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、魚眼カメラ、ステレオカメラ、マルチカメラの構成をキャリブレーションする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。
このツールボックスは、事前学習済み畳み込みニューラル ネットワーク (CNN)、ビジョン トランスフォーマー、視覚言語モデルなど、さまざまな AI 技術を提供します。すぐに使えるモデルで、画像分類、オブジェクト検出、セグメンテーション、姿勢推定、キャプション生成、光学式文字認識 (OCR) などのタスクを実行し、転移学習によるカスタマイズも可能です。
C/C++ のほかに、GPU 実行用やハードウェア記述言語 (HDL) のコードも生成できます。
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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 アプリやステレオ カメラ キャリブレーター アプリ、または組み込み関数を使用して、単眼カメラ、ステレオカメラペア、マルチカメラシステムの内部パラメーター、外部パラメーター、レンズ歪みパラメーターを推定できます。
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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。」
Computer Vision Toolbox
Computer Vision Toolbox provides algorithms and apps for designing and testing computer vision systems, including visual inspection, object detection and tracking, feature detection, extraction, and matching.
The toolbox provides pretrained convolutional neural networks (CNNs), vision transformers, and vision-language models for tasks like image classification, object detection, segmentation, pose estimation, captioning, and optical character recognition (OCR), as well as zero-shot models for vision tasks such as optical flow and 3D depth estimation.
Yes, the Video Labeler and Image Labeler apps enable team-based ground truth labeling with automation workflows for object detection, semantic segmentation, instance segmentation, and scene classification.
Computer Vision Toolbox automates calibration workflows for single, fisheye, stereo, and multi-camera configurations using the Camera Calibrator app, Stereo Camera Calibrator app, or built-in functions.
Yes, the toolbox supports stereo vision, structure from motion, neural radiance fields (NeRF), and real-time visual and point cloud SLAM for 3D vision applications.
You can generate code in C, C++, CUDA for GPU execution, and in hardware description languages (HDL) for rapid prototyping, deployment, and verification.
Yes, the Automated Visual Inspection Library enables you to automatically identify anomalies or defects as part of a manufacturing quality assurance process.
Yes, you can segment, cluster, downsample, denoise, register, and fit geometrical shapes with lidar or 3D point cloud data.
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