Computer Vision Toolbox には、コンピューター ビジョン システムの設計とテストのためのアルゴリズムとアプリが用意されています。外観検査のほか、オブジェクトの検出および追跡、特徴量の検出、抽出、マッチングを行うことができます。シングルカメラ、ステレオカメラ、魚眼カメラのキャリブレーションワークフローを自動化することができます。3D ビジョンについては、ステレオビジョン、点群処理、Structure from Motion (SfM)、リアルタイムの Visual SLAM および点群 SLAM をサポートしています。コンピューター ビジョンのアプリを使用して、チームベースでのグラウンドトゥルースの自動ラベル付けやカメラ キャリブレーションを行えます。
事前学習済みのオブジェクト検出器を使用するほか、YOLO や SSD、ACF などのディープラーニングおよび機械学習アルゴリズムを使用してカスタムの検出器の学習を行うことができます。セマンティック セグメンテーションとインスタンス セグメンテーションには、U-Net や SOLO、Mask R-CNN などのディープラーニング アルゴリズムを使用することができます。ViT などのビジョン トランスフォーマーを使用して画像分類を行うことができます。事前学習済みのモデルを使用して、顔や歩行者の検出、光学式文字認識 (OCR) の実行、その他の一般的なオブジェクトの認識を行えます。
マルチコアプロセッサや GPU 上で実行することにより、アルゴリズムを高速化できます。ツールボックスのアルゴリズムでは、C/C++ コード生成がサポートされており、既存のコードとの統合やデスクトップ プロトタイピング、組み込みビジョンシステムの展開などを行うことができます。
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ディープラーニングと機械学習
機械学習モデルやディープラーニング ネットワークの学習を行うか、事前学習済みのネットワークを使用して、オブジェクト検出およびセグメンテーションを実行します。これらのネットワークの性能評価を行い、C/C++ または CUDA® コードを生成して展開します。
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カメラ キャリブレーション
カメラ キャリブレーターおよびステレオ カメラ キャリブレーター アプリを使用して、単眼カメラとステレオカメラの内部パラメーター、外部パラメーター、およびレンズ歪みのパラメーターを推定します。
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Visual SLAM と 3D ビジョン
複数の 2D ビューからシーンの 3D 構造を抽出します。カメラの位置と向きを周囲の状況に基づいて推定します。バンドル調整と姿勢グラフの最適化を使用して姿勢の推定を調整します。
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LiDAR 点群と 3D 点群の処理
LiDAR 点群または 3D 点群のデータを使用して、幾何学的形状のセグメンテーション、クラスタリング、ダウンサンプリング、ノイズ除去、レジストレーション、および当てはめを行います。Lidar Toolbox では、LiDAR 処理システムの設計、解析、テストを行うための追加機能を提供しています。
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特徴の検出、抽出、およびマッチング
複数の画像からブロブ、エッジ、コーナーなどの特徴を検出、抽出し、マッチングします。一致した特徴を、レジストレーション、オブジェクト分類、または SLAM などの複雑なワークフローで使用します。
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コード生成とサードパーティのサポート
コンピューター ビジョン アルゴリズムからコードを生成し、ラピッド プロトタイピング、展開、検証を行います。OpenCV に基づくプロジェクトと関数を、MATLAB や Simulink に統合します。
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製品リソース:
「わずか数行の MATLAB コードを書くだけで、機械学習の機能を利用することができます。その後、エンジニアはコード生成の機能を使用して、手動操作の必要性やプロセスの遅延を生じさせることなく、学習済みの分類器を機器に展開できます。」
あなたは学生ですか?
ご所属の学校にはすでに Campus-Wide License が導入されていて、MATLAB、Simulink、その他のアドオン製品を利用できる可能性があります。
