Computer Vision Toolbox contient des algorithmes, des fonctions et des applications pour concevoir et tester des systèmes de Computer Vision, de vision 3D et de traitement vidéo. Cet outil peut être utilisé pour la détection et le pistage d'objets ainsi que pour la détection, l'extraction et la correspondance de caractéristiques. Vous pouvez automatiser les workflows de calibrage pour les caméras monoscopiques, stéréoscopiques et fisheye. Pour la vision 3D, la toolbox supporte les opérations de SLAM visuel et sur nuages de points, la vision stéréo, la structure acquise à partir du mouvement et le traitement de nuages de points. Des applications interactives de Computer Vision automatisent les principaux workflows de labélisation de données de vérité terrain et de calibrage de caméra.

Il est possible d'entraîner des détecteurs d'objets personnalisés avec des algorithmes de Deep Learning et de Machine Learning tels que YOLO, SSD et ACF. Pour la segmentation sémantique et la segmentation d'instances, vous pouvez utiliser des algorithmes de Deep Learning comme U-Net et Mask R-CNN. La toolbox contient des algorithmes de détection d'objets et de segmentation permettant l'analyse des images trop volumineuses pour être stockées en mémoire. Des modèles pré-entraînés vous permettent de détecter les visages, les piétons et d'autres objets courants.

Vous pouvez accélérer vos algorithmes en les exécutant sur des GPU et des processeurs multicœurs. Les algorithmes de cette toolbox supportent la génération de code C/C++ pour l'intégration à du code existant, le prototypage sur PC et le déploiement de systèmes de vision embarqués.