Выпуск бібліятэкі камп'ютэрнага зроку OpenCV 4.2

Адбыўся рэліз свабоднай бібліятэкі OpenCV 4.2 (Open Source Computer Vision Library), якая прадстаўляе сродкі для апрацоўкі і аналізу змесціва малюнкаў. OpenCV падае больш за 2500 алгарытмаў, як класічных, так і якія адлюстроўваюць апошнія дасягненні ў вобласці кампутарнага зроку і сістэм машыннага навучання. Код бібліятэкі напісаны на мове С++ і распаўсюджваецца пад ліцэнзіяй BSD. Біндзінгі падрыхтаваны для розных моў праграмавання, уключаючы Python, MATLAB і Java.

Бібліятэка можа прымяняцца для распазнання аб'ектаў на фатаграфіях і відэа (напрыклад, распазнанне асоб і фігур людзей, тэксту і да т.п.), адсочвання руху аб'ектаў і камеры, класіфікацыі дзеянняў на відэа, пераўтварэнні малюнкаў, вымання 3D-мадэляў, фарміравання 3D-прасторы з выявы ад стэрэакамер, стварэння высакаякасных малюнкаў праз аб'яднанне малюнкаў ніжэйшай якасці, пошуку на малюнку аб'ектаў, падобных на прадстаўлены набор элементаў, ужыванні метадаў машыннага навучання, расстаноўкі маркераў, выяўленні агульных элементаў на розных малюнках, аўтаматычнага ўхілення дэфектаў, такіх як эфект чырвоных вачэй .

В новым выпуску:

• У модуль DNN (Deep Neural Network) з рэалізацыяй алгарытмаў машыннага навучання на аснове нейронавых сетак дададзены бэкенд для выкарыстання CUDA і рэалізавана эксперыментальная падтрымка API nGraph OpenVINO;
• З выкарыстаннем SIMD-інструкцый праведзена аптымізацыя прадукцыйнасці кода для стереовывода (StereoBM/StereoSGBM), змены памеру, накладання маскі, павароту, разліку адсутнічаюць кампанентаў колеру і многіх іншых аперацый;
• Дададзена шматструменная рэалізацыя функцыі pyrDown;
• Дададзена магчымасць вымання відэаструменяў з медыякантэйнераў (demuxing) пры дапамозе бэкенда videoio на базе FFmpeg;
• Дададзены алгарытм для хуткай частотна-селектыўнай рэканструкцыі пашкоджаных малюнкаў FSR (Frequency Selective Reconstruction);
• Дададзены метад RIC для інтэрпаляцыі тыпавых незапоўненых абласцей;
• Дададзены метад нармалізацыі адхіленняў LOGOS;
• У модулі G-API (opencv_gapi), які выконвае функцыі рухавічка для эфектыўнай апрацоўкі малюнкаў з выкарыстаннем алгарытмаў на аснове графаў, рэалізавана падтрымка больш складаных гібрыдных алгарытмаў кампутарнага зроку і глыбіннага машыннага навучання. Забяспечана падтрымка бэкенда Intel Inference Engine. У мадэль выканання дададзена падтрымка апрацоўкі відэаструменяў;
• Ухілены уразлівасці (CVE-2019-5063, CVE-2019-5064), якія патэнцыйна могуць прывесці да выканання кода атакавалага пры апрацоўцы неправераных дадзеных у фарматах XML, YAML і JSON. Калі падчас разбору JSON сустрэўся знак з нулявым кодам, значэнне цалкам капіюецца ў буфер, але без належнай праверкі вынахаду за межы вылучанай вобласці памяці.

Крыніца: opennet.ru