Təsvirlərin işlənməsi və təhlili üçün pulsuz kitabxana olan OpenCV 4.7 (Açıq Mənbəli Kompüter Görmə Kitabxanası) buraxıldı. OpenCV, həm klassik, həm də kompüter görmə və maşın öyrənməsindəki ən son irəliləyişləri əks etdirən 2500-dən çox alqoritm təklif edir. Kitabxananın kodu C++ dilində yazılıb və BSD lisenziyası altında paylanır. Python, MATLAB və Java da daxil olmaqla müxtəlif proqramlaşdırma dilləri üçün bağlantılar mövcuddur.
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:
- DNN (Dərin Neyron Şəbəkəsi) modulunda konvolusiya performansına əhəmiyyətli optimallaşdırmalar tətbiq edilmişdir ki, bu da neyron şəbəkəsinə əsaslanan maşın öyrənmə alqoritmlərinin tətbiqinə imkan vermişdir. Sürətli Vinograd konvolusiya alqoritmi tətbiq edilmişdir. Yeni ONNX (Açıq Neyron Şəbəkə Mübadiləsi) təbəqələri əlavə edilmişdir: Scatter, ScatterND, Tile, ReduceL1 və ReduceMin. OpenVino 2022.1 çərçivəsi və CANN arxa hissəsi üçün dəstək əlavə edilmişdir.
- QR kodunun aşkarlanması və dekodlanması keyfiyyətinin yaxşılaşdırılması.
- ArUco və AprilTag vizual markerləri üçün dəstək əlavə edildi.
- Neyron şəbəkələrinə əsaslanan Nanotrack v2 izləyicisi əlavə edildi.
- Stackblur bulanıqlaşdırma alqoritmi tətbiq edilmişdir.
- FFmpeg 5.x və CUDA 12.0 üçün dəstək əlavə edildi.
- Çoxsəhifəli şəkil formatlarını manipulyasiya etmək üçün yeni bir API təklif olunur.
- PNG formatı üçün libSPNG kitabxanasına dəstək əlavə edildi.
- libJPEG-Turbo, SIMD təlimat sürətləndirməsindən istifadə edir.
- Android platforması üçün H264/H265 dəstəyi tətbiq edilmişdir.
- Python dili üçün bütün əsas API-lər təqdim olunur.
- Vektor təlimatları üçün yeni ümumi təyinatlı arxa plan əlavə edildi.
Mənbə: opennet.ru
