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Introduction à Computer Vision Toolbox

Concevoir et tester des systèmes de Computer Vision

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 les caméras monoscopiques, stéréoscopiques et fisheye. 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 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.

Installation et configuration

Tutoriels

Exemples présentés

Apprentissage interactif

Computer Vision Onramp
Découvrez comment utiliser Computer Vision Toolbox pour la détection et le pistage d’objets.

Vidéos

Applications de Computer Vision Toolbox
Concevoir et tester des systèmes de Computer Vision, de vision 3D et de traitement vidéo

Segmentation sémantique
Segmenter les images et les volumes 3D par classification des pixels et des voxels avec des réseaux tels que SegNet, FCN, U-Net et DeepLab v3+

Calibrage de caméra dans MATLAB
Automatiser la détection du damier et calibrer les caméras à sténopé et fisheye avec l’application Camera Calibrator