Computer Vision Toolbox
Entwurf und Test von Computer Vision-Systemen
Haben Sie noch Fragen? Kontaktieren Sie den Vertrieb.
Die Computer Vision Toolbox beinhaltet Algorithmen und Apps zum Entwerfen und Testen von Computer-Vision-Systemen. Sie ermöglicht Sichtprüfung, Objekterkennung und -Tracking sowie Merkmalserkennung, -extraktion und -abgleich. Automatisieren Sie Kalibrierungsabläufe für Einzel-, Stereo- und Fisheye-Kameras. Für 3D-Vision unterstützt die Toolbox Stereosicht, Punktwolkenverarbeitung, Structure from Motion (SfM) sowie visuelles und Punktwolken-SLAM in Echtzeit. Computer-Vision-Apps ermöglichen die teambasierte Kennzeichnung der Ground Truth mit Automatisierung sowie die Kamerakalibrierung.
Die Toolbox bietet eine Vielzahl von KI-Techniken, darunter vortrainierte Convolutional Neural Networks (CNNs), Vision Transformers und Vision-Language-Modelle. Verwenden Sie die sofort einsatzbereiten Modelle für Aufgaben wie Bildklassifizierung, Objekterkennung, Segmentierung, Posenschätzung, Untertitelung und optische Zeichenerkennung (OCR) oder passen Sie sie durch Transfer Learning learning weiter an.
Generieren Sie Code in C, C++, für die GPU-Ausführung und in Hardware-Beschreibungssprachen (HDL).
KI-Agenten mit Computer Vision Toolbox verbinden
Integrieren Sie domänenspezifische Funktionen in Ihren Agentic-AI-Workflow.
Ground-Truth-Kennzeichnung in Bildern und Videos
Automatisieren Sie die Kennzeichnung für die Objekterkennung, die semantische Segmentierung, die Instanzsegmentierung und die Szenenklassifikation mithilfe der Apps Video Labeler und Image Labeler.
Deep Learning und Machine Learning
Trainieren Sie Machine-Learning-Modelle und Deep-Learning-Netze – oder verwenden Sie vortrainierte Netze – zur Objekterkennung und Segmentierung. Bewerten Sie die Leistung dieser Netze und stellen Sie sie durch die Generierung von C/C++ oder CUDA® Code bereit.
Automatisierte Sichtprüfung
Verwenden Sie die Automated Visual Inspection Library, um automatisch im Rahmen der industriellen Qualitätssicherung Anomalien und Fehler zu ermitteln.
Kamerakalibrierung
Schätzen Sie intrinsische, extrinsische und Linsenverzerrungsparameter für Monokularkameras, Stereokamerapaare oder Mehrkamerasysteme mit der Camera Calibrator-App, Stereo Camera Calibrator-App oder integrierten Funktionen..
Visuelles SLAM und 3D Vision
Extrahieren Sie die 3D-Struktur einer Szene aus mehreren 2D-Ansichten. Schätzen Sie Kameraposition und -ausrichtung hinsichtlich ihrer Umgebung. Präzisieren Sie die Lageabschätzungen mithilfe der Bündelausgleichung und der Optimierung des Pose-Graphen.
LiDAR und Verarbeitung von 3D-Punktwolken
Führen Sie Segmentierung, Clustering, Downsampling, Rauschentfernung, Registrierung und Anpassung geometrischer Formen für LiDAR- oder 3D-Punktwolken-Daten durch. Die Lidar Toolbox stellt zusätzliche Funktionen für das Design, die Analyse und den Test von LiDAR-verarbeitenden Systemen bereit.
Merkmalserkennung, -extraktion und -abgleich
Sie können Merkmale von Bedeutung, wie Flächen, Kanten und Ecken, bildübergreifend erkennen, extrahieren und abgleichen. Verwenden Sie die abgeglichenen Merkmale zur Registrierung und Objektklassifizierung oder bei komplexen Abläufen wie SLAM.
Multi-Objekt-Verfolgung und Bewegungsschätzung
Schätzen Sie Bewegungen und verfolgen Sie mehrere Objekte in Video- und Bildsequenzen.
Unterstützung der Codegenerierung und Drittanbieterunterstützung
Generieren Sie Code aus Ihren Computer-Vision-Algorithmen zum Rapid Prototyping, zur Bereitstellung und zur Verifikation. Integration von OpenCV-basierten Projekten und Funktionen in MATLAB und Simulink.
Produktressourcen:
„Wir können mit wenigen Zeilen MATLAB Programmcode auf Machine-Learning-Funktionen zugreifen. Die Codegenerierung ermöglicht dann ohne manuelles Eingreifen oder Verzögerungen im Ablauf die Bereitstellung trainierter Klassifizierer im Gerät.“
Computer Vision Toolbox FAQs
Die Computer Vision Toolbox beinhaltet Algorithmen und Apps zum Entwerfen und Testen von Computer-Vision-Systemen, einschließlich optischer Inspektion, Objekterkennung und -verfolgung sowie Merkmalserkennung, -extraktion und -abgleich.
Die Toolbox bietet vortrainierte Convolutional Neural Networks (CNNs), Vision Transformers und Vision-Language-Modelle für Aufgaben wie Bildklassifizierung, Objekterkennung, Segmentierung, Pose-Schätzung, Bildunterschriften und optische Zeichenerkennung (OCR) sowie Zero-Shot-Modelle für Bildverarbeitungsaufgaben wie optischen Fluss und 3D-Tiefenschätzung.
Ja, die Apps Video Labeler und Image Labeler ermöglichen die teambasierte Ground Truth-Kennzeichnung durch automatischen Workflows für die Objekterkennung, Semantische Segmentierung, Instance Segmentation und Szenenklassifizierung.
Die Computer Vision Toolbox automatisiert Kalibrierungs-Workflows für Einzel-, Stereo- und Fischaugenobjektive sowie Multikamera-Konfigurationen mithilfe der Camera Calibrator- und Stereo Camera Calibrator-App oder eingebauten Funktionen.
Ja, die Too unterstützt Stereosicht, Structure from Motion, neural radiance fields (NeRF) sowie Visual- und Punktwolken-SLAM für 3D-Vision-Anwendungen.
Sie können Code in C, C++ und CUDA für die GPU-Ausführung sowie in Hardware-Beschreibungssprachen (HDL) für Rapid Prototyping, Hardware-Bereitstellung und -Verifikation generieren.
Ja, die Automated Visual Inspection Library ermöglicht es, Anomalien und Defekte automatisch als Teil des Qualitätssicherungsprozesses in der Fertigung zu identifizieren.
Ja, Sie können Segmentierung, Clustering, Downsampling, Rauschentfernung, Registrierung und Anpassung geometrischer Formen für LiDAR- oder 3D-Punktwolken-Daten durchführen.
Computer Vision Toolbox kostenlos ausprobieren
Entdecken Sie noch heute die Möglichkeiten.
Bereit zum Kauf?
Angebot anfordern und Erweiterungsprodukte entdecken.
Studieren Sie?
Ihre Hochschule bietet möglicherweise bereits Zugang zu MATLAB, Simulink und Add-on-Produkten über eine Campus-Wide License.
