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.

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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