MATLAB および Simulink を使用して、画像と動画データの解析、アルゴリズムの開発、および実装におけるトレードオフの調査を行います。
- 画像処理、コンピューター ビジョン、およびディープラーニングのための参照標準アルゴリズムの包括的なセットを使用したビジョン 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、および C/C++ を利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、およびデータセンター 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、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。
MATLAB を使用した画像処理およびコンピューター ビジョン
画像アプリおよび可視化
MATLAB アプリを使用して、データを対話的に探索し、MATLAB コードを自動的に生成します。そのため、ゼロからコーディングする必要はありません。注目のアプリを以下でご紹介します。
- カメラ キャリブレーション
カメラの内部/外部パラメーターや、レンズの歪みパラメーターを推定します。
- 画像と動画のラベル付け
画像のコレクションにグラウンドトゥルースをラベル付けし、動画および画像シーケンスを表示します。
- 画像セグメンテーション
動的輪郭、および GrabCut や Lazy Snapping などのグラフカット アルゴリズムを使用して画像をセグメント化します。
![ボリュームの可視化アプリ ボリュームの可視化アプリ](https://jp.mathworks.com/solutions/image-video-processing/_jcr_content/mainParsys/band_608939543_copy_/mainParsys/upsize/mainParsys/columns/1/image_copy.adapt.full.medium.jpg/1734456145784.jpg)
可視化用のアプリ
画像と動画から意味のある情報を識別して抽出します。
- ボリュームの可視化
ボリューム ビューアー アプリを使用して、3D ボリューム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
再生する動画や画像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探索して選択し、MATLAB にインポートします。
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画像処理およびコンピューター ビジョンの用途
さまざまな画像処理およびコンピューター ビジョンのタスクを MATLAB から直接実行します。これには以下が含まれます。
![CNN を使用して画像からガウスノイズを除去する CNN を使用して画像からガウスノイズを除去する](https://jp.mathworks.com/solutions/image-video-processing/_jcr_content/mainParsys/band_608939543_copy__339746740/mainParsys/upsize/mainParsys/column_0_copy_copy_c/2/image_copy.adapt.full.medium.jpg/1734456145918.jpg)
オープンソースとの統合
オープンソースと直接統合します。別のプログラミング言語で作成されたレガシコードの再利用、MATLAB を使用した応答性の高い Web サイトの作成、MATLAB から直接生成されたエラーのない組み込み 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することができます。
カメラへの直接アクセスおよび画像と動画のインポート
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 カメラ、およびその他からライブ画像および動画を取得できます。
MATLAB は、標準的なデータ形式や画像形式をサポートしており、事前構築済みの関数やアプリを使用してデータにアクセスできます。ImageDatastore を使用することで、メモリに収まらない大規模なデータセットをインポートして管理できます。
![カメラへの直接アクセスおよび画像と動画のインポート カメラへの直接アクセスおよび画像と動画のインポート](https://jp.mathworks.com/solutions/image-video-processing/_jcr_content/mainParsys/band_608939543_copy__1889026202/mainParsys/upsize/mainParsys/column_0_copy_copy_c/2/image_copy.adapt.full.medium.jpg/1734456146118.jpg)
パフォーマンス
マルチコア CPU や NVIDIA GPU を使用して、アルゴリズムを再度プログラミングすることなくワークフローを並列化します。
MATLAB をクラウド上やブラウザーで実行します。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、計算量やデータ量の多い問題を解くことができます。
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