Адбыўся рэліз свабоднай бібліятэкі OpenCV 4.7 (Open Source Computer Vision Library), якая прадстаўляе сродкі для апрацоўкі і аналізу зместу малюнкаў. OpenCV дае больш за 2500 алгарытмаў, як класічных, так і якія адлюстроўваюць апошнія дасягненні ў галіне кампутарнага зроку і сістэм машыннага навучання. Код бібліятэкі напісаны на мове З++ 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 .
Сярод змен у новым выпуску:
- Праведзена значная аптымізацыя прадукцыйнасці скрутак у модулі DNN (Deep Neural Network) з рэалізацыяй алгарытмаў машыннага навучання на аснове нейронавых сетак. Рэалізаваны алгарытм хуткіх скрутак Вінаграда. Дададзены новыя пласты ONNX (Open Neural Network Exchange): Scatter, ScatterND, Tile, ReduceL1 і ReduceMin. Дададзена падтрымка фрэймворка OpenVino 2022.1 і бэкенда CANN.
- Палепшана якасць вызначэння і дэкадаванні QR-кодаў.
- Дададзена падтрымка візуальных маркераў ArUco і AprilTag.
- Дададзены трэкер Nanotrack v2 на базе нейронавых сетак.
- Рэалізаваны алгарытм размыцця Stackblur.
- Дададзена падтрымка FFmpeg 5.x і CUDA 12.0.
- Прапанаваны новы API для маніпуляцый шматстаронкавымі фарматамі малюнкаў.
- Дададзена падтрымка бібліятэкі libSPNG для фармату PNG.
- У libJPEG-Turbo задзейнічана паскарэнні пры дапамозе SIMD-інструкцый.
- Для платформы Android рэалізавана падтрымка H264/H265.
- Прадастаўлены ўсе базавыя API для мовы Python.
- Дададзены новы ўніверсальны бэкенд для вектарных інструкцый.
Крыніца: opennet.ru