使用 MATLAB 和 Simulink 深入了解您的图像和视频数据，开发算法并探索具体实施时的权衡取舍。
- 使用一整套涵盖图像处理、计算机视觉和深度学习的参考标准算法来设计视觉解决方案。
- 通过可互操作的 API 和集成工具与使用 OpenCV、Python 和 C/C++ 的团队协作。
- 使用工作流 App 自动执行常见任务并加快算法探索。
- 加速 NVIDIA GPU、云和数据中心资源上的算法，而无需专业的编程或 IT 知识。
- 将算法部署到嵌入式设备，包括 NVIDIA GPU、Intel 处理器、FPGA 以及基于 ARM 的嵌入式处理器。
图像 App 和可视化
使用 MATLAB App 以交互方式探索您的数据并自动生成 MATLAB 代码。这意味着您不必从头开始编写代码。探索以下精选 App：
- 相机标定
估算相机内参、外参和镜头畸变参数。
- 图像和视频标注
在一组图像中标注真值，并查看视频和图像序列。
- 图像分割
使用主动轮廓和图割算法（如 grabcut 和 lazy snapping）分割图像。
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可视化 App
从图像和视频中识别和提取有意义的信息。
- 三维体可视化
使用三维体查看器以三维体或平面切片形式查看三维体数据 - 视频查看器
选择要播放的影片或图像序列，跳到序列中的特定帧，或更改显示的帧速率。 - DICOM 浏览器
浏览一组 DICOM 文件，选择并导入 MATLAB 中。
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与开源集成
直接与开源集成。您可以重用以其他编程语言编写的既有代码，也可以创建基于 MATLAB 的响应式网站，还可以使用由 MATLAB 直接生成且正确无误的嵌入式 C 代码进行硬件编程。
直接相机访问以及图像和视频导入
通过硬件支持包连接到相机。您可以从抓帧器、GigE Vision® 相机、DCAM 相机以及其他设备中获取实时图像和视频。
MATLAB 支持标准数据和图像格式，您可以通过预置的函数和 App 访问您的数据。使用 ImageDatastore 导入和管理无法放入内存中的大型数据集。
性能
无需重新编写算法即可使用多核 CPU 或 NVIDIA GPU 并行化工作流。
在云上或浏览器中运行 MATLAB。利用 Parallel Computing Toolbox，您可以使用多核处理器、GPU 和计算机集群来解决计算和数据密集型问题。
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