MATLAB per l’elaborazione di immagini e la visione artificiale

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Usa MATLAB® e Simulink® per ottenere informazioni sui dati immagine e video, sviluppare algoritmi ed esplorare le possibilità di implementazione.

  • Progetta soluzioni di visione artificiale con un set completo di algoritmi di riferimento standard per elaborazione di immagini, visone artificiale e deep learning.
  • Collabora con i vari team tramite OpenCV, Python e C/C++ utilizzando API interoperabili e strumenti di integrazione.
  • Utilizza le app del flusso di lavoro per automatizzare le comuni operazioni e accelerare l’esplorazione degli algoritmi.
  • Accelera algoritmi su GPU NVIDIA, cloud e risorse datacenter senza una programmazione specifica o conoscenze di IT.
  • Distribuisci algoritmi ai dispositivi embedded, inclusi GPU NVIDIA, processori Intel e FPGA e processori embedded basati su ARM.

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App e visualizzazione di immagini

Usa le app MATLAB per esplorare interattivamente i dati e generare automaticamente codice MATLAB. Ciò significa che non è necessario generare il codice da zero. Esplora le seguenti app in evidenza:  

  • Calibrazione di videocamere

    Stima i parametri intrinseci, estrinseci e di distorsione dell’obiettivo della videocamera.

  • Etichettatura di immagini e video

    Etichetta dati sul campo in una raccolta di immagini e visualizza sequenze di video e immagini.

  • Segmentazione di immagini

    Segmenta un’immagine utilizzando il gradiente, l’algoritmo sui contorni attivi e xyz.

Per saperne di più

Visualizza la galleria (3 immagini)

Volume Visualization App

App per la visualizzazione

Identifica ed estrai informazioni significative da immagini e video.

  • Volume Visualization
    Visualizza dati 3D volumetrici come volumi o segmenti piani con l’app Volume Viewer.
  • Video Viewer
    Seleziona il filmato o la sequenza di immagini che desideri riprodurre, passa ad un frame specifico della sequenza o modifica la frequenza dei fotogrammi.
  • DICOM Browser
    Esplora una raccolta di file DICOM, selezionala e importala in MATLAB.

Applicazioni per l’elaborazione di immagini e la visione artificiale

Esegui una varietà di attività di elaborazione di immagini e visione artificiale direttamente da MATLAB. Tra queste:

  • Flussi di lavoro di elaborazione di immagini in 3D
  • Rilevazione, localizzazione e riconoscimento di oggetti
  • Segmentazione e registrazione di immagini
  • Elaborazione di nuvole di punti
  • Visione stereo

Per saperne di più

Removing gaussian noise from image using CNN

Integrazione con l’open source

Integra direttamente con l’open source. Puoi riutilizzare il codice legacy scritto in un altro linguaggio di programmazione, creare siti web responsivi supportati da MATLAB o programmare hardware utilizzando un codice C embedded privo di errori generato direttamente da MATLAB.

Per saperne di più

Accesso diretto alla videocamera e importazione di immagini e video

Connettiti alle videocamere tramite i pacchetti di supporto hardware. Puoi acquisire immagini e video live da frame grabber, videocamere GigE Vision®, videocamere DCAM e altri dispositivi.

MATLAB supporta formati di dati e immagini standard e puoi accedere ai dati con app e funzioni predefinite. Importa e gestisci set di dati troppo grandi per la memoria con ImageDatastore.

Direct Camera Access and Image and Video Import
NVIDIA GPU

Prestazioni

Parallelizza i flussi di lavoro utilizzando CPU multi-core o GPU NVIDIA senza riprogrammare gli algoritmi.

Esegui MATLAB sul cloud o nel tuo browser. Inoltre, con Parallel Computing Toolbox™ puoi risolvere problemi computazionalmente intensi e ad alto contenuto di dati utilizzando processori multicore, GPU e cluster di computer.

Distribuzione

Con MATLAB puoi lavorare con il codice C/C++ e HDL, eseguire algoritmi di elaborazione immagini su hardware PC, FPGA e ASIC e sviluppare sistemi di imaging.

GPU Coder™ genera codice CUDA® ottimizzato dal codice MATLAB per il deep learning, la visione embedded e i sistemi autonomi. Puoi utilizzare il CUDA generato in MATLAB per accelerare le porzioni computazionalmente intense del codice MATLAB.

NVIDIA Jetson

Formazione

Computer Vision Onramp: formazione interattiva autogestita

Impara le nozioni base della visione artificiale applicando un tipico workflow (detto “tracking by detection”) a un video di tartarughe che strisciano verso il mare. Scoprirai qual è il ruolo delle feature nella visione artificiale, come etichettare i dati, come addestrare un rilevatore di oggetti e come eseguire il tracking della fauna selvatica in un video.

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