主要内容

图像处理和计算机视觉

采集、处理和分析图像和视频以进行算法开发和系统设计

借助 MathWorks® 的图像处理和计算机视觉产品,您可以执行端到端的处理工作流,从数据采集和预处理,到增强和分析,一直到部署到嵌入式视觉系统。

这些产品支持面向图像、视频、点云、激光雷达和高光谱数据的各种工作流。使用这些产品,您可以:

  • 使用 App 以交互方式可视化、探查、标注和处理数据。

  • 用算法增强和分析数据。

  • 使用深度学习执行语义分割、目标检测、分类和图像到图像的转换。

  • 与硬件对接,用于图像采集、算法加速、桌面原型构建和嵌入式视觉系统部署。

主题

标注和预处理数据

  • 选择用于标注真值数据的 App (Computer Vision Toolbox)
    决定使用哪个 App 来标注真实值数据:图像标注器视频标注器真实值标注器激光雷达标注器信号标注器医学图像标注器
  • Get Started with Image Preprocessing and Augmentation for Deep Learning (Image Processing Toolbox)
    Preprocess data for deep learning applications with deterministic operations such as resizing, or augment training data with randomized operations such as random cropping.
  • Medical Image Preprocessing (Medical Imaging Toolbox)
    Learn common preprocessing steps used in medical image analysis.
  • Choose an Image Registration Technique (Image Processing Toolbox)
    Register images using the Registration Estimator app, or select from techniques including automated feature matching, intensity-based registration, or control point registration.

检测目标和特征

分割图像和点云

增强图像

  • 对比度增强方法 (Image Processing Toolbox)
    使用以下方法调整灰度和彩色图像的对比度:强度值映射、直方图均衡化和对比度受限的自适应直方图均衡化。
  • 去除噪声 (Image Processing Toolbox)
    使用平均值滤波、中位数滤波和基于图像局部方差的自适应滤波等方法来去除图像噪声。

执行同步定位与地图构建

采集和标定数据

在硬件上部署

精选示例

视频

Vehicle identification using computer vision

什么是计算机视觉
了解计算机视觉如何扩展图像处理以实现各种应用领域,例如目标检测、跟踪和识别。

A highway scene for lidar data.

什么是 Lidar Toolbox
探索 Lidar Toolbox™ 处理点云数据以实现感知和导航应用的功能。

Brain segmentation using Medical Imaging Toolbox.

什么是 Medical Imaging Toolbox
探索 Medical Imaging Toolbox™ 的功能,包括可视化、注册、分割和标注。