Pulsuz kitabxana OpenCV 4.7 (Açıq Mənbəli Kompüter Görmə Kitabxanası) buraxıldı, görüntü məzmununun işlənməsi və təhlili üçün alətlər təqdim etdi. 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 BSD lisenziyası altında paylanmışdır. 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.
Yeni buraxılışda dəyişikliklər arasında:
- Neyroşəbəkələrə əsaslanan maşın öyrənmə alqoritmlərinin tətbiqi ilə DNN (Deep Neural Network) modulunda konvolyutsiya performansının əhəmiyyətli dərəcədə optimallaşdırılması həyata keçirilmişdir. Winograd sürətli çevrilmə alqoritmi tətbiq edilmişdir. Yeni ONNX (Açıq Neyron Şəbəkəsi Mübadiləsi) qatları əlavə edildi: Scatter, ScatterND, Tile, ReduceL1 və ReduceMin. OpenVino 2022.1 çərçivəsi və CANN backend üçün əlavə dəstək.
- QR kodun aşkarlanması və dekodlanmasının təkmilləşdirilmiş keyfiyyəti.
- ArUco və AprilTag vizual markerlər üçün əlavə dəstək.
- Neyron şəbəkələrə əsaslanan Nanotrack v2 izləyicisi əlavə edildi.
- Stackblur blur alqoritmi tətbiq edildi.
- FFmpeg 5.x və CUDA 12.0 üçün əlavə dəstək.
- Çox səhifəli şəkil formatlarının manipulyasiyası üçün yeni API təklif olunub.
- PNG formatı üçün libSPNG kitabxanası üçün əlavə dəstək.
- libJPEG-Turbo SIMD təlimatlarından istifadə edərək sürətləndirməyə imkan verir.
- Android platforması üçün H264/H265 dəstəyi həyata keçirilib.
- Bütün əsas Python API təmin edilir.
- Vektor təlimatları üçün yeni universal backend əlavə edildi.
Mənbə: opennet.ru