יום רביעי, 22 בפברואר 2017

חידושים בעיבוד תמונה וראיה ממוחשבת בסביבת MATLAB

הרבה יכולות חדשות נכנסו לכלי עיבוד התמונה והראיה הממוחשבת בסביבת MATLAB בגרסאות האחרונות – פונקציות חדשות, פיצ'רים חדשים בפונקציות ותיקות, וממשקים גרפיים אינטראקטיביים (Apps) נוחים לשימוש.
דוגמאות ל-Apps (ניתן ללחוץ על התמונות לעיל לצורך הגדלה):
מימין - Image Batch Processor App המאפשר לבצע פעולה מסוימת על מספר תמונות מאותה תיקייה, ניתן לעבוד על מספר תמונות בו זמנית (לחצו לפוסט בנושא).
משמאל -
Color Thresholder App המאפשר לבצע עיבוד תמונה המבוסס על צבע (לחצו לפוסט בנושא). 

בין היכולות החדשות:

·         Point Cloud Processing – עבודה עם ענני נקודות – הסרת רעש, איחוד ענני נקודות, רגיסטרציה של שני ענני נקודות באמצעות אלגוריתם ICP ועוד...למידע נוסף – לחצו פה.
·         Structure from Motion – שערוך תנוחת מצלמה ומבנה תלת-ממדי של סצינה מתוך אוסף תמונות דו-ממדיות. שימושי עבור יישומי סריקות תלת-ממד ומציאות רבודה (Augmented Reality). למידע נוסף – לחצו פה.
·         OCR – פונקציות לזיהוי תווים אופטי וממשק גרפי (App) לאימון מודל OCR לצורך זיהוי סט ספציפי של תווים. למידע נוסף – לחצו פה.
·         המרה אוטומטית מקוד MATLAB לקוד C – תוספת של עשרות אלגוריתמי עיבוד תמונה וראיה ממוחשבת לרשימת האלגוריתמים הניתנים להמרה. לרשימה המלאה, לפי כלי MathWorks השונים – לחצו פה (חפשו את המילים Image או Computer Vision).
·         טכניקות סגמנטציה חדשות ב-Image Segmenter App כמו  Flood-Fill, Adaptive Thresholding  וסגמנטציה מורפולוגית, בנוסף לשיטתActive Contours . לדוגמה לשימוש ב-App לחצו פה.
·         האצת ביצועים באמצעות GPU – תוספת של עשרות פונקציות מעולם עיבוד התמונה לרשימת הפונקציות הניתנות להאצה בעזרת כרטיס המסך. למידע כללי על האצת ביצועי MATLAB באמצעות GPU לחצו פה. לרשימה העדכנית של הפונקציות הנתמכות מעולם עיבוד התמונה – לחצו פה.
·         ACF – גילוי אנשים בוידאו ותמונות בעזרתAggregate Channel Features . למידע נוסף – לחצו פה.
·         SLIC – סגמנטצית סופרפיקסל יעילה של תמונות צבע ותמונת Grayscale באמצעות אלגוריתםSimple Linear Iterative Clustering . למידע נוסף – לחצו פה.
·         Deep Learning – למידה עמוקה לצורך מציאת אובייקטים שמעניינים אותנו בתמונות, סיווג תמונות לקטגוריות שונות ושאר שימושים. למידע נוסף – לחצו פה.

חידושים אלה ואחרים הופכים את העבודה עם MATLAB לקלה יותר ויעילה יותר!  

לרשימה המלאה של כל החידושים בכלי עיבוד התמונה והראיה הממוחשבת, לחצו על שם הכלי הרלוונטי:
Image Acquisition Toolbox

בגרסאות שמתוכננות לשנת 2017 צפויים חידושיים משמעותיים נוספים, מומלץ להמשיך ולהתעדכן!