이미지 프로세싱 및 컴퓨터 비전을 위한 MATLAB

MATLAB®과 Simulink®를 사용하여 이미지와 비디오 데이터에 대한 통찰력을 얻고, 알고리즘을 개발하고, 구현 절충(tradeoff)을 확인하십시오.

  • 이미지 프로세싱, 컴퓨터 비전 및 딥러닝에 대한 종합적인 참조 표준 알고리즘 세트로 비전 솔루션을 설계합니다.
  • 상호 운용 가능한 API와 통합 툴을 사용하여 OpenCV, Python 및 C/C++를 사용하여 팀들과 공동 작업합니다.
  • 워크플로 앱을 사용하여 공통 작업을 자동화하고 알고리즘 탐색 속도를 높입니다.
  • 전문 프로그래밍이나 IT 지식 없이 NVIDIA GPU, 클라우드 및 데이터센터 리소스를 활용하여 알고리즘 실행 속도를 높입니다.
  • NVIDIA GPU, Intel 프로세서와 FPGA 및 ARM 기반 임베디드 프로세서 등의 임베디드 장치에 알고리즘을 배포합니다.

“당사의 작업은 MATLAB과 Image Processing Toolbox 없이는 불가능했을 것입니다. C에서 똑같은 일을 시도하는 것은 훨씬 더 많은 시간과 노력이 들고 훨씬 더 복잡했을 것입니다.”

Hanumant Singh, WHOI

이미지 프로세싱 및 컴퓨터 비전에 MATLAB 사용하기

카메라가 널리 보급되면서 엄청난 양의 이미지와 비디오 데이터가 생겨났고, 이 데이터를 해독하고 이해하기 위해 이미지 처리 수요도 꾸준히 증가했습니다.

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내용: 로봇공학 및 자율 시스템

이미지 앱과 시각화

MATLAB 앱을 사용하여 대화형으로 데이터를 탐색하고 자동으로 MATLAB 코드를 생성하십시오. 즉, 처음부터 코딩할 필요가 없습니다. 다음 주요 앱을 살펴보십시오.

  • 카메라 보정

    카메라 내장, 외장 및 렌즈 왜곡 파라미터를 추정합니다.

  • 이미지와 비디오 라벨링

    이미지 모음에서 ground truth 데이터에 레이블을 지정하고 비디오와 이미지 시퀀스를 봅니다.

  • 이미지 분할

    그라데이션, 액티브 윤곽 알고리즘 및 xyz를 사용하여 이미지를 분할합니다.

갤러리 보기(이미지 3개)

시각화용 앱

이미지와 비디오에서 의미 있는 정보를 확인하고 추출하십시오.

  • 볼륨 시각화
    볼륨 뷰어 앱을 사용하여 3D 볼륨 데이터를 볼륨으로 또는 평면 슬라이스로 봅니다.
  • 비디오 뷰어
    재생할 동영상 또는 이미지 시퀀스를 선택하거나, 시퀀스의 특정 프레임으로 이동하거나, 디스플레이의 프레임 속도를 변경합니다.
  • DICOM 브라우저
  • DICOM 파일 모음을 탐색하고 선택하여 MATLAB으로 가져옵니다.

이미지 프로세싱 및 컴퓨터 비전 응용 프로그램

MATLAB에서 직접 폭넓은 이미지 프로세싱 및 컴퓨터 비전 작업을 수행합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

  • 3D 이미지 프로세싱 워크플로
  • 객체 검출, 추적 및 인식
  • 이미지 분할과 정합
  • 포인트 클라우드 처리
  • 스테레오 비전

모든 이미지 프로세싱 및 컴퓨터 비전 응용 프로그램과 시작하는 방법을 살펴보십시오.

오픈 소스와의 통합

오픈 소스와 직접 통합합니다. 다른 프로그래밍 언어로 작성된 레거시 코드를 재사용하고, MATLAB으로 작동하는 반응형 웹 사이트를 구축하고, MATLAB에서 직접 생성한 오류 없는 임베디드 C 코드를 이용하여 하드웨어를 프로그래밍할 수 있습니다.

카메라에 액세스하여 이미지 및 비디오 가져오기

하드웨어 지원 패키지를 통해 카메라에 연결합니다. 프레임 그래버(frame grabber), GigE Vision® 카메라, DCAM 카메라 및 기타 장치에서 실시간 이미지와 비디오를 획득할 수 있습니다.

MATLAB은 표준 데이터와 이미지 형식을 지원하며, 미리 작성된 함수와 앱을 사용하여 데이터에 액세스 할 수 있습니다. ImageDatastore를 사용하여 메모리에 저장할 수 없는 대형 데이터 세트를 가져와서 관리할 수 있습니다.

성능

알고리즘을 다시 프로그래밍하지 않고도 멀티 코어 CPU 또는 NVIDIA GPU를 사용하여 워크플로를 병렬화합니다.

MATLAB을 클라우드 또는 브라우저에서 실행합니다. Parallel Computing Toolbox™을 사용하면 멀티코어 프로세서, GPU 및 컴퓨터 클러스터를 사용하여 연산 및 데이터 집약적인 문제를 해결할 수 있습니다.

배포

MATLAB과 함께C/C++ 및 HDL 코드를 작업할 수 있습니다. PC 하드웨어, FPGA 및 ASIC에서 이미지 프로세싱 알고리즘을 실행하여, 이미지 시스템을 개발할 수 있습니다.

GPU Coder™를 사용하면 딥러닝, 임베디드 비전 및 자율 시스템에 대한 MATLAB 코드로부터 최적화된 CUDA® 코드를 생성할 수 있습니다. MATLAB 내에서 생성된 CUDA를 사용하여 MATLAB 코드에서 계산 집약적인 부분을 가속화할 수 있습니다.

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