R2016b で提供される Version 7.2 では、以下の機能が強化されています。

  • オブジェクトの検出のためのディープ ラーニング: 領域ベースの畳み込みニューラルネットワーク (R-CNN) を使用したオブジェクトの検出
  • ストラクチャフロムモーション: 重要なマトリックスを推定し、カメラ ポーズを計算して 3-D から 2-D への点の対応付けを行う
  • ポイント クラウド ファイルの I/O: ポイント クラウド ファイル I/O 機能を使用した PCD ファイルの読み取りと書き込み
  • ARM用コード生成例: Raspberry Pi 2 ターゲットで顔の検出および追跡
  • 視覚的なオドメトリーの例: 順序付けられた画像のシーケンスからカメラの場所および軌跡を推定

詳細につきましては、 リリース ノート (英語) をご覧ください。

R2015b で提供される Version 7.0 では、以下の機能が強化されています。

  • 3 次元形状フィッティング: RANSAC を使用して球形、円柱および面を 3 次元のポイント クラウドに収める
  • Point Cloud のストリーミングViewer: Microsoft Kinect などのセンサーからストリーミング 3 次元ポイント クラウド データを可視化​
  • ポイント クラウド法線推定: 3 次元ポイント クラウドの法線ベクトルを推定​
  • Farneback のオプティカル フロー: Farneback メソッドを使用してオプティカル フロー ベクトルを推定
  • LBP 特徴抽出: グレースケール画像から局所 2 値パターン特徴を抽出
  • 多言語のテキスト挿入: 複数の言語のサポートによる、画像データへのテキスト挿入

詳細につきましては、 リリース ノート (英語) をご覧ください。

  • レジストレーション、ノイズ除去、ダウンサンプリング、幾何学的変換、PLY ファイルの読み書きに対応した 3 次元ポイントクラウド関数
  • bag-of-visual-words を使用した画像の検索
  • bag-of-visual-words フレームワークにおける、ユーザー定義の特徴抽出
  • rectifyStereoImages を含む 8 つの関数ならびに、Mac での vision.DeployableVideoPlayer からの C コード生成

詳細につきましては、 リリース ノート (英語) をご覧ください。

R2014b で提供される Version 6.1 では、以下の機能が強化されています。

  • ステレオ カメラ キャリブレーション アプリ
  • 画像ファイルの大きなコレクションを扱うための imageSet クラス
  • 画像カテゴリ分類のための関数の Bag-of-visual-words スイート​​
  • 高速特徴照合のための近似的な最近傍検索法​
  • 3 次元点クラウド可視化関数

詳細につきましては、 リリース ノート (英語) をご覧ください。