MATLAB および Simulink を使用して、画像やビデオデータを解析し、アルゴリズムを開発し、実装のトレードオフを検討することができます。

  • 画像処理、コンピュータビジョン、ディープラーニングのためのリファレンス標準アルゴリズムの包括的なセットを使用した画像ソリューションの設計。
  • 相互利用可能な API および統合ツールを使用した、OpenCV、Python、C/C++ を使用するチームとのコラボレーション。
  • ワークフローアプリを使用した一般的なタスクの自動化およびアルゴリズムの探索の高速化。
  • 特殊なプログラミングや IT 知識を使用しない、NVIDIA GPU、クラウド、データセンター リソースのアルゴリズムの高速化。
  • NVIDIA GPU、Intel プロセッサと FPGA および ARM ベースの組み込みプロセッサなどの組み込みデバイスへのアルゴリズムの展開。

画像アプリと可視化

MATLAB アプリを使用してデータを対話的に調べ、MATLAB コードを自動的に生成します。つまり、コードを新たに作成する必要がありません。次のおすすめのアプリをご覧ください。

  • カメラ キャリブレーション

    カメラの内部、外部およびレンズ歪みのパラメーターを推定します。

  • 画像とビデオのラベル付け

    画像のコレクション内に Ground Truth ラベリングを行い、ビデオと画像シーケンスを表示します。

  • 画像のセグメンテーション

    勾配、動的輪郭アルゴリズムや xyz を用いて画像をセグメント化します。

ギャラリーを表示する (3 画像)

Volume Visualization App

可視化の為のアプリ

画像とビデオの有用な情報を特定して取り出します。

  • ボリューム可視化
    ボリューム ビューアー アプリを使用して、3 次元の容積測定データをボリュームまたは平面スライスとして表示します。
  • ビデオ ビューアー
    再生するムービーとイメージ シーケンスを選択し、シーケンス内の特定のフレームにジャンプしたり、ディスプレイのフレーム レートを変更したりします。
  • DICOM ブラウザー
    DICOM ファイルのコレクションを調べて選択し、MATLAB にインポートします。

画像処理およびコンピュータビジョンの応用

  • さまざまな画像処理およびコンピュータビジョン タスクを MATLAB から直接実行します。以下はその例です。
  • 3 次元画像処理ワークフロー
  • オブジェクトの検出、追跡および認識
  • 画像のセグメンテーションと登録
  • 点群処理
  • ステレオビジョン
Removing gaussian noise from image using CNN

オープンソースとの統合

オープンソースと直接統合させます。別のプログラミング言語で作成された既存コードの再利用、MATLAB を使用した Web サイトの作成、MATLAB から直接生成された組み込み C コードを使用したハードウェアのプログラミングを実行できます。

カメラへの直接アクセスおよび画像とビデオのインポート

ハードウェア サポート パッケージを介してカメラに接続します。フレームグラバー、GigE Vision® カメラ、DCAM 対応カメラなどの機器からライブ画像および映像を取り込むことができます。

MATLAB は、標準的なデータ形式と画像形式をサポートしており、あらかじめ組み込まれている関数やアプリを使用してデータにアクセスできます。ImageDatastore を使用してメモリに収まらない大規模データセットをインポートして管理します。

Direct Camera Access and Image and Video Import
NVIDIA GPU

パフォーマンス

アルゴリズムの再プログラミングを行わずに、マルチコア CPU または NVIDIA GPU を使用してワークフローを並列化します。

クラウドまたはブラウザーで MATLAB を実行します。また、Parallel Computing Toolbox では、マルチコア プロセッサ、GPU、コンピューター クラスターを使用して、計算量の多いデータ集約型の問題を解決することができます。

関連情報

展開

MATLAB では、C/C++ および HDL のコードと一緒に動作できるため、画像処理アルゴリズムを PC ハードウェア、FPGA、ASIC で実行でき、画像処理システムを開発できます。

GPU Coder は、ディープラーニング、組み込みビジョン、および自律システムのための最適化された CUDA® コードを MATLAB コードから生成します。生成された CUDA を MATLAB 内で使用することで、MATLAB コードの大量の計算を必要とする部分を高速化できます。

関連情報

NVIDIA Jetson

関連する応用分野とトピック

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