Computer Vision Toolbox

 

Computer Vision Toolbox

Progettazione e sperimentazione di sistemi di visione artificiale, visione 3D e di elaborazione video

Inizia ora:

Deep Learning e Machine Learning

Rileva, riconosci e segmenta gli oggetti utilizzando Deep Learning e Machine Learning.

Rilevamento e riconoscimento di oggetti

Addestra, valuta e distribuisci rilevatori di oggetti come YOLO v2, Faster R-CNN, ACF e Viola-Jones. Esegui il riconoscimento oggetti con Bag of Visual Words e OCR. Utilizza modelli pre-addestrati per rilevare volti, pedoni e altri oggetti comuni.

Foto dalla fotocamera di un veicolo che mostra altri due veicoli rilevati.

Rilevamento di oggetti mediante Faster R-CNN.

Segmentazione semantica

Segmenta le immagini e i volumi 3D classificando i singoli pixel e voxel tramite reti quali SegNet, FCN, U-Net e DeepLab v3+. Utilizza la segmentazione delle istanze per generare mappe di segmentazione e rilevare istanze uniche di oggetti.

Rileva istanze di oggetti in una scena stradale con contorni creati utilizzando la segmentazione delle istanze.

Segmentazione delle istanze con Mask R-CNN.

Etichettatura di verità di base (ground truth)

Automatizza l’etichettatura per il rilevamento di oggetti, la segmentazione semantica, la segmentazione delle istanze e la classificazione delle scene tramite le app Video Labeler e Image Labeler.

Interfaccia grafica per etichettare la verità di base per il rilevamento degli oggetti, la segmentazione semantica e il riconoscimento oggetti.

Etichettatura di verità di base (ground truth) con l’app Video Labeler.

Calibrazione di fotocamere

Stima i parametri intrinseci, estrinseci e di distorsione dell’obiettivo delle fotocamere.

Calibrazione di fotocamere singole

Automatizza il rilevamento della scacchiera e calibra le fotocamere pinhole e fisheye con l’app Camera Calibrator.

Calibrazione di fotocamere stereo

Calibra coppie stereo per calcolare la profondità e ricostruire scene in 3D.

SLAM visivo e visione 3D

Estrai la struttura 3D di una scena da più viste 2D. Stima la posa ed il movimento della fotocamera utilizzando l’odometria visuale; ridefinisci le stime di posa con SLAM visivo.

Scena 3D ricostruita utilizzando più immagini da una fotocamera in movimento.

Struttura multivista a partire dal movimento.

Due immagini affiancate di auto parcheggiate con feature corrispondenti, ciascuna contrassegnate da cerchi e croci.

Rilevamento e corrispondenza delle feature per lo SLAM visivo.

Visione stereo

Stima la profondità e ricostruisci scene 3D utilizzando coppie di fotocamere stereo.

Scena di persone in un atrio accanto a un'immagine della profondità relativa dei punti nella scena.

Stima delle profondità relative dei punti in una scena utilizzando la visione stereo.

Elaborazione di nuvole di punti 3D e LIDAR

Segmenta, raggruppa, esegui il downsample, rimuovi il rumore, registra e adatta le forme geometriche con dati di nuvole di punti 3D o LIDAR. Lidar Toolbox™ fornisce ulteriori funzionalità per progettare, analizzare e testare i sistemi di elaborazione LIDAR.

I/O nuvole di punti e LIDAR

Leggi, scrivi e visualizza le nuvole di punti da file, sistemi LIDAR e sensori RGB-D.

Visualizzazione di una nuvola di punti in streaming da un sensore LIDAR.

Utilizzo del visualizzatore di nuvole di punti per visualizzare i dati delle nuvole di punti in streaming.

Registrazione di nuvole di punti

Registra le nuvole di punti 3D con gli algoritmi Normal-Distributions Transform (NDT), Iterative Closest Point (ICP) e Coherent Point Drift (CPD).

Registrazione e stitching di una serie di nuvole di punti.

Segmentazione e fitting di forme

Segmenta le nuvole di punti in cluster e adatta le forme geometriche alle nuvole di punti. Segmenta l’impianto di terra in dati LIDAR per applicazioni di guida automatizzata e di robotica.

Nuvola di punti 3D con cluster identificati tramite segmentazione.

Identificazione dei cluster in una nuvola di punti con la segmentazione della nuvola di punti.

Rilevamento, estrazione e confronto di feature

Utilizza workflow basati sulle feature per il rilevamento di oggetti, la registrazione di immagini e il riconoscimento oggetti.

A sinistra, un levapunti; a destra, lo stesso levapunti rilevato su un desktop caotico abbinando i punti caratteristici.

Rilevamento di un oggetto in una scena caotica con rilevamento, estrazione e confronto di feature di punti.

Registrazione di immagini basata sulle feature

Confronta le feature in più immagini per stimare le trasformate geometriche tra immagini e registra le sequenze di immagini.

Panorama creato da più immagini utilizzando la registrazione basata sulle feature.

Panorama creato con registrazione basata sulle feature.

Tracking di oggetti e stima del movimento

Stima il movimento e traccia gli oggetti nelle sequenze video e di immagini.

Stima del movimento

Stima il movimento tra frame video con il flusso ottico, il confronto di blocchi e il confronto di modelli.

Immagine di due oggetti in movimento insieme al campo di movimento rilevato utilizzando il flusso ottico.

Rilevamento di oggetti in movimento con una fotocamera stazionaria.