Computer Vision Toolbox

 

Computer Vision Toolbox

Diseñe y pruebe sistemas de visión artificial

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 flujos de tareas de calibración configuraciones de cámara simple, ojo de pez, estéreo y multicámara. 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 generar código en C, C++, para ejecución en GPU y en lenguaje de descripción de hardware (HDL).

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.

Peatones, automóviles y autobuses etiquetados con segmentación de instancias.

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®.

Imagen original de una píldora y la misma imagen con marcas de anomalías.

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.

Múltiples imágenes de ojo de pez de un tablero utilizadas para calibrar una cámara con la app Camera Calibrator.

Calibración de cámaras

Estime parámetros intrínsecos, extrínsecos y de distorsión de lente para cámaras monoculares, cámaras estereoscópicas o sistemas multicámara con funciones integradas, o con las apps Camera Calibrator y Stereo Camera Calibrator.

Reconstrucción de una escena densa creada aplicando SLAM visual a datos de una cámara RGB-D.

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.

Dos imágenes lado a lado de una caja y esa misma caja dentro de una escena más amplia, con líneas que conectan características coincidentes individuales de las imágenes.

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.

Detección de múltiples peatones en el área de interés del vídeo de una cámara de automóvil.

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.

“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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