直接回答 是的，MATLAB 计算机视觉可用于大规模产品，但其适用性取决于项目的具体需求，例如性能、集成需求和部署限制。MATLAB 提供了一整套用于原型设计和实现计算机视觉算法的工具，并支持代码生成以便集成到生产系统中。然而，开发者必须仔细评估 MATLAB 的易用性与相较于 C++ 或基于 Python 的框架等低级语言在可伸缩性或运行时效率方面的潜在限制之间的权衡。
开发与原型设计优势 MATLAB 的计算机视觉工具箱 (Computer Vision Toolbox) 提供了一系列用于对象检测、图像分割和特征匹配等任务的预构建算法，可以加快开发速度。例如，构建制造业质量检测系统的开发者可以使用 MATLAB 快速原型设计用于检测产品图像缺陷的算法。交互式环境支持快速迭代、可视化和调试。Image Labeler 等工具简化了数据集标注，并且通过 ONNX 支持与深度学习框架的集成实现了混合工作流程。MATLAB 还支持对计算密集型任务进行 GPU 加速，这对于原型设计期间处理大型数据集至关重要。
部署和可伸缩性考虑 虽然 MATLAB 在原型设计方面表现出色，但大规模部署视觉算法需要额外步骤。MATLAB Coder 可以生成 C/C++ 代码或库以便集成到生产系统中，但生成的代码性能可能无法始终媲美手动优化的解决方案。例如，一个每秒处理数千帧的实时视频分析系统可能会由于开销而难以使用 MATLAB 生成的代码。通过 MATLAB Production Server 可以进行云部署，但这会增加许可成本和基础设施复杂性。对于网络规模的应用，通常首选 OpenCV 或 TensorFlow 等开源替代方案，因为它们具有灵活性和生态系统支持。尽管如此，MATLAB 对于嵌入式系统（例如医疗设备或汽车系统）仍然可行，因为代码生成和认证工具（如 IEC 61508 支持）简化了合规性。
实际用例 MATLAB 非常适合具有严格监管要求或现有以 MATLAB 为中心的工作流程的行业中的大规模产品。例如，开发视觉引导机器人装配线的公司可以使用 MATLAB 进行算法设计，使用 Simulink 模拟工作流程，并使用 HDL Coder 部署到工业硬件。同样，在农业领域，MATLAB 可以驱动一个作物监测系统，该系统使用云集群上的批处理大规模处理卫星图像。然而，对于需要低延迟推理的面向消费者的应用（例如移动 AR 滤镜），开发者可以将 MATLAB 用于原型设计，并结合 PyTorch Mobile 等优化框架进行部署。最终选择取决于平衡开发速度、性能和基础设施约束。