Computer Vision Toolbox
Concevoir, simuler, calibrer et déployer des systèmes de Computer Vision
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Computer Vision Toolbox propose des algorithmes, des applications et des modèles d'IA destinés au design, à la simulation, à la calibration et au déploiement de systèmes de Computer Vision. Vous pouvez procéder à la détection et au suivi d'objets, à la correspondance de caractéristiques et au calcul du flux optique. Vous pouvez automatiser la calibration des caméras, y compris les configurations multicapteurs. En matière de vision 3D, la toolbox supporte la structure acquise à partir du mouvement, le SLAM temps réel et les techniques innovantes de synthèse d'images telles que NeRF. Les applications de Computer Vision permettent la calibration et la labélisation d'images et de vidéos par plusieurs utilisateurs, notamment avec des fonctionnalités d'automatisation.
La toolbox propose des techniques d'IA, notamment des réseaux de neurones à convolution pré-entraînés, des Vision Transformers et des modèles de langage vision. Vous pouvez utiliser ces modèles pré-entraînés pour des tâches telles que la classification d'images, la détection d'objets, la segmentation, l'estimation de la pose, la génération de légendes d'images, la réponse à des questions visuelles, la reconnaissance optique de caractères (OCR), ou encore les personnaliser davantage grâce à l'apprentissage par transfert.
Vous pouvez générer du code C/C++ et HDL, ainsi que pour des cibles hardware GPU ou NPU (avec MATLAB Coder, HDL Coder, GPU Coder et des hardware support packages). Vous pouvez aussi créer des applications personnalisées (avec MATLAB Compiler).
Connecter des agents IA à Computer Vision Toolbox
Intégrez des capacités spécifiques à votre domaine, dans votre workflow d'IA agentique.
Labélisation de données de vérité-terrain d'images et de vidéos
Automatisez la labélisation pour la détection d'objets, la segmentation sémantique, la segmentation d'instances et la classification de scènes avec les applications Video Labeler et Image Labeler.
Deep Learning et Machine Learning
Entraînez des modèles de Machine Learning et des réseaux de Deep Learning (ou utilisez des réseaux pré-entraînés) pour la détection et la segmentation d'objets. Évaluez la performance de ces réseaux et déployez-les en générant du code C/C++ ou CUDA®.
Calibration de caméra
Estimez les paramètres intrinsèques et extrinsèques, ainsi que les coefficients de distorsion de l'objectif pour les caméras uniques et les paires de caméras stéréos avec l'application Camera Calibrator, l'application Stereo Camera Calibrator ou les fonctions intégrées.
Calibration multicapteur
Estimez les paramètres extrinsèques entre les caméras, les capteurs LiDAR et les IMU. Effectuez la calibration œil-main d'un robot avec des fonctions intégrées. Utilisez l'application Multi-Camera Calibrator pour calibrer les systèmes multicaméras.
SLAM visuel
Estimez la position et l'orientation de la caméra par rapport à son environnement tout en cartographiant un environnement inconnu. Affinez les estimations de pose en utilisant l'ajustement de faisceaux et l'optimisation du graphe de pose.
Reconstruction 3D
Reconstituez la structure 3D d'une scène à partir de plusieurs vues 2D grâce à la méthode de la structure acquise à partir du mouvement (Structure from Motion, SfM). Générez de nouvelles vues photoréalistes avec des techniques fondées sur l'IA comme NeRF (Neural Radiance Fields).
Détection, extraction et mise en correspondance de caractéristiques
Détectez, extrayez et faites correspondre des caractéristiques telles que les blobs, les contours et les coins de plusieurs images. Utilisez les caractéristiques appariées pour l'alignement, pour la classification d'objets ou dans des workflows complexes tels que la méthode SLAM.
Pistage multiobjet et estimation du mouvement
Évaluez les mouvements et pistez plusieurs objets dans des séquences d'images ou de vidéos.
Génération de code et support tiers
Générez du code à partir de vos algorithmes de Computer Vision pour un prototypage, un déploiement et une vérification rapides. Intégrez des projets et des fonctions basés sur OpenCV dans MATLAB et Simulink.
Ressources liées au produit :
« Nous pouvons accéder aux capacités de Machine Learning avec quelques lignes de code MATLAB. Ensuite, grâce à la génération de code, les ingénieurs peuvent déployer leur classificateur entraîné dans la machine sans intervention manuelle ni retard dans le processus. »
FAQ de Computer Vision Toolbox
Computer Vision Toolbox propose des algorithmes et des applications pour concevoir et tester des systèmes de Computer Vision, notamment pour l’inspection visuelle, la détection et le suivi d’objets, ainsi que pour la détection, l’extraction et la mise en correspondance (ou l'appariement) de caractéristiques.
La toolbox propose des réseaux de neurones à convolution (CNN) pré-entraînés, des Vision Transformers et des modèles vision-langage pour des tâches telles que la classification d'images, la détection d'objets, la segmentation, l'estimation de pose, la légende, la réponse à des questions visuelles (VQA) et la reconnaissance optique de caractères (OCR), ainsi que des modèles zéro-shot pour des tâches de vision telles que le flux optique et l'estimation de profondeur 3D.
Oui, les applications Video Labeler et Image Labeler permettent la labélisation collaborative à l’aide de workflows automatisés pour la détection d'objets, la segmentation sémantique, la segmentation d'instances et la classification de scènes.
Computer Vision Toolbox automatise les workflows de calibration pour les configurations à caméra unique, fisheye, stéréo et multicaméra grâce à l'application Camera Calibrator, à l'application Stereo Camera Calibrator, à l'application Multi-Camera Calibrator ou aux fonctions intégrées.
Oui, la toolbox supporte la vision stéréo, la structure acquise à partir du mouvement (SfM), les champs de radiance neuronaux (NeRF), ainsi que le SLAM visuel temps réel pour les applications de vision 3D.
Vous pouvez générer du code en C, C++, CUDA pour l'exécution GPU, ainsi qu’en langages de description matérielle (HDL), pour le prototypage rapide, le déploiement et la vérification.
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