嵌入式視覺是什么？

嵌入式視覺是指將圖像處理和計算機視覺應用到嵌入式系統。

嵌入式視覺開發工作流程的主要環節包括視覺算法的算法設計、系統建模、協作和部署。

工程師使用 MATLAB 和 Simulink 開發圖像處理和計算機視覺系統并將其部署到嵌入式目標硬件。借助 MATLAB 和 Simulink，您能夠：

開發算法和建立系統模型

集成第三方軟件框架

為目標硬件平臺生成代碼

為目標硬件平臺生成代碼

以 CPU 為目標

使用 MATLAB Coder 為在 MATLAB 中開發的視覺算法生成 C 和 C++ 代碼。集成優化的庫，如用于 ARM 架構的 ARM Compute Library 以及用于 Intel CPU 的 MKL-DNN 庫。

以 GPU 為目標

使用 GPU Coder 從 MATLAB 生成優化的 CUDA 代碼，這些代碼可用于在基于 GPU 的硬件平臺（包括 NVIDIA Jetson 和 DRIVE）上建立原型。

以 FPGA 和 ASIC 為目標

使用 HDL Coder 從視覺算法生成 Verilog 和 VHDL 代碼，這些算法是您使用 Simulink 和 Vision HDL Toolbox 為基于 FPGA 和 ASIC 的平臺而設計。

測試和驗證

使用 HDL Verifier、Simulink Real-Time、Embedded Coder 和 Simulink Desktop Real-Time 執行快速原型建立、處理器在環 (PIL) 仿真和硬件在環 (HIL) 仿真，高效地測試和驗證您生成的代碼。

連接到嵌入式硬件并部署

從常見嵌入式硬件的各種硬件支持包中選擇一種，快速開始在 MATLAB 和 Simulink 之間接收和發送真實數據，并從您的算法自動生成可執行文件，在嵌入式硬件平臺上運行。

開發算法和建立系統模型

使用提供了參考標準函數和模塊的 MATLAB 和 Simulink 工具，為嵌入式視覺系統設計算法和系統模型。

借助用于采集攝像機和其他傳感器實時圖像和視頻數據的應用程序，以及用于處理、分析、仿真和可視化這些數據的應用程序，自動執行常見工作流程步驟。

Image Processing Toolbox

Computer Vision Toolbox

Deep Learning Toolbox

Automated Driving Toolbox

在協同工作流程中集成第三方軟件

您可以將第三方軟件工具、庫、框架以及 Python、OpenCV 和 TensorFlow 等語言集成到基于 MATLAB 和 Simulink 的工作流程，以支持協作、與現有項目集成和代碼可重用性。

真實世界的嵌入式視覺應用

了解 MATLAB 和 Simulink 用戶如何開發和部署真實的嵌入式視覺系統

自動駕駛

Continental 使用 MATLAB 和交互式應用程序，自動學習不同的交通標志類型、訪問數據庫、生成組合標志樣例、生成代碼，并監視和評估分類器訓練。

機器人

Clearpath Robotics 工程師使用 MATLAB 建立算法原型，并對數據進行分析和可視化，以用于工業機器人研發。

醫學成像

Infraredx 使用 MATLAB 和 Simulink 加快血管內成像系統的 FPGA 開發。

編輯：jq