OpenCV 4.2 kompüter görmə kitabxanasının buraxılışı

Baş verdi pulsuz kitabxana buraxılışı OpenCV 4.2 Şəkil məzmununun işlənməsi və təhlili üçün alətlər təqdim edən (Açıq Mənbəli Kompüter Görmə Kitabxanası). OpenCV həm klassik, həm də kompüter görmə və maşın öyrənmə sistemlərində ən son nailiyyətləri əks etdirən 2500-dən çox alqoritm təqdim edir. Kitabxana kodu C++ dilində yazılmışdır və yayılır BSD lisenziyası altında. Bağlamalar Python, MATLAB və Java daxil olmaqla müxtəlif proqramlaşdırma dilləri üçün hazırlanır.

Kitabxanadan fotoşəkillər və videolardakı obyektlərin tanınması (məsələn, insanların üzlərinin və fiqurlarının tanınması, mətn və s.), obyektlərin və kameraların hərəkətini izləmək, videodakı hərəkətləri təsnif etmək, şəkilləri çevirmək, 3D modelləri çıxarmaq, stereo kameralardan alınan təsvirlərdən 3D məkan yaratmaq, aşağı keyfiyyətli şəkilləri birləşdirərək yüksək keyfiyyətli şəkillər yaratmaq, təsvirdə təqdim olunan elementlər toplusuna oxşar obyektləri axtarmaq, maşın öyrənmə metodlarını tətbiq etmək, markerləri yerləşdirmək, müxtəlif şəkillərdə ümumi elementləri müəyyən etmək qırmızı göz kimi qüsurları avtomatik olaraq aradan qaldıran şəkillər.

В yeni buraxmaq:

• Neyron şəbəkələrə əsaslanan maşın öyrənmə alqoritmlərinin tətbiqi ilə DNN (Dərin Neyron Şəbəkəsi) moduluna CUDA-dan istifadə üçün backend əlavə edildi və eksperimental API dəstəyi həyata keçirildi. nGraph OpenVINO;
• SIMD təlimatlarından istifadə edərək, kod performansı stereo çıxış (StereoBM/StereoSGBM), ölçüsünün dəyişdirilməsi, maskalanması, fırlanması, çatışmayan rəng komponentlərinin hesablanması və bir çox digər əməliyyatlar üçün optimallaşdırılmışdır;
• Funksiyanın çox yivli icrası əlavə edildi pyrDown;
• FFmpeg əsasında videoio backendindən istifadə edərək media konteynerlərindən video axınları çıxarmaq (demuxing) imkanı əlavə edildi;
• Zədələnmiş şəkillərin tez tezliyi ilə seçilən rekonstruksiyası üçün əlavə alqoritm FSR (Tezlik Seçici Yenidənqurma);
• Əlavə edilmiş üsul RIC tipik doldurulmamış sahələrin interpolasiyası üçün;
• Sapmanın normallaşdırılması metodu əlavə edildi LOGOS;
• Qrafikə əsaslanan alqoritmlərdən istifadə edərək təsvirin səmərəli işlənməsi üçün mühərrik kimi çıxış edən G-API modulu (opencv_gapi), daha mürəkkəb hibrid kompüter görmə və dərin maşın öyrənmə alqoritmlərini dəstəkləyir. Intel İnference Engine backend üçün dəstək verilir. İcra modelinə video axınlarının işlənməsi üçün əlavə dəstək;
• aradan qaldırıldı zəifliklər (CVE-2019-5063, CVE-2019-5064), XML, YAML və JSON formatlarında yoxlanılmamış məlumatları emal edərkən potensial olaraq təcavüzkar kodunun icrasına səbəb ola bilər. JSON təhlili zamanı null kodu olan simvolla qarşılaşarsanız, bütün dəyər buferə kopyalanır, lakin onun ayrılmış yaddaş sahəsinin hüdudlarını keçib-keçmədiyini düzgün yoxlamadan.

Mənbə: opennet.ru