从系列:计算机视觉MATLAB
Sandeep Hiremath, MathWorks
了解MATLAB如何使计算机视觉入门变得简单。
计算机视觉利用图像和视频来检测、分类和跟踪物体或事件,以理解真实世界的场景。在这个介绍性的网络研讨会中,您将学习如何使用MATLAB开发计算机视觉算法来解决现实世界的成像问题。
我们将通过实际示例演示MATLAB如何简化以下操作:
这个网络研讨会假设有一些MATLAB的经验,而没有计算机视觉的经验。我们将重点介绍计算机视觉工具箱。
关于MATLAB计算机视觉的更多细节,请参考以下链接:
记录:2020年11月18日
欢迎参加计算机视觉简化网络研讨会。我叫桑迪普,是MathWorks产品营销团队的一员。我们的客户广泛使用计算机视觉来解决不同应用领域的各种各样的视觉问题。例如在自动驾驶中设计车道偏离预警系统。在机器人方面,帮助计划火星漫游者。
这是一个基于计算机视觉的交通监控系统的简单例子,就像你开车经过红绿灯时可能注意到的那样。在这里,一个基于摄像头的监控系统正在跟踪现场任何给定时间点的车辆数量。本系统主要采用计算机视觉对从摄像机发出的光视频中的每一帧中的车辆进行检测和计数。在视频中检测像汽车这样的物体是一项常见的计算机视觉任务,但类似的还有很多。
那么这些常见的任务或问题是什么呢?如果你是计算机视觉的新手,你可能会对如何检测场景中的物体感兴趣。或者如何测量图像中的物体或区域。或者我如何检测对象,或者如何使用深度学习对事件进行分类。在这个视频中,我们的目标是帮助你开始解决这些常见的计算机视觉任务或问题。你们会用MATLAB通过一些实际例子来做这个。
下面是我们将在接下来的30分钟左右介绍的示例。让我们从第一个例子开始。在这里的这个例子中,我在左边看到了一堆杂乱的扑克牌。右边是一张特定扑克牌的图像。我的目标是在一堆扑克牌的图像中检测或定位特定的扑克牌。现在这似乎是一项简单的任务。然而,要解决这个问题还有很多挑战。感兴趣的对象可能看起来比模板图像小或大。可以旋转或倾斜。或者,它们可能部分隐藏在其他对象后面。这些是您在大多数对象检测问题中会注意到的一些常见挑战。
在这里,您不能使用标准的图像处理算法(如模板匹配)来查找此对象。您将需要一种更复杂、更稳健的方法。为了解决这个问题,我选择了一个非常基本的计算机视觉工作流程,称为特征检测、提取和匹配。因此,在我们了解这个工作流之前,让我们先了解什么是功能。简单地说,特征是图像中的一个独特区域,它导致另一图像中的唯一匹配。并且可以在许多图像中重复。图像中的一些很好的特征示例包括角、边、斑点,或者对象的模板,或者场景本身中的区域。
那么这个工作流是什么样子的呢?基于特征的目标检测工作流包括三个主要步骤。首先,在对象的模板图像中检测感兴趣的特征。这是由绿色标记显示的。对另一幅图像也同样如此。其次,获取检测到的特征周围的区域,并将该区域的一些信息编码到您称之为特征描述符的内容中。这称为特征提取,由标记周围的绿色圆圈表示。对两个图像都执行此操作。
第三,在提取的两幅图像特征之间寻找对应的匹配。然后去掉任何异常值。一旦你有了一组匹配特征,你就可以估计物体在场景中的位置。现在,让我们进入MATLAB,看看如何解决这个问题。
这是我的MATLAB环境。现在,我要做的第一件事是阅读我们正在处理的两幅图像。第一,是卡片的参考图像,这是我们正在寻找的红心之王卡片。第二,是包含这张卡的杂乱的卡片图像。因此,我将使用图像定价工具箱中的“我被读取”来读取这两幅图像。然后使用“我确信”对将它们相邻显示。
这是我的图片。如你所见,红心王牌和图像牌的方向和比例与参考图像不完全相同。可能也不在同一个参考平面上。因此,像模板匹配这样的简单图像定价技术在这种情况下不起作用。我们需要一种更稳健的方法,即在这些图像中寻找特征,并比较它们以找到匹配。在下一节中,我将使用一种叫做surf的算法来检测这些图像中的特征。
现在,冲浪工作专门在二维灰度图像。所以我必须使用RGB来创建,将彩色图像转换为灰度。然后,我使用了计算机视觉工具箱中的检测冲浪特征和参考图像。这将输出图像的检测特征点。接下来,我想可视化这张图像的检测到的特征点。这里,我选择了最强的50个点。
这里是参考图像,以及整个图像上50个最强的特征点,它们的位置用叉表示。而这些位置点周围的圆圈代表了特征的规模,这两者都是特征描述符的重要组成部分。这些特征描述符代表了描述它们的独特的、有趣的信息,并将它们与图像中的其他特征区分开来。
surf算法通过检测图像中的斑点来定义这些特征。斑点只不过是图像中具有高对比度像素的连接区域。在我们的例子中,一团是牌中的红桃。或者国王的眼睛在字符K区域有几个较小的眼睛。现在,像冲浪一样,有许多其他的检测算法可以通过计算机视觉工具箱。例如,我们有fast,它非常擅长检测图像中的角落。因此,请参阅帮助文档以了解关于所有这些不同的特征检测算法的更多信息。
现在,让我们回到我们的脚本,看看接下来会发生什么。接下来,我还要检测卡片图像上的冲浪特征。确保在这两幅图像上使用相同的检测算法,这样我们就可以进行苹果对苹果的比较,并匹配这些特征。让我们运行这部分。看看这个,图像上有300个最强的点。在这里,你可以看到我们有特征点在红桃王牌区域,也在图像中的其他牌上。
现在,一旦我们检测到该图像的特征点,接下来,我们将提取特征描述符,即这些点周围的区域映射。为此,我使用计算机视觉工具箱中的提取特征函数。我通过灰度图像和之前检测到的点。这将给出每个图像的特征向量和相应的位置。现在,这里使用的提取方法取决于使用的检测算法,在我们的例子中是surf。我现在有两个图像的特征描述符。
接下来,我需要比较它们以找到匹配项。为了做到这一点,我将使用计算机视觉工具箱中的匹配特征它返回两个输入特征集中匹配特征的索引。然后可以得到两幅图像对应的匹配特征点,并使用show match feature查看匹配点。让我们运行此部分,并查看两个图像之间的匹配点。
如图所示,匹配特征在这两张图片中找到了大量匹配。这些对局也在红桃王区域除了黑桃j的这两个点。注意这里有一些特征匹配,比如卡片字符区域键,和卡片图像中的字符匹配。还有K的倒数。这样做的原因是surf算法是旋转不变的,这意味着它将检测匹配和特征,而不管它们的方向。而且,不管他们的规模如何。这就是为什么基于特征的检测器比简单的模板匹配技术更健壮。
现在我们已经找到了两张卡之间的匹配项,我们还没有解决检测问题。我需要通过去除异常值来改进匹配,包括重复的匹配,如反向的字符K,这样我就可以在卡片图像中找到红心之王卡片所在的确切区域。为此,我将使用计算机视觉工具箱中的估计几何变换函数来计算变换矩阵,该变换矩阵将确定参考图像必须如何进行几何变换和空间变换,以使其最适合卡图像中红心王卡的边界区域。
该函数还返回两幅图像的内部点,这两幅图像是通过使用一种称为RANSAC的算法消除所有异常值(如我们在黑桃杰克卡中看到的异常值)获得的。RANSAC,或称随机样本一致性,是一种数学模型,它使用迭代方法通过随机抽样观测点来估计入口,以找到最佳拟合结果。在我们的例子中,这是一种几何变换,有助于将参考卡图像与杂乱卡的图像相匹配。有关此算法的更多信息,请参阅“估计几何变换函数”的帮助信息。
现在,让我们继续运行这一节,再次查看匹配的特性。但这一次,离群值很遥远。那就这样吧。这些异常值和黑桃j都被移除了。同时,注意我们之前看到的一些模糊匹配也被排除了。最后,使用我们之前得到的变换矩阵,我们可以继续,变换一个与参考卡片图像的尺寸相同的矩形,并把这个新的方框多边形叫做。
然后,用它来输入卡片的图像,以表明被检测到的卡片在杂乱的卡片图像中的确切位置。这是最后的结果。到目前为止,我们所看到的是如何使用参考图像检测图像中的卡片。现在,如果我们想要检测类型,或者识别这张牌呢?也就是说,这是一张红桃k。现在,我们可以再次使用特征匹配方法来做这个。但让我们看看一个更复杂的方法我们将使用训练有素的检测算法来执行检测。
训练有素的探测器,而不是使用一个模板,和匹配特性,我们将使用surf-like技术收集大量图像的特性集说,这个角色k,然后使用支持向量机等机器学习模型,我们将设计一个检测器可以检测这个角色在其他图像。由于经过训练的检测器已经用成百上千个模板图像的特征进行了训练,所以它是一种更健壮的方法,就像在不同的光照条件下检测物体,或试图通过它的类来寻找物体一样。也就是说,就像在图像中检测一辆汽车,而不考虑它的型号或型号。
因此,在我们的例子中,让我们继续使用火车检测器,通过检测到的卡片中的字体来检测卡片字符。也就是红心K牌中的字母K。正如你们所知,我会用光学字符识别,或OCR算法来做这个。让我们继续,看看如何在MATLAB中使用这个算法。首先,我们将使用fitgeotrans变换卡片的图像以匹配参考图像。我们这样做是为了使图像可以在空间上进行调整以匹配参考图像的尺寸。通过这样做,我们可以很容易地提取卡片中的角色和套件信息,因为我们知道这在任何卡片的左上角区域都是可用的。
让我们继续,使用imwarp函数对卡片图像进行反扭曲,并查看输出。这是红心之王牌区,这张牌的形象已经改变。接下来,我需要提取包含角色和套装的卡片中的区域,并使用提取的区域分别检测每个区域。要提取这些区域,我有一个helper函数getCardROIs,它为我执行此提取,并返回包含角色的区域,以及suit。我使用蒙太奇命令来显示两个提取的区域。让我们运行这一部分,并查看输出。
这里是作为两个独立的子图像提取的区域。接下来,我需要在第一副图像中识别字符。为此,我可以使用光学字符识别(OCR)算法。OCR是一种正确使用的技术,用于检测和识别图像中的文本。这可以是打印的,也可以是手写的。在MATLAB中,我们在计算机视觉工具箱中有一个预先训练好的OCR函数。默认情况下,它可以检测多种字体,但也可以训练它来检测自定义字体。在我的脚本中,我使用了OCR函数来检测子图像中的字符。
这里是OCR返回的输出。正如你所看到的,它成功地检测到了卡字符为K。接下来,我需要在第二个子图像中找到西装类型。为此,我采用了一种更简单的方法来使用模板匹配。我只是将这个子图像与我拥有的四套不同西装的一组模板图像进行比较。我正在使用计算机视觉工具箱中的vision.TemplateMatcher系统对象执行模板匹配。如果您希望了解有关系统对象的更多信息,请转到帮助文档中的vision.TemplateMatcher。
我在for循环中的所有模板图像上运行匹配。这里,在for循环中,我一次读取一个模板图像,调整子图像的大小以匹配模板图像,然后执行模板匹配。在这种情况下,系统对象返回一个匹配度量,其中最大度量值对应于最佳匹配。让我们运行这个部分,看看子图像的结果是什么样子。如您所见,我们已成功检测到与这些心脏匹配的模板的输出。
这里需要注意的一点是,模板匹配是一种非常基本的检测技术,在这种特殊情况下效果很好。但如果西装没有对齐,比例不相等,或者对比度不同,这将是惨败的。因此,对于更复杂的检测问题,考虑使用一种更健壮的方法,如我们之前看到的基于特征的检测。最后,我们可以用检测到的卡片字符对卡片图像进行注释,以适合“心之王”的名字。
像OCR一样,通过计算机视觉工具箱,MATLAB中还有很多其他的物体检测器,可以用来检测一些常见的物体,如条形码、人、脸、视频中的前景物体和博客。其中一些检测器还可以使用您自己的数据进行训练,以检测其他感兴趣的对象。例如,在道路场景中检测行人。
MATLAB,通过计算机视觉工具箱,也为您提供了一套现成的基于一些流行的深度学习网络的物体探测器。在MATLAB中也可以输入,并使用预先训练好的深度学习网络来解决目标检测问题。例如,在这个视频中,我们展示的是一个预先训练的网络,叫做AlexNet,它已经被训练去检测大约1000种不同的物体类别。MATLAB允许您用一行代码导入这个常用的网络,并在计算机视觉应用程序中使用它。
有许多像AlexNet这样的深度学习模型在研究和商业领域中被广泛使用,您可以快速导入MATLAB,并开始在您的解决方案中使用它们。万博 尤文图斯现在,请注意,您可以在MATLAB中用新的数据重新训练这些网络,以检测其他感兴趣的对象。下面是一些常用的深度学习检测器的列表。同时,请注意,这些在MATLAB中是可用的现成函数。我想强调的另一件事是,MATLAB,除了可以很容易地将深度学习应用于计算机视觉问题,使用预先训练好的网络,它还提供交互式应用程序,比如标签应用程序,和深度网络设计师应用程序,使整个工作流的免费培训这些网络是设计新的网络从无到有非常方便,剥削的过程。
现在,让我们转到第二个示例,即测量图像中对象的大小。在这个例子中,我得到的是一个图像,它是不同种类的混合体,并且几乎没有其他对象。我想做的是分离出图像中的种类,然后确定所有种类的总价值。例如,如果我有两个25美分硬币和一个5美分硬币,那么总价值是0.55美元。现在,一种方法是根据图像的大小来确定不同类型的图像。然后,如果我知道每种硬币类型的真实直径,比如说,四分之一是24.26毫米,我可以使用这两条信息,找出图像中每种类型的硬币有多少种。
然后,用简单的数学计算图像中硬币的总价值。现在,为了比较图像中基于像素的维数,和物体的实际尺寸或维数,我们需要以现实世界的单位计算像素的大小。这个因素将帮助我们找到图像中任何物体或区域的真实大小。现在,在真实世界的单位中精确测量像素大小存在一些挑战。一个主要的挑战是,由于相机特性造成的失真可能会影响测量的有效性。
为了解决这种与失真相关的挑战,我将使用摄像机校准工作流。校准使我们能够估计镜头和相机的特性参数。那么这些相机的特性是什么呢?嗯,有一些固有的特性,比如焦距,光心,透镜畸变,系数。还有一些外部参数,比如相机相对于物体的位置和方向。使用估计的参数,我们可以纠正从该镜头拍摄的图像中可能存在的任何失真。
摄像机标定是一种非常常用的技术,在许多计算机视觉应用中都有应用。例如,作为校正图像以消除镜头畸变问题的预处理步骤,或尝试通过将同一镜头拍摄的多个图像拼接在一起来构建全景视图时。或者,当从镜头估计物体的深度或接近度时,尤其是使用基于studio vision的相机时。在我们的例子中,我们将主要关注使用校准来消除图像中的失真,以帮助精确测量像素大小和真实世界的单位。
现在,让我们进入MATLAB,看看如何解决这个问题。这是我们要处理的图像。正如你所看到的,这个图像实际上有一些类型,还有一些其他的物体在图像的底部。在图像的顶部,我们有一个棋盘图案。棋盘格模式对两件事很重要。一是能够进行相机校准。第二步,就是变换图像的方向,以及图像中可能存在的其他畸变和倾斜。
让我们开始第一步,那就是摄像机校准。因此,为了执行摄像机校准,我将使用计算机视觉工具箱中提供的摄像机校准应用程序。为了得到它,我将进入应用程序选项卡。在这里,在图像处理和计算机视觉部分,我可以访问相机校准器应用程序。让我们提出来。
因此,照相机校准器应用程序中的第一步,是带来我们将用于校准步骤本身的图像。为此,我点击AddImages。在这里,我可以选择用于校准步骤的图像。在本例中,我使用了七幅图像。但通常情况下,在演练情况下建议使用10到20张图像。在这里,它还要求您输入棋盘格的大小,它将用于校准过程。我知道我棋盘格图案中的每个方块大约有20毫米。
提供这些信息,然后应用程序继续运行,开始查看图像,然后开始检测支票簿。然后给出检测结果。在这里,您可以看到,它检测到了所有六幅和七幅图像中的棋盘格。它说它将拒绝其中一张图片。那我们就说好了。现在,它向我展示了它将用于校准过程的六幅图像。
这是结果。你可以看到,它已经检测到了这些图像中的每一个棋盘图案中的点。现在,我想做的下一件事是能够看到一些选项,在相机校准应用程序。这里的第一件事,是相机模型。我可以选择一个标准镜头,或者鱼眼镜头,或者广角镜头。我用的是标准镜头。我将把这个作为默认选择。
此外,我还有一些选项可以帮助我改进参数估计。为此,我有可以选择的径向畸变系数。径向畸变通常是你在透镜边缘看到的,也就是沿光学中心。你会想要纠正这些扭曲特别是广角镜头。如果您愿意,还可以计算、倾斜和切向扭曲。现在,我将这些选项保留为默认选项。接下来,我要按下校准按钮。现在应该开始了,开始校准过程,并给我一些结果。
首先我要给你们看的是投影误差。如您所见,复制误差通常是校准误差。我们要确保误差值保持在较低的水平。要做到这一点,就要去掉所有的异常值。在这个例子中,棋盘格的第二幅图肯定比总体平均误差高一点。我要选择删除这个,然后重新校准剩下的5张图片。现在,你可以看到我已经删除了图像,我有了一个更好的整体平均误差,大约是0.57像素。之前,它大约是0.63像素。这并没有太大的不同,但这是试图改善校准结果的过程。
在此之后,我可以继续,并导出摄像机校准参数到MATLAB工作区。我要保存这个的变量叫做摄像机参数。现在,你知道,如果你手动做这个相机校准过程,它可能会非常复杂,而且很难看。相机校准程序真的有助于使整个工作流程非常方便,容易,而不是校准过程中的专家。它可以让你自动检测棋盘点,它可以让你使用不同的相机型号,标准镜头,或直角镜头。它还会自动为你校准图像,然后让这些结果在MATLAB环境中可用,并使用它进行进一步的分析。
好啊现在我们已经完成了摄像机的校准过程,我已经将摄像机参数保存为mat文件,我们可以继续,看看如何使用摄像机参数来消除硬币图像的失真。然后,用这张未失真的图像来测量硬币的大小。我的最终目标是根据硬币的大小来识别它们,并找到图像中所有硬币的总价值。现在,让我们看看这张图片。
这是图像。正如你所看到的,在图像的下半部分,它包含了硬币和其他一些物体。还有上面的棋盘图案。现在,棋盘格模式对解决这个问题非常重要。稍后我们会更详细地讲解。该图像需要校正,或使用我们从摄像机校准过程中获得的摄像机参数使其不失真。这样,图像在进一步处理之前就不会有任何失真。为此,我将首先加载相机对图像,然后使用计算机视觉工具箱中的undistortion图像函数来校正图像。因此,让我们运行该部分,并查看输出。
在我们的例子中,未变形的图像看起来并没有太大的不同。但如果我们使用广角镜头拍摄的图像,那么在不失真后你会注意到显著的不同。接下来,在我开始检测和测量硬币之前,我必须确保图像中的所有像素与真实世界的单位因子具有相同的像素,这是在整个图像中进行精确测量的非常重要的一步。为此,我们必须使用参考棋盘模式转换原始图像,因为我们知道它是真实世界的尺寸。这种转换将确保像素到真实世界的测量在整个图像上是一致的。
现在,让我们看看这个转换是如何工作的。我将首先使用计算机视觉工具箱中可用的检测棋盘点函数来确定棋盘模式点。让我们在图像中显示这些点。接下来,使用我所知道的关于棋盘图案的信息,比如沿着行和列有多少个正方形,我可以确定侦探棋盘区域的角点。然后,我们将在一个新平面中找到角的近似位置,该平面将删除任何可能存在的透视投影,这可能是由于相机的角度到包含棋盘图案和硬币的平面。
这些新类型的点在一个名为basePts的变量中可用。让我们运行该部分,查看相对于角点的基点。现在,使用基点作为参考,我们将找到将图像投影到由基点表示的平面上所需的变换矩阵。我们使用图像处理工具箱中的fitgeotrans函数来实现这一点。这将返回一个变换矩阵,我可以使用该矩阵使用imwarp函数对图像进行反扭曲。让我们运行该部分,并查看输出。
这是变换后的图像。现在这幅图像可以进行精确的测量了。现在我有了一个包含硬币的变换图像,接下来我需要做的是检测图像中的硬币,它们只是圆形物体。所以在这一节中,我首先用集合函数将变换后的图像转换为二值化。我有一个滑动条来调整阈值。这样,我就可以从二进制输出中得到想要的结果。然后,我用imfindcircles来寻找来自图像处理工具箱的圆圈来寻找图像中的硬币。
如你所见,我这里有一些参数。我在这里有一个滑块来调整灵敏度参数,这样它只会选择最强的圆圈,代表图像中的硬币。您可以通过参考imfindcircles函数的帮助信息来了解更多关于imfindcircles函数的其他参数。一旦我检测到圆,我知道圆心的像素坐标和半径,我将使用粘圆在硬币图像上显示这些圆形区域。因此,让我们运行这一节,并查看结果。
如你所见,这些硬币被发现是圆形的。它错过了一枚硬币。所以我可以回到我找到圆圈,通过调整滑块来增加灵敏度,以确保我检测到了所有的硬币。这里需要注意的一点是,imfindcircles对于这类检测问题来说并不是一种非常可靠的技术。我们假设硬币是图像中唯一的圆形物体。此外,在等待光线的条件下,圆的探测可能并不总是工作得很好。在这种情况下,我们将不得不使用一种更健壮的方法,比如使用火车检测器,就像我们在卡片检测示例中讨论的那样,来检测图像中的硬币。
现在我们已经检测到了图像中的硬币区域,我知道了硬币的大小和像素值,接下来,我必须以真实世界的单位计算硬币的大小。要做到这一点,我首先需要知道像素到真实世界的单位因子是多少,然后我可以用它来计算真实世界的大小,单位是毫米,硬币的半径。为此,我将再次使用棋盘格模式作为参考。我将像以前一样检测棋盘格点,然后以像素为单位计算图案中正方形的大小。我知道棋盘格图案的正方形是20毫米。使用这个,我可以计算这个图像的像素到毫米的因子。让我们运行该部分,并查看输出。
这是使用棋盘的像素到毫米的系数。现在用这个像素来计算硬币的毫米因子,大小和像素,我可以用毫米来计算硬币的大小。就像已知棋盘的正方形大小一样,我们也知道图像中硬币类型的真实半径。在我们的例子中,这些是美分、镍币和25美分。
因此,在下一节中,我将使用真实大小值和我们之前计算的像素-毫米因子,找到三种硬币类型的像素大小。有了这个作为参考,我可以把它们和我们之前从图像中得到的圆的像素值进行比较。然后我可以将每个圆圈弯曲成一分、五分或四分之一。
在这里,我首先对圆的半径排序。然后利用MATLAB的直方图函数,以硬币像素大小为参考,对圆进行弯曲。让我们运行这部分,看看这些圆圈作为这三种硬币类型的分布。你可以在图表中看到,我们有两个圆圈,分别作为美分,3个镍币和4个25美分硬币。我再次使用这个直方图函数,来获得这次的计数,并显示计数。一旦我有了图像中每种硬币类型的数量,我就可以很容易地计算图像中硬币的总价值。这是1.17美元,也就是图中硬币的实际价值。通过这种方式,我们验证了我们的硬币测量和装箱实际上对这幅图像很有效。
最后,我们可以在硬币的图像上显示我们的最终结果。注意,我在这里再次使用了粘圈,用彩色圆圈表示图像中不同的硬币类型。现在,如果我们必须测量一个物体的大小,比如叶子,它没有一个非常明确的形状,而且没有简单的方法来自动检测图像中的这样一个物体?在这种情况下,一旦我们知道了包含叶子的图像的像素到MM因子,我们就可以使用imdistline,它允许您交互地测量叶子区域中两个像素之间的距离。然后,你可以用它来计算真实世界单位的距离使用像素到MM因子。
在这里,我用以毫米为单位的计算机距离代替了像素等级。从某种意义上说,我们已经看到,如果我们有一个参考像棋盘图案在任何图像中,我们可以计算像素到真实世界的单位因子,并使用它来测量图像中任何物体或区域的真实大小。我们在MATLAB中看到的,是支持标准广角镜头的相机校准应用程序。万博1manbetx计算机视觉工具箱提供了一个独立的串行摄像机校准应用程序,以帮助校准从工作室相机对拍摄的图像,通常有用的任务,如深度估计。
这就是最后一张总结幻灯片。我们已经看到了如何使用MATLAB使计算机视觉新手入门变得容易。我们已经看到了一些例子——MATLAB使它很容易,特别是使用现成的功能,和基于深度学习的探测器检测对象,甚至定制他们与您自己的数据,以使真实世界的测量,图像,使用交互式校准应用程序,和对象分析工作流。在预先训练好的网络和文档中详细的例子的帮助下,快速提高深度学习。
综上所述,如果你正在考虑下一步该怎么做,下面是一些步骤。请访问计算机视觉工具箱产品页面,了解有关计算机视觉、其应用程序和工具箱附带的其他功能的更多信息。如果你想在学习如何使用计算机视觉工具箱方面获得更深入的经验,请报名参加教练指导的培训课程。这也是一门在线课程。如前所述,还有一个是关于深度学习的。如果您准备探索该产品,并开始解决您的问题,那么今天就获得该产品的试用许可。
正如我们所看到的,计算机视觉工具箱中提供了一些基于深度学习的对象检测器。但是,通过深入学习,你还可以做很多事情。转到“深入学习工具箱”页面,了解有关此产品及其广泛功能的更多信息。你们中的一些人可能还对最终在硬件平台上运行计算机视觉算法感兴趣,比如基于ARM的Raspberry Pi或基于GPU的NVIDIA Jetson板。转到嵌入式vision with MATLAB解决方案页面,了解更多有关此方面的信息,以及MATLAB的其他硬件实现相关功能。非常感谢您的关注。
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