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 FAQs
Computer Vision Toolbox には、外観検査、オブジェクトの検出と追跡、特徴量の検出、抽出、マッチングなど、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。
このツールボックスには、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) などのタスク向けに、事前学習済みの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、視覚言語モデルに加え、オプティカルフローや 3D 深度推定などのビジョンタスクに対応するゼロショットモデルも用意されています。
はい。ビデオラベラーアプリおよびイメージ ラベラー アプリを使用すれば、オブジェクト検出、セマンティック セグメンテーション、インスタンス セグメンテーション、シーン分類の自動化ワークフローにより、チームベースのグラウンドトゥルースのラベル付けを実行できます。
Computer Vision Toolbox は、カメラ キャリブレーター アプリ、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、単一カメラ、魚眼レンズ、ステレオカメラ、マルチカメラ構成のキャリブレーション ワークフローを自動化します。
はい。このツールボックスは、3D ビジョンの用途向けに、Structure from Motion (SfM)、ニューラル放射輝度場 (NeRF)、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。
C、C++、GPU 実行用の CUDA、およびハードウェア記述言語 (HDL) でコードを生成して、ラピッド プロトタイピング、展開、検証を行うことができます。
はい。Automated Visual Inspection Library を使用し、製造品質保証プロセスの一環として、異常や欠陥を自動的に特定できます。
はい。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うことができます。
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