使用MATLAB®Coder™支持万博1manbetx包，用于NVIDIA Jetson和NVIDIA Drive Platforms使用NVIDIA®的嵌入式电路板。该示例使用简单的向量添加算法来说明：与MATLAB环境的连接到嵌入式电路板。

从连接到NVIDIA®JetSonnaO的覆盆子PI相机模块V2捕获和处理图像。用于NVIDIA JETSON和NVI万博1manbetxDIA驱动器平台的MATLAB®Coder™支持包允许您从相机模块V2捕获图像，并将其带入MATLAB环境进行处理。在此示例中，您了解如何使用此功能开发Sobel边缘检测算法。

为使用深度学习的图像分段应用程序生成和部署CUDA®可执行文件。它使用MATLAB®Coder™支持包为NVIDIA 万博1manbetxJetson和NVIDIA驱动器平台部署在NVIDIA Drive™平台上的可执行文件。此示例在主机上执行代码生成，并使用支持包的远程构建功能在目标平台上构建生成的代码。万博1manbetx有关更多信息，请参阅语义分段网络的代码生成。

使用用于NVIDIA GPU的GPU Coder™支持包将图像处理工具箱™算法部署到NVIDIA®JetsonTX2板。万博1manbetx这Imtophat.（图像处理工具箱）使用在灰度图像上执行形态的顶帽滤波的功能作为示例以演示该概念。顶帽滤波计算图像的形态开口（使用伊莫登（图像处理工具箱））然后从原始图像中减去结果。生成的CUDA®代码使用共享内存来加速GPU上的操作。

从Dagnetwork对象生成CUDA®代码，并使用GPU Coder™支持包为NVIDIA GPU部署到NVIDIA®JetsonTX2板上。万博1manbetx此示例使用Reset50深度学习网络对USB网络摄像头视频流进行分类图像。

在NVIDIA®J万博1manbetxetSonTX2板上部署Simulink®模型，用于对网络摄像头图像进行分类。此示例通过使用预制的深卷积神经网络实时从网络摄像头中分类图像，resnet-50。该示例中万博1manbetx的Simulink模型使用Matlab®Coder™支持包的Matlab®Coder™支持包，用于NVIDIA Jetson和NVIDIA驱动器平台，从网络摄万博1manbetx像头捕获实时视频流，并在连接到Jetson平台的监视器上显示预测结果。

生成和部署CUDA®可执行文件，该可执行文件使用由连续小波变换（CWT）和预磨料的卷积神经网络（CNN）提取的特征来分类人心电图（ECG）信号。