Computer Vision Toolbox
Diseñe y pruebe sistemas de visión artificial
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Computer Vision Toolbox ofrece algoritmos y apps para diseñar y probar sistemas de visión artificial. Puede realizar inspección visual, detección y seguimiento de objetos, y además detección, extracción y coincidencia de características. Puede automatizar los flujos de trabajo de calibración de cámaras simples, estéreo y ojo de pez. Para visión en 3D, esta toolbox admite visión estéreo, procesamiento de nubes de puntos, estructura a partir del movimiento, y SLAM visual y de nubes de puntos en tiempo real. Las apps de visión artificial permiten realizar etiquetado ground-truth con automatización, además de calibración de cámaras.
Puede utilizar detectores de objetos previamente entrenados, o bien entrenar detectores de objetos personalizados utilizando algoritmos de Deep Learning y Machine Learning tales como YOLO, SSD y ACF. Para segmentación semántica y de instancias, puede utilizar algoritmos de Deep Learning tales como U-Net, SOLO y Mask R-CNN. Puede realizar clasificación de imágenes empleando transformadores de visión tales como ViT. Con modelos previamente entrenados, puede detectar peatones, y efectuar reconocimiento facial, reconocimiento óptico de caracteres (OCR) y reconocimiento de objetos comunes.
Puede acelerar los algoritmos ejecutándolos en procesadores multinúcleo y GPU. Los algoritmos de esta toolbox soportan la generación de código C/C++ para su integración con el código existente, el prototipado en escritorio y el despliegue de sistemas de visión artificial embebida.
Etiquetado de validación ground-truth de imágenes y vídeos
Automatice el etiquetado para detección de objetos, segmentación semántica, segmentación de instancias y clasificación de escenas con las apps Video Labeler e Image Labeler.
Deep Learning y Machine Learning
Entrene modelos de Machine Learning y redes de Deep Learning, o utilice redes previamente entrenadas, para realizar detección y segmentación de objetos. Evalúe el rendimiento de estas redes, y despliéguelas generando código C/C++ o CUDA®.
Inspección visual automatizada
Utilice Automated Visual Inspection Library para identificar automáticamente anomalías o defectos como parte de un proceso de garantía de calidad de fabricación.
Calibración de cámaras
Estime los parámetros intrínsecos, extrínsecos y de distorsión de lentes de cámaras monoculares y estereoscópicas con las apps Camera Calibrator y Stereo Camera Calibrator.
SLAM visual y visión en 3D
Extraiga la estructura en 3D de una escena a partir de varias vistas en 2D. Estime la posición y orientación de la cámara con respecto a su entorno. Mejore las estimaciones de pose con ajuste de paquetes y optimización de grafos de pose.
Procesamiento de nubes de puntos en 3D y LiDAR
Realice tareas de segmentación, agrupación en clusters, reducción de la tasa de muestreo, eliminación de ruido, registro y ajuste en formas geométricas con datos de nube de puntos en 3D o LiDAR. Lidar Toolbox ofrece funcionalidades adicionales para diseñar, analizar y probar sistemas de procesamiento de datos de LiDAR.
Detección, extracción y coincidencia de características
Detecte, extraiga e identifique coincidencias de características, tales como manchas, bordes y esquinas, en múltiples imágenes. Utilice las características coincidentes para realizar registro y clasificación de objetos, o en flujos de trabajo complejos, tales como SLAM.
Seguimiento multiobjeto y estimación de movimiento
Estime el movimiento y siga múltiples objetos en secuencias de vídeos e imágenes.
Generación de código y soporte de terceros
Genere código a partir de algoritmos de visión artificial para prototipado rápido, despliegue y verificación. Integre proyectos y funciones basados en OpenCV en MATLAB y Simulink.
Recursos del producto:
“Con solo unas líneas de código de MATLAB pudimos acceder a prestaciones de Machine Learning. Luego, con generación de código, pudimos desplegar el clasificador entrenado en una máquina sin intervención manual ni retrasos en el proceso”.
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