Utilisez MATLAB et Simulink pour obtenir des informations sur vos images et vos vidéos, développer des algorithmes et explorer les compromis d'implémentation.
- Concevez des solutions de vision avec un ensemble complet d'algorithmes standards de référence pour le traitement d'images, la Computer Vision et le Deep Learning.
- Collaborez avec des équipes utilisant OpenCV, Python et C/C++ via des API et des outils d’intégration interopérables.
- Utilisez les applications de workflow pour automatiser les tâches courantes et accélérer l'exploration d’algorithmes.
- Accélérez les algorithmes sur des GPU NVIDIA, le cloud et les ressources de datacenter sans connaissance spécifique en programmation ou en informatique.
- Déployez des algorithmes sur des dispositifs embarqués, notamment les GPU NVIDIA, les processeurs et FPGA Intel, ainsi que les processeurs embarqués basés sur ARM.
Utiliser MATLAB pour le traitement d'images et la Computer Vision
Applications pour le traitement des images et leur visualisation
Utilisez les applications MATLAB pour explorer vos données de manière interactive et générer automatiquement du code MATLAB. Vous n'avez ainsi pas besoin de créer entièrement le code. Explorez les exemples d'applications suivants :
- Calibrage de caméra
Estimez les paramètres intrinsèques et extrinsèques de la caméra et les paramètres de distorsion de la lentille.
- Labellisation d'images et de vidéos
Labellisez la vérité terrain dans une collection d'images et visionnez des vidéos et des séquences d'images.
- Segmentation d'image
Segmentez une image en utilisant des algorithmes de contours actifs et de découpage graphique tels que grabcut et lazy snapping.
Voir la galerie (3 images)
Applications pour la visualisation
Identifiez et extrayez des informations pertinentes à partir d'images et de vidéos.
- Visualisation des volumes
Visualisez des données volumétriques 3D sous forme de volumes ou de plans de coupe avec l'application Volume Viewer. - Visionneuse vidéo
Sélectionnez le film ou la séquence d'images que vous souhaitez lire, accédez à une image spécifique de la séquence ou modifiez la fréquence d’affichage des images. - Navigateur DICOM
Explorez une collection de fichiers DICOM, sélectionnez des fichiers et importez-les dans MATLAB.
En savoir plus
Applications de traitement d'images et de Computer Vision
Effectuez un large éventail de tâches de traitement d'images et de Computer Vision directement depuis MATLAB. Exemples :
Intégration avec l'open source
Intégrez directement avec l'open source. Vous pouvez réutiliser du code existant écrit dans un autre langage de programmation, créer des sites web réactifs et performants basés sur MATLAB ou programmer du hardware en utilisant du code C embarqué sans erreur généré directement depuis MATLAB.
Accès direct aux caméras, importation d'images et de vidéos
Connectez-vous à des caméras via des hardware support packages. Vous pouvez acquérir des images et des vidéos en temps réel à partir de cartes d'acquisition, de caméras GigE Vision®, de caméras DCAM, et bien plus encore.
MATLAB supporte les formats de données et d'images standard, vous permettant d'accéder à vos données avec des fonctions et des applications prédéfinies. Importez et gérez avec ImageDatastore des jeux de données trop volumineux pour être stockés en mémoire.
Performance
Menez en parallèle les workflows avec des CPU multicœurs ou des GPU NVIDIA sans avoir à reprogrammer vos algorithmes.
Exécutez MATLAB dans le cloud ou dans votre navigateur. Parallel Computing Toolbox vous permet également de résoudre des problèmes combinant complexité des calculs et grands volumes de données en utilisant des processeurs multicœurs, des GPU et des clusters d'ordinateurs.
En savoir plus
Déploiement
MATLAB vous permet de travailler avec du code C/C++ et HDL. Exécutez des algorithmes de traitement d'images sur du hardware PC, des FPGA et des ASIC, et développez des systèmes d'imagerie.
GPU Coder génère du code CUDA® optimisé à partir de code MATLAB pour le Deep Learning, la vision embarquée et les systèmes autonomes. Vous pouvez utiliser le code CUDA généré dans MATLAB pour accélérer les portions de code MATLAB qui exigent des calculs intensifs.
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