浅析MATLAB和Simulink嵌入式视觉应用
嵌入式视觉是什么？
嵌入式视觉是指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：
开发算法和建立系统模型
集成第三方软件框架
为目标硬件平台生成代码
为目标硬件平台生成代码
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。
开发算法和建立系统模型
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。
image processing toolbox
computer vision toolbox
deep learning toolbox
automated driving toolbox
在协同工作流程中集成第三方软件
您可以将第三方软件工具、库、框架以及 python、opencv 和 tensorflow 等语言集成到基于 matlab 和 simulink 的工作流程，以支持协作、与现有项目集成和代码可重用性。
真实世界的嵌入式视觉应用
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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。
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