Computer Vision Toolbox

Computer Vision Toolbox™ fornisce algoritmi e applicazioni per progettare e testare sistemi di visione artificiale. È possibile eseguire l'ispezione visiva, il rilevamento e il tracking degli oggetti, nonché il rilevamento, l'estrazione e la corrispondenza delle feature. È possibile automatizzare i workflow di calibrazione per fotocamere singole, stereo e fish-eye. Per la visione tridimensionale, la toolbox supporta la visione stereo, l'elaborazione a nuvola di punti, la struttura dal movimento e lo SLAM visivo e a nuvole di punti in tempo reale. Le applicazioni di visione artificiale consentono l'etichettatura di verità di base (ground truth) team-based con automazione nonché la calibrazione della fotocamera.

È possibile utilizzare rilevatori di oggetti preaddestrati o addestrare rilevatori personalizzati utilizzando algoritmi di Deep Learning e Machine Learning, come YOLO, SSD e ACF. Per la segmentazione semantica e delle istanze è possibile utilizzare algoritmi di Deep Learning come U-Net, SOLO e Mask R-CNN. È possibile eseguire la classificazione delle immagini utilizzando trasformatori di visione come ViT. I modelli preaddestrati consentono di rilevare volti e pedoni, eseguire il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) e riconoscere altri oggetti comuni.

È possibile accelerare gli algoritmi eseguendoli su processori multicore e GPU. Gli algoritmi della toolbox supportano la generazione di codice C/C++ per l'integrazione con il codice esistente, la prototipazione desktop e l'implementazione di sistemi di visione incorporati.