Computer Vision Toolbox는 컴퓨터 비전 시스템의 설계 및 테스트를 위한 알고리즘과 앱을 제공합니다. 특징 검출, 특징 추출 및 특징 매칭과 더불어 외관 검사, 객체 검출 및 객체 추적을 수행할 수 있습니다. 단일 카메라, 스테레오 카메라, 어안 카메라의 보정 워크플로를 자동화할 수 있습니다. 3차원 비전의 경우, 이 툴박스는 스테레오 비전, 포인트 클라우드 처리, 움직임 기반 구조, 실시간 시각적 SLAM과 포인트 클라우드 SLAM을 지원합니다. 컴퓨터 비전 앱을 사용하면 카메라 보정과 더불어 자동화를 활용한 팀 기반 ground truth 레이블 지정을 수행할 수 있습니다.

사전 훈련된 객체 검출기를 사용하거나 YOLO, SSD, ACF 등의 딥러닝 및 머신러닝 알고리즘을 사용하여 사용자 지정 검출기를 훈련시킬 수 있습니다. 의미론적 분할과 인스턴스 분할의 경우, U-Net, SOLO 및 Mask R-CNN 같은 딥러닝 알고리즘을 사용할 수 있습니다. ViT 같은 비전 트랜스포머를 사용하여 영상 분류를 수행할 수 있습니다. 사전 훈련된 모델을 사용하여 얼굴과 보행자를 검출하고, OCR(광학 문자 인식)을 수행하고, 기타 일반 객체를 인식할 수 있습니다.

알고리즘을 멀티코어 프로세서 및 GPU에서 실행하여 가속화할 수 있습니다. 툴박스 알고리즘은 기존 코드와의 통합, 데스크탑 프로토타이핑, 임베디드 비전 시스템 배포를 위한 C/C++ 코드 생성을 지원합니다.