Computer Vision Toolbox
Concevoir et tester des systèmes de Computer Vision
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Computer Vision Toolbox propose des algorithmes et des applications pour concevoir et tester des systèmes de Computer Vision. Vous pouvez procéder à une inspection visuelle, à la détection et au pistage d'objets, ainsi qu'à la détection, à l'extraction et à la mise en correspondance de caractéristiques. Vous pouvez automatiser les workflows de calibrage pour des configurations monoscopiques, stéréoscopiques, fisheye et multi-caméras. Pour la vision 3D, la toolbox supporte la vision stéréo, le traitement de nuages de points, la structure acquise à partir du mouvement et les opérations de SLAM visuel et temps réel sur des nuages de points. Les applications de Computer Vision permettent d'automatiser la labélisation de données de vérité terrain en équipe, ainsi que la calibration des caméras.
Il est possible d'utiliser des détecteurs d'objets pré-entraînés ou d'entraîner des détecteurs 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, SOLO et Mask R-CNN. Vous pouvez effectuer une classification d'images en utilisant des transformateurs de vision tels que ViT. Des modèles pré-entraînés vous permettent de détecter les visages et les piétons, d'effectuer de la reconnaissance optique de caractères (OCR) et de reconnaître d'autres objets courants.
Vous pouvez générer du code en C, C++, pour l'exécution GPU, ainsi qu’en langages de description matérielle (HDL).
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®.
Inspection visuelle automatisée
Utilisez Automated Visual Inspection Library pour identifier automatiquement des anomalies ou des défauts dans le cadre d'un processus d'assurance qualité de la fabrication.
Calibration de caméra
Estimez les paramètres de distorsion intrinsèques, extrinsèques et de distorsion optique, pour des caméras monoculaires, des paires de caméras stéréo ou des systèmes multi-caméras, en utilisant les applications Camera Calibrator, Stereo Camera Calibrator ou des fonctions intégrées.
SLAM visuel et vision 3D
Réalisez l'extraction de la structure 3D d'une scène à partir de plusieurs vues 2D. Estimez la position et l'orientation de la caméra par rapport à son environnement. Affinez les estimations de pose en utilisant l'ajustement de faisceaux et l'optimisation du graphe de pose.
Traitement de nuages de points LiDAR et 3D
Segmentez, groupez en cluster, sous-échantillonnez, débruitez, recalez et ajustez des formes géométriques avec des données en nuages de points LiDAR ou 3D. Lidar Toolbox propose des fonctionnalités supplémentaires pour concevoir, analyser et tester les systèmes de traitement de données LiDAR.
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, 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. »
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