Computer Vision Toolbox

 

Computer Vision Toolbox

컴퓨터 비전, 3차원 비전 및 비디오 처리 시스템의 설계 및 테스트

영상 및 비디오 실측 레이블 지정

비디오 레이블 지정기 앱과 영상 레이블 지정기 앱을 사용하여 객체 검출, 의미론적 분할, 인스턴스 분할, 장면 분류의 레이블 지정을 자동화할 수 있습니다.

딥러닝과 머신러닝

사전에 훈련된 딥러닝 및 머신러닝 기반 객체 검출 및 분할 신경망을 훈련시키고 사용할 수 있습니다. 이러한 신경망의 성능을 평가하고 신경망을 C/C++ 또는 CUDA® 코드로 배포할 수 있습니다.

자동 외관 검사

Computer Vision Toolbox의 자동 외관 검사 라이브러리를 사용하여 이상 또는 결함을 식별함으로써 제조의 품질 보증 공정을 보조하고 개선할 수 있습니다.

카메라 보정

카메라 보정스테레오 카메라 보정 앱을 사용하여 단안 및 스테레오 카메라의 내부, 외부, 렌즈 왜곡 파라미터를 추정할 수 있습니다.

시각적 SLAM 및 3차원 비전

한 장면에 대한 여러 2차원 보기에서 3차원 구조를 추출할 수 있습니다. 시각적 주행거리 측정을 사용하여 카메라 움직임과 자세를 추정할 수 있습니다. 시각적 SLAM을 사용하여 자세 추정을 정교화할 수 있습니다.

라이다 및 3D 포인트 클라우드 처리

라이다, 스테레오 또는 RGBD 센서에서 나온 포인트 클라우드 데이터를 사용하여 기하학적 형상에 대한 세그먼트화, 군집화, 다운샘플링, 잡음 제거, 정합에 활용할 수 있습니다. Lidar Toolbox는 라이다 처리 시스템의 설계, 분석 및 테스트를 위한 추가 기능을 제공합니다.

특징 검출, 추출, 매칭

여러 영상에 걸쳐 블롭, 경계, 코너 등 특징들을 검출, 추출하고 매칭할 수 있습니다. 이미지 전체에 걸쳐 매칭된 특징들을 사용하여 정합, 객체 분류 또는 SLAM 같은 복잡한 워크플로에 사용할 수 있습니다.

객체 추적 및 모션 추정

비디오와 영상 시퀀스에서 움직임을 추정하고 객체를 추적할 수 있습니다.

코드 생성 및 타사 지원

컴퓨터 비전 알고리즘 개발을 신속 프로토타이핑, 구현 및 검증 워크플로에 통합할 수 있습니다. OpenCV 기반 프로젝트 및 함수를 MATLAB 및 Simulink에 통합할 수 있습니다.

“데이터 주석부터 딥러닝 모델의 선택, 훈련, 테스트, 미세 조정에 이르기까지, MATLAB에는 우리에게 필요한 모든 툴이 있었습니다. 또한 GPU Coder 덕분에 GPU 관련 경험이 부족했어도 NVIDIA GPU로의 배포를 신속히 진행할 수 있었습니다.”

Valerio Imbriolo, Drass Group

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