は、クラッド内でコアがどれだけ中央に揃っているかの評価基準です。

この例では、GTIN-13 バーコードの認識と解釈が可能な画像処理システムを作成する方法を説明します。GTIN-13 (旧称 EAN-13) はバーコードの国際規格です。これは、広く使用されている UPC 規格の上位集合です。

この例では、差の絶対値和 (SAD) の手法を使用してビデオ シーケンス内の動きを検出する方法を説明します。ビデオ シーケンスの 4 つの象限に対して SAD を別々に適用します。象限内で動きが検出された場合は、その象限を赤で強調表示します。

この例では、2 次元の正規化された相互相関を使用してパターン マッチングとターゲット追跡を行う方法を説明します。

この例では、ビデオを時間順にセグメント化する方法を説明します。この例のアルゴリズムを使用して、コマーシャルの開始と終了など、ビデオ ストリーム内の大きな変化を検出できます。これはビデオを編集する際や、特定のコンテンツを飛ばす場合などに便利です。

この例では、監視ビデオを処理して、動きの含まれるフレームを選択する方法を説明します。セキュリティ上の問題は、ビデオ カメラを使って重要な場所を継続的に監視しなければならないことです。こうした大量のデータの記録、確認およびアーカイブ化を効率よく行うために、ビデオ フレームのサイズを小さくするか、録画するビデオ フレームの総数を減らすことができます。この例では後者の方法を説明します。ここでは、カメラの視野内の動きによって、「関心を引く」ビデオ フレームのキャプチャがトリガーされます。

この例では、カラー ビデオのシーケンスにおいて、「一時停止」、「進入禁止」、「徐行」などの交通警告標識を認識する方法を説明します。

この例では、ビデオ ストリームからカメラの動きの影響を排除する方法を説明します。

この例では、Image Acquisition Toolbox™ で提供される From Video Device ブロックを使用して、Point Grey Flea® カメラから Simulink® にライブのイメージ データを取得する方法を説明します。ここでは Computer Vision Toolbox™ を使用して、GTIN-13 バー コードの認識と解釈ができる画像処理システムを作成します。GTIN-13 (旧称 EAN-13) はバーコードの国際規格です。これは、広く使用されている UPC 規格の上位集合です。

この例では、ビデオ シーケンスからモザイクを作成する方法を説明します。ビデオのモザイク化は、ビデオ フレームを繋ぎ合わせてシーンの全体像を作成するプロセスです。その結果、ビデオ データのコンパクトな表現であるモザイク イメージが得られます。Video Mosaicking ブロックはビデオの圧縮や監視アプリケーションによく使用されます。

この例では、Image Acquisition Toolbox™ で提供される From Video Device ブロックを使用して、Hamamatsu C8484 カメラから Simulink® にライブのイメージ データを取得する方法を説明します。入力ビデオ ストリーム内のオブジェクトのエッジを検出するには、プレウィット法を適用します。