描述
计算机视觉工具箱是一个全面的解决方案，用于设计和测试计算机视觉系统。它提供广泛的算法和应用，适用于视觉检查、物体检测以及特征检测、提取和匹配等任务。该工具箱支持包括预训练卷积神经网络（CNN）、视觉变换器和视觉语言模型等人工智能技术。这些模型可用于图像分类、物体检测、分割、姿态估计、图像描述和光学字符识别（OCR）。此外，工具箱还提供零样本模型，用于光流和三维深度估计等任务。
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该工具箱包括用于自动化真实标签标注的工具，配备视频标注器和图像标注器应用，支持物体检测、语义分割、实例分割和场景分类。还提供相机校准功能，允许单个、鱼眼、立体和多相机配置的校准工作流程。
对于三维视觉应用，工具箱支持立体视觉、运动结构、神经辐射场（NeRF）和实时视觉与点云SLAM。它还提供激光雷达和点云处理能力，支持分割、聚类、下采样、去噪、配准和几何形状拟合。
代码生成是另一个关键特性，支持生成用于GPU执行的C、C++和CUDA代码，以及用于快速原型和部署的硬件描述语言（HDL）。该工具箱与MATLAB和Simulink集成，允许无缝集成基于OpenCV的项目和功能。
计算机视觉工具箱非常适合在各个行业中从事计算机视觉应用的工程师和研究人员，包括制造、机器人和自主系统。它提供了一个强大的平台，用于开发和部署先进的计算机视觉解决方案。
- 类别计算机视觉工具
- 定价模式联系获取定价
- 部署本地部署
- 平台MATLAB
计算机视觉工具箱的核心功能
预训练的CNN和视觉变换器
自动化真实标签标注
多配置的相机校准
包括SLAM的三维视觉支持
激光雷达和点云处理
用于C、C++、CUDA和HDL的代码生成
与MATLAB和Simulink的集成
自动化视觉检查库
如何使用 计算机视觉工具箱？
配置：设置您的计算机视觉系统
使用：应用算法进行检测和分割
优化：通过迁移学习自定义模型
部署：生成代码以快速原型
计算机视觉工具箱的使用案例
- 视觉检查
- 物体检测
- 三维视觉应用
- 激光雷达处理
- 相机校准
