使用期限租赁和永久
许可形式单机和网络版
原产地美国
介质下载
适用平台windows,mac,linux
科学软件网销售软件达19年，有丰富的销售经验以及客户资源，提供的产品涵盖各个学科，包括经管，仿真，地球地理，生物化学，工程科学，排版及网络管理等。此外，我们还提供很多附加服务，如：现场培训、课程、解决方案、咨询服务等。
使用 MATLAB® 和 Simulink® 可帮您深入了解图像和视频数据，开发算法，并探寻具体实施时的权衡取舍。
使用一套的图像处理、计算机视觉和深度学习的参照标准算法来设计视觉解决方案。
通过可互操作的 API 和集成工具与使用 OpenCV、Python 和 C/C++的团队协作。
使用工作流程应用程序自动执行常规任务并加快算法探索。
加速NVIDIA GPU、云和数据中心资源上的算法，而无需的编程或 IT 知识。
将算法部署到嵌入式设备，包括 NVIDIA GPU、Intel 处理器、 FPGA 以及基于 ARM 的嵌入式处理器。
图像应用程序和可视化
使用 MATLAB 应用程序交互式地探索您的数据并自动生成 MATLAB 代码，这意味着您不必从零开始写代码。探索以下精选应用：
相机标定
估算相机内参、外参和镜头畸变参数。
图像和视频标注
在一组图像中标注真实值，查看视频和图像序列。
图像分割
使用梯度、主动轮廓算法和 xyz 分割图像。
MATLAB® 代码可直接用于生产并安全地部署，与企业 IT 系统、数据源和运营技术集成。IT 部门可以跟工程团队合作：
在 Windows® 和 Linux® 上运行可靠、安全、可扩展的生产应用程序，可在本地或在 AWS® 和 Microsoft® Azure® 等公共云上部署。
使用行业标准安全机制对数据进行身份验证、授权访问和加密。
直接集成到现有系统和数据，包括 Tableau®、TIBCO® Spotfire® 和 Power BI 等现代分析系统。
匹配现有DevOps流程和工具，使能够自行将其模型、算法和应用程序部署到生产系统，而无需重新编码。
利用预置的行业特定 MATLAB 和 Simulink 工具箱，让用户能够快速开始工作。
分析依赖性以及文件更改的影响
可以运行依赖性分析以分析项目的结构并发现所需文件。通过影响视图可以直观地了解更改各个文件的影响。可以使用影响视图识别并解决问题（如缺少文件、文件不在项目中、未保存更改以及派生文件过时）。
与配置管理系统集成
项目使您可以直接从项目环境执行诸如更新、提交、合并更改、查看历史记录以及管理冲突等操作。
项目与两个配置管理系统（Git 和 Subversion (SVN)）集成。Simulink 项目还可以通过即装即用的适配器与第三方工具（如 Perforce P4SL、TFS 和 Polarion）集成。
组件化项目开发和测试
MATLAB 允许从父项目引用其他项目，从而支持大规模项目组件化。将大型项目组织成组件有助于组件的代码重用、模块化和基于团队的开发、测试与立发布。
项目可以采用分层方法引用多个其他项目。
从父项目可以：
访问所有引用项目的项目路径、点快捷方式和配置
管理信息。
查看、编辑和运行属于引用项目的文件。
使用检查点检测引用项目中的更改。
跨 MATLAB 和 Simulink 版本维护项目
升级工具会将 Simulink 模型升级到新版本并对您的 MATLAB 代码提出建议。升级项目工具会在可以时自动将修复应用于 Simulink 模型。该工具还会评估 MATLAB 代码并生成报告。
图像处理和计算机视觉应用程序
直接在 MATLAB 中执行各种图像处理和计算机视觉任务，包括：
3D图像处理工作流程
对象检测、跟踪和识别
图像分割和配准
点云处理
立体视觉
与开源集成
直接与开源集成。您可以重复使用其他编程语言编写的代码，创建 MATLAB 支持的响应式，或使用直接从 MATLAB 生成的无差错嵌入式 C 代码进行硬件编程。
直接相机访问以及图像和视频导入
通过硬件支持包连接到相机。您可以从帧捕捉器、GigE Vision® 相机、DCAM 相机和更多设备中获取实时图像和视频。
MATLAB 支持标准数据和图像格式，您可以通过预置函数和应用程序访问您的数据。使用 ImageDatastore 导入和管理无法加载到内存的大数据集。
性能
使用多核 CPU 或 NVIDIA GPU 并行处理工作流程，而无需重新编写算法。
在云端或您的浏览器中运行 MATLAB。利用 Parallel Computing Toolbox™，您可以使用多核处理器、GPU 和计算机集群来解决计算和数据密集型问题。
部署
借助 MATLAB，您可以使用 C/C++ 和 HDL 代码；在 PC 硬件、FPGA 和 ASIC 上运行图像处理算法；开发成像系统。
MATLAB 的GPU Coder™生成优化的 CUDA® 代码，用于深度学习、嵌入式视觉和自主系统。您可以在 MATLAB 中使用生成的 CUDA 代码，加速 MATLAB 代码中计算量密集型部分。
2020年，北京天演融智软件有限公司申请高等教育司产学合作协同育人项目，“大数据”和“机器学习”师资培训项目，以及基于OBE的教考分离改革与教学评测项目已获得批准。我们将会跟更多的高校合作，产学融合协同育人。
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