嵌入式视觉是什么？
嵌入式视觉涉及将图像处理和计算机视觉应用到嵌入式系统。嵌入式视觉开发工作流程的主要环节包括视觉算法的算法设计、系统建模、协作和部署。
工程师使用 MATLAB 和 Simulink 开发图像处理和计算机视觉系统并将其部署到嵌入式目标硬件。借助 MATLAB 和 Simulink，您能够：
以 CPU 为目标
使用 MATLAB Coder 为在 MATLAB 中开发的视觉算法生成 C 和 C++ 代码。集成优化的库，如用于 ARM 架构的 ARM® Compute Library 以及用于 Intel® CPU 的 MKL-DNN 库。
以 GPU 为目标
使用 GPU Coder从 MATLAB 生成优化的 CUDA 代码，这些代码可用于在基于 GPU 的硬件平台（包括 NVIDIA® Jetson™ 和 DRIVE™）上建立原型。
以 FPGA 和 ASIC 为目标
使用 HDL Coder 从视觉算法生成 Verilog 和 VHDL 代码，这些算法是您使用 Simulink 和 Vision HDL Toolbox 为基于 FPGA 和 ASIC 的平台而设计。
测试和验证
使用 HDL Verifier、Simulink Real-Time、Embedded Coder 和 Simulink Desktop Real-Time 执行快速原型建立、处理器在环 (PIL) 仿真和硬件在环 (HIL) 仿真，高效地测试和验证您生成的代码。
连接到嵌入式硬件并部署
从常见嵌入式硬件的各种硬件支持包中选择一种，快速开始在 MATLAB 和 Simulink 之间接收和发送真实数据，并从您的算法自动生成可执行文件，在嵌入式硬件平台上运行。
使用提供了参考标准函数和模块的 MATLAB 和 Simulink 工具，为嵌入式视觉系统设计算法和系统模型。借助用于采集摄像机和其他传感器实时图像和视频数据的应用程序，以及用于处理、分析、仿真和可视化这些数据的应用程序，自动执行常见工作流程步骤。
真实世界的嵌入式视觉应用
了解 MATLAB 和 Simulink 用户如何开发和部署真实的嵌入式视觉系统
自动驾驶
Continental 使用 MATLAB 和交互式应用程序，自动学习不同的交通标志类型、访问数据库、生成组合标志样例、生成代码，并监视和评估分类器训练。
机器人
Clearpath Robotics 工程师使用 MATLAB 建立算法原型，并对数据进行分析和可视化，以用于工业机器人研发。
医学成像
Infraredx 使用 MATLAB 和 Simulink 加快血管内成像系统的 FPGA 开发。
