Die gratis biblioteek OpenCV 4.7 (Open Source Computer Vision Library) is vrygestel, wat gereedskap verskaf vir die verwerking en ontleding van beeldinhoud. OpenCV bied meer as 2500 XNUMX algoritmes, beide klassiek en weerspieël die jongste vooruitgang in rekenaarvisie en masjienleerstelsels. Die biblioteekkode is in C++ geskryf en onder die BSD-lisensie versprei. Bindings word voorberei vir verskeie programmeertale, insluitend Python, MATLAB en Java.
Die biblioteek kan gebruik word om voorwerpe in foto's en video's te herken (byvoorbeeld herkenning van gesigte en figure van mense, teks, ens.), die beweging van voorwerpe en kameras na te spoor, aksies in video te klassifiseer, beelde om te skakel, 3D-modelle te onttrek, genereer 3D-spasie uit beelde vanaf stereokameras, skep van hoë gehalte beelde deur beelde van laer gehalte te kombineer, soek na voorwerpe in die beeld wat soortgelyk is aan die voorgestelde stel elemente, toepassing van masjienleermetodes, plaas merkers, identifisering van algemene elemente in verskillende beelde, wat defekte soos rooi-oog outomaties uitskakel.
Onder die veranderinge in die nuwe weergawe:
- Beduidende optimalisering van konvolusieprestasie in die DNN (Deep Neural Network) module is uitgevoer met die implementering van masjienleeralgoritmes gebaseer op neurale netwerke. Die Winograd vinnige konvolusie-algoritme is geïmplementeer. Bygevoeg nuwe ONNX (Open Neural Network Exchange) lae: Scatter, ScatterND, Tile, ReduceL1 en ReduceMin. Bygevoeg ondersteuning vir OpenVino 2022.1 raamwerk en CANN backend.
- Verbeterde kwaliteit van QR-kode opsporing en dekodering.
- Bygevoeg ondersteuning vir visuele merkers ArUco en AprilTag.
- Bygevoeg Nanotrack v2 tracker gebaseer op neurale netwerke.
- Geïmplementeerde Stackblur blur algoritme.
- Bygevoeg ondersteuning vir FFmpeg 5.x en CUDA 12.0.
- 'n Nuwe API is voorgestel vir die manipulering van multi-bladsy beeldformate.
- Bygevoeg ondersteuning vir die libSPNG-biblioteek vir die PNG-formaat.
- libJPEG-Turbo maak versnelling moontlik deur SIMD-instruksies te gebruik.
- Vir die Android-platform is ondersteuning vir H264/H265 geïmplementeer.
- Alle basiese Python API's word verskaf.
- Het 'n nuwe universele agterkant bygevoeg vir vektorinstruksies.
Bron: opennet.ru