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Computer Vision Toolbox 시작하기

컴퓨터 비전, 3차원 비전 및 비디오 처리 시스템의 설계 및 테스트

Computer Vision Toolbox™는 컴퓨터 비전, 3차원 비전, 비디오 처리 시스템을 설계하고 테스트하기 위한 알고리즘, 함수 및 앱을 제공합니다. 특징 검출, 특징 추출 및 특징 매칭과 더불어 객체 검출 및 객체 추적을 수행할 수 있습니다. 단일 카메라, 스테레오 카메라, 어안 카메라의 보정 워크플로를 자동화할 수 있습니다. 3차원 비전을 위해 시각 기반의 SLAM과 포인트 클라우드 SLAM, 스테레오 비전, 움직임 기반 구조, 포인트 클라우드 처리를 지원합니다. 컴퓨터 비전 앱을 통해 실측 데이터 레이블 지정과 카메라 보정 워크플로를 자동화할 수 있습니다.

YOLO v2, SSD, ACF 등의 딥러닝 및 머신러닝 알고리즘을 사용하여 사용자 지정 객체 검출기를 훈련시킬 수 있습니다. 의미론적 분할과 인스턴스 분할의 경우, U-Net 및 Mask R-CNN 같은 딥러닝 알고리즘을 사용할 수 있습니다. 이 툴박스는 메모리에 담을 수 없을 정도로 큰 영상을 분석할 때 사용할 수 있는 객체 검출 알고리즘과 분할 알고리즘을 제공합니다. 사전 훈련된 모델로 얼굴, 보행자, 기타 일반 객체를 검출할 수 있습니다.

멀티코어 프로세서와 GPU에서 알고리즘을 실행하면 실행 속도를 높일 수 있습니다. 툴박스 알고리즘은 기존 코드와의 통합, 데스크탑 프로토타이핑, 임베디드 비전 시스템 배포를 위한 C/C++ 코드 생성을 지원합니다.

튜토리얼

추천 예제

비디오

Computer Vision Toolbox 응용 사례
컴퓨터 비전, 3차원 비전 및 비디오 처리 시스템의 설계 및 테스트

의미론적 분할
SegNet, FCN, U-Net, DeepLab v3+ 등의 신경망으로 개별 픽셀과 복셀을 분류하여 영상과 3차원 볼륨을 분할

MATLAB을 사용한 카메라 보정
카메라 보정기 앱을 사용하여 체커보드 검출을 자동화하고 핀홀 카메라와 어안 카메라를 보정