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Computer Vision Toolbox. 電腦視覺工具箱

Introduction

電腦視覺系統工具箱提供許多電腦視覺與影片處理系統設計和模擬的演算法和工具，功能包括MATLAB函式、MATLAB系統物件，和在Simulink使用的模塊。這項系統工具箱的演算法包括特徵提取、動作偵測、目標追蹤、立體視覺、影片處理和影片分析。另外也提供許多工具，適用於視頻檔案I/ O、影片顯示、繪製圖形和合成。針對快速原型化和嵌入式系統設計，電腦視覺系統工具箱支援定點計算和C程式碼產生。

本工具箱使用需搭配MATLAB、Image Processing Toolbox。

Key Features

提供的演算法可用於MATLAB函數、MATLAB的系統物件和Simulink模塊
特徵偵測、提取和配對的應用，例如自動影像校準、影片拼嵌和影片穩定
動作估計，包括模塊配對，光流和模板配對
立體視覺，包括基本矩陣估計和立體圖像校正
影片處理，包括色度重採樣和去交錯
影像處理，包括邊緣偵測、形態學和濾波
影片檔案I/ O、影片顯示、圖形覆蓋與合成
演算法支援浮點、整數和定點資料類型
可產生C程式碼(搭配MATLAB Coder或Simulink Coder)
臉部檢測: Viola-Jones 物件檢測
以顏色為基礎之追蹤)Color-based tracking (CAMshift)

2022a :

新增了用於在 Simulink 中進行影像處理和電腦視覺的圖片資料類型

2021a :

支援任意大型影像上的標記和深度學習功能。

2020b :

視覺 SLAM：管理3D世界點及其對應的2影像投影點

2020a :

在Simulink中使用OpenCV介面：將 OpenCV函式庫整合到 Simulink模塊圖中

2019a :

加入YOLO v2 物件偵測器(YOLO v2 Object Detector)：訓練“You Only Look Once”(YOLO) v2 深度學習物件偵測器
3D語義分割：使用深度學習功能對3-D立體中的像素區域進行分類
產生用於點雲處理的程式碼：使用 MATLAB Coder產生點雲處理功能的C程式碼
新增Velodyne 點雲讀取器(Velodyne Point Cloud Reader)：從 Puck LITE 和 Puck Hi-Res 感測器中讀取 lidar 資料

2018b :

新增Video Labeler應用程式(MATLAB應用程式)：可讓您以互動及半自動方式對影片，連續性圖片或自訂資料源中進行的真實資料進行標註。

2018a :

Image Labeler 應用程式(MATLAB APP)新增可自動標記單獨畫素以進行語義分割。

2017b :

現可利用深度學習實現語義分割（Semantic segmentation），對圖片中的畫素區域進行分類，並評估和視覺化分割結果

2017a :

加入使用Fast R-CNN 和 Faster R-CNN 等深度學習演算法，以進行物件偵測。
現可利用深度學習實現語義分割（Semantic segmentation），對圖片中的畫素區域進行分類，並評估和視覺化分割結果

2016b :

加上使用深度學習的區域式卷積神經網路 (R-CNN) 進行物件偵測

2016a :

新增光學字元辨識 (OCR) 訓練應用程式 (APP)、可進行行人偵測和針對3-D 視覺的運動回復結構 (structure from motion) 和光束平差法 (bundle adjustment)

2015b :

新增3-D 點雲處理，包括幾何形狀配適、法向量估算和視覺化

2014b :

提供相機校準(Stereo camera calibration)應用程式(app)、三維點雲觀測器(3-D point-cloud viewer)和新增 imageset類別，可直接管理大量靜態影像檔案

2013b :

新增相機調校(Camera calibration) 函式和應用程式資源庫app。

2013a :

新增Viola-Jones物件偵測（object detection）學習、FREAK特徵擷取（feature extraction）及其他新函式

2012b :

新增多個元件追蹤框架以及對跟蹤目標的註解