计算机视觉的工具箱
设计和测试计算机视觉、3D视觉和视频处理系统
计算机视觉工具箱™提供设计和测试计算机视觉、3D视觉和视频处理系统的算法、功能和应用程序。可以对目标进行检测和跟踪，也可以对特征进行检测、提取和匹配。对于3D视觉，工具箱支持单摄像机、立体摄像机和鱼眼摄像万博1manbetx机标定;立体视觉;三维重建;以及激光雷达和三维点云处理。计算机视觉应用程序自动化地面真相标记和相机校准工作流程。
您可以使用深度学习和机器学习算法，如YOLO v2，更快的R-CNN和ACF训练自定义对象检测器。对于语义分割，您可以使用深度学习算法，如SegNet, U-Net和DeepLab。预先训练过的模型可以让你检测人脸、行人和其他常见的物体。
您可以通过在多核处理器和gpu上运行算法来加速算法。大多数工具箱算法支持C/ c++代码生成，以便与万博1manbetx现有代码集成、桌面原型设计和嵌入式视觉系统部署。
开始:
目标检测与识别
训练、评估和部署对象检测器的框架，如YOLO v2、Faster R-CNN、ACF和Viola-Jones。目标识别能力包括可视文字袋识别和OCR识别。预先训练好的模型可以检测人脸、行人和其他常见的物体。
目标检测使用更快的R-CNN。
地面真相标记与视频标签应用程序。
激光雷达与三维点云处理
用激光雷达或3D点云数据对几何形状进行分割、聚类、下采样、去噪、寄存器和拟合。激光雷达工具箱™提供额外的功能来设计、分析和测试激光雷达处理系统。
对一系列点云进行登记和拼接。
分割与形状拟合
将点云分割成簇，并适合几何形状的点云。分割激光雷达数据中的地平面，用于自动驾驶和机器人应用。
分割的激光雷达点云。
立体相机标定
校准一个立体对来计算深度和重建3D场景。
立体相机校准程序。
多视图结构从运动。
立体视差图表示相对深度。
特征检测、提取和匹配
检测、提取和匹配多个图像中有趣的特征，如斑点、边缘和角。
利用点特征检测、提取和匹配来检测混乱场景中的物体。
基于特征图像配准
对多幅图像进行特征匹配，估计图像之间的几何变换，并对图像序列进行配准。
全景创建与特征为基础的注册。
轨迹显示被跟踪对象的轨迹。
用静止的摄像机检测移动的物体。
代码生成
为工具箱函数、类、系统对象和块生成C/ c++、CUDA代码和MEX函数。
Mask-RCNN
训练Mask-RCNN网络，使用深度学习进行分割
视觉大满贯
管理3-D世界点和2-D图像点的投影对应
AprilTag姿势估计
为机器人和增强现实应用相机校准的图像检测和估计四月标签的姿态
点云注册
为SLAM应用程序使用相位相关来记录点云
点云环路闭合检测
SLAM环路闭合检测的点云特征描述符
看到发布说明有关这些特性和相应功能的详细信息。
