Utilice MATLAB® y Simulink® para obtener más información de sus datos de imagen y vídeo, desarrollar algoritmos y explorar soluciones intermedias para la implementación.
- Diseñe soluciones de visión con un exhaustivo conjunto de algoritmos estándar de referencia para procesamiento de imágenes, visión artificial y Deep Learning.
- Colabore con equipos mediante OpenCV, Python y C/C++ usando herramientas de integración y API interoperables.
- Utilice apps de flujo de trabajo para automatizar tareas comunes y acelerar la exploración de algoritmos.
- Acelere algoritmos en GPUs NVIDIA, la nube y centros de datos sin necesidad de conocimientos especializados de TI o programación.
- Despliegue algoritmos en dispositivos embebidos, como GPUs NVIDIA, procesadores y FPGAs Intel, y procesadores basados en ARM.
Uso de MATLAB para procesamiento de imágenes y visión artificial
La profusión de cámaras ha generado cantidades ingentes de datos de imagen y vídeo, por lo que ha aumentado la demanda relacionada con el procesamiento de imágenes para descifrar y comprender tales datos.
Apps de imágenes y visualización
Utilice apps MATLAB para explorar sus datos de modo interactivo y generar automáticamente código MATLAB. De este modo, no tiene por qué generar código desde cero. Explore las siguientes apps destacadas:
- Calibración de cámaras
Estime los parámetros de distorsión del objetivo, intrínsecos y extrínsecos de la cámara.
- Etiquetado de imágenes y vídeos
Etiquete datos de validación de terreno en un conjunto de imágenes, y vea vídeos y secuencias de imágenes.
- Segmentación de imágenes
Segmente una imagen usando gradiente, un algoritmo de contornos activos y xyz.

Apps para visualización
Identifique y extraiga información significativa de imágenes y vídeos.
- Visualización de volumen
Vea datos volumétricos en 3D como volúmenes o como porciones de plano con la app de visualización de volumen. - Visor de vídeos
Seleccione el vídeo o la secuencia de imágenes que quiera reproducir, vaya a un fotograma concreto de la secuencia o cambie la velocidad de imagen de la pantalla. - Navegador DICOM
Explore un conjunto de archivos DICOM, seleccione archivos e impórtelos en MATLAB.
Aplicaciones de procesamiento de imágenes y visión artificial
Lleve a cabo una amplia variedad de tareas de procesamiento de imágenes y visión artificial directamente desde MATLAB. Por ejemplo:
- Flujos de trabajo de procesamiento de imágenes en 3D
- Detección, seguimiento y reconocimiento de objetos
- Registro y segmentación de imágenes
- Procesamiento de nube de puntos
- Visión en estéreo

Integración con código abierto
Integre directamente con código abierto. Puede reutilizar código heredado escrito en otros lenguajes de programación, crear sitios web con capacidad de respuesta basados en MATLAB o programar hardware mediante código C embebido libre de errores generado directamente desde MATLAB.
Acceso directo a cámaras e importación de imágenes y vídeos
Conéctese a cámaras mediante paquetes de soporte de hardware. Podrá adquirir imágenes y vídeos en vivo de capturadoras de vídeo, cámaras GigE Vision®, cámaras DCAM y otros dispositivos.
MATLAB admite formatos de imagen y datos estándar y puede acceder a sus datos con apps y funciones preintegradas. Importe y gestione grandes conjuntos de datos que no puedan caber en memoria con ImageDatastore
.

Rendimiento
Ejecute en paralelo flujos de trabajo usando CPU multinúcleo o GPU NVIDIA sin algoritmos de reprogramación.
Ejecute MATLAB en la nube o en su navegador. Y con Parallel Computing Toolbox™, puede resolver problemas de uso intensivo de datos y desde el punto de vista computacional usando procesadores multinúcleo, GPU y clusters de ordenadores.
Despliegue
Con MATLAB, puede trabajar con código C/C++ y HDL; ejecutar algoritmos de procesamiento de imágenes en hardware de PC, FPGA y ASIC, y desarrollar sistemas de imágenes.
GPU Coder™ genera código CUDA® optimizado a partir de código MATLAB para Deep Learning, visión embebida y sistemas autónomos. Puede usar el CUDA generado dentro de MATLAB para acelerar desde el punto de vista computacional porciones intensivas de su código de MATLAB.

Formación
Computer Vision Onramp: Curso interactivo a su ritmo
Aprenda los conceptos básicos de visión artificial aplicando un flujo de trabajo típico de seguimiento por detección a un vídeo sobre tortugas que reptan hacia el mar. Aprenderá la importancia de las características en visión artificial, cómo etiquetar datos, entrenar un detector de objetos y realizar seguimiento de animales silvestres en vídeos.
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