영상 처리 및 컴퓨터 비전

 

MATLAB을 사용한 영상 처리 및 컴퓨터 비전

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MATLAB®과 Simulink®를 사용하여 영상 및 비디오 데이터에 대한 이해를 얻고 알고리즘을 개발하고 구현의 장단점에 대해 살펴볼 수 있습니다.

  • 영상 처리, 컴퓨터 비전 및 딥러닝에 대한 포괄적인 참조 표준 알고리즘으로 비전 솔루션 설계.
  • 상호운용 가능 API 및 통합 툴로 OpenCV, Python 및 C/C++를 사용하여 타 팀들과 협업.
  • 워크플로 앱을 사용하여 일반적 작업 자동화 및 알고리즘 탐색 가속화.
  • 전문 프로그래밍이나 IT 지식 없이 NVIDIA GPU, 클라우드 및 데이터센터 리소스에서 알고리즘 가속화.
  • MATLAB을 사용한 영상 처리 및 컴퓨터 비전

관련 주제

MATLAB을 사용한 영상 처리 및 컴퓨터 비전

카메라가 널리 보급되면서 엄청난 양의 이미지와 비디오 데이터가 생겨났고, 이 데이터를 해독하고 이해하기 위해 이미지 처리 수요도 꾸준히 증가했습니다.
손쉬운 영상 처리
쉽게 배워 보는 컴퓨터 비전

영상 앱 및 시각화

MATLAB 앱을 사용하여 대화형 방식으로 데이터를 살펴보고 MATLAB 코드를 자동 생성할 수 있습니다. 즉, 처음부터 코딩할 필요가 없다는 의미입니다. 다음과 같은 앱이 있습니다.

  • 카메라 보정

    카메라의 내장, 외장 및 렌즈 왜곡 파라미터를 추정할 수 있습니다.

  • 영상 및 비디오 레이블 지정

    영상의 모음에서 실측 데이터에 레이블을 지정하고 비디오와 영상 시퀀스를 볼 수 있습니다.

  • 영상 분할

    능동 윤곽선과 grabcut 및 lazy snapping 등의 그래프 절단 알고리즘을 사용하여 영상을 분할할 수 있습니다.

자세히 알아보기

갤러리 보기 (이미지 3개)

Volume Visualization App

시각화 앱

영상과 비디오에서 유의미한 정보를 파악하고 추출할 수 있습니다.

  • 볼륨 시각화
    볼륨 뷰어 앱으로 3D 체적 데이터를 체적 또는 평면 슬라이스로 볼 수 있습니다.
  • 비디오 뷰어
    재생할 동영상 또는 영상 시퀀스를 선택하거나, 시퀀스의 특정 프레임으로 이동하거나, 디스플레이의 프레임 속도를 변경할 수 있습니다.
  • DICOM 브라우저
  • DICOM 파일 모음을 살펴보고 선택하여 MATLAB으로 가져올 수 있습니다.

영상 처리 및 컴퓨터 비전 응용 사례

MATLAB에서 직접 광범위한 영상 처리 및 컴퓨터 비전 작업을 수행할 수 있습니다. 다음과 같은 작업이 가능합니다.

  • 3D 영상 처리 워크플로
  • 객체 검출, 추적 및 인식
  • 영상 분할 및 정합
  • 포인트 클라우드 처리
  • 스테레오 비전

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Removing gaussian noise from image using CNN

오픈 소스에 통합

오픈 소스에 직접 통합할 수 있습니다. 다른 프로그래밍 언어로 작성된 레거시 코드를 재사용하고, MATLAB 탑재 반응형 웹 사이트를 구축하고, MATLAB에서 직접 생성한 오류 없는 임베디드 C 코드를 사용하여 하드웨어를 프로그래밍할 수 있습니다.

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카메라에 액세스하여 영상 및 비디오 가져오기

하드웨어 지원 패키지를 통해 카메라에 연결할 수 있습니다. 프레임 그래버, GigE Vision® 카메라, DCAM 카메라 및 기타 기기에서 실시간 영상 및 비디오를 수집할 수 있습니다.

MATLAB은 표준 데이터 및 영상 형식을 지원하여 여러분은 미리 작성된 함수와 앱을 사용하여 데이터에 액세스 할 수 있습니다. ImageDatastore로 메모리에 담을 수 없이 큰 데이터셋을 가져와서 관리할 수 있습니다.

Direct Camera Access and Image and Video Import
NVIDIA GPU

성능

알고리즘을 다시 프로그래밍하지 않고도 멀티 코어 CPU 또는 NVIDIA GPU를 사용하여 워크플로를 병렬화할 수 있습니다.

클라우드 또는 브라우저에서 MATLAB을 실행할 수 있습니다. Parallel Computing Toolbox™를 통해 멀티코어 프로세서, GPU 및 컴퓨터 클러스터를 사용하여 연산 및 데이터 집약적인 문제를 풀 수 있습니다.

배포

MATLAB으로 C/C++ 및 HDL 코드를 작업할 수 있습니다. PC 하드웨어, FPGA 및 ASIC에서 영상 처리 알고리즘을 실행하여 영상 시스템을 개발할 수 있습니다.

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

NVIDIA Jetson

교육

Computer Vision Onramp: 대화형 방식의 자기 주도형 교육

바다로 기어가는 거북이를 촬영한 비디오에 일반적 워크플로인 검출을 통한 추적을 적용하여 컴퓨터 비전의 기본 사항을 학습할 수 있습니다. 컴퓨터 비전에서 특징이 갖는 역할, 데이터 레이블 지정 방법, 객체 검출기 훈련 방법, 비디오의 야생 동물 추적 방법에 대해 알아볼 수 있습니다.

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관련 활용 분야 및 주제

의료 영상

딥러닝