কম্পিউটার ভিশন লাইব্রেরি OpenCV 4.7 এর প্রকাশ

বিনামূল্যের লাইব্রেরি OpenCV 4.7 (ওপেন সোর্স কম্পিউটার ভিশন লাইব্রেরি) প্রকাশ করা হয়েছে, যা ইমেজ বিষয়বস্তু প্রক্রিয়াকরণ এবং বিশ্লেষণের জন্য সরঞ্জাম সরবরাহ করে। OpenCV 2500টিরও বেশি অ্যালগরিদম প্রদান করে, উভয় ক্লাসিক এবং কম্পিউটার ভিশন এবং মেশিন লার্নিং সিস্টেমের সাম্প্রতিক অগ্রগতির প্রতিফলন। লাইব্রেরি কোড C++ এ লেখা এবং বিএসডি লাইসেন্সের অধীনে বিতরণ করা হয়েছে। পাইথন, ম্যাটল্যাব এবং জাভা সহ বিভিন্ন প্রোগ্রামিং ভাষার জন্য বাইন্ডিং প্রস্তুত করা হয়।

লাইব্রেরিটি ফটোগ্রাফ এবং ভিডিওতে বস্তু চিনতে ব্যবহার করা যেতে পারে (উদাহরণস্বরূপ, মানুষের মুখ এবং চিত্র, পাঠ্য ইত্যাদির স্বীকৃতি), বস্তু এবং ক্যামেরার গতিবিধি ট্র্যাক করা, ভিডিওতে ক্রিয়াকলাপ শ্রেণীবদ্ধ করা, ছবি রূপান্তর করা, 3D মডেল বের করা, স্টেরিও ক্যামেরার ছবি থেকে থ্রিডি স্পেস তৈরি করা, নিম্নমানের ছবিগুলোকে একত্রিত করে উচ্চ-মানের ছবি তৈরি করা, উপস্থাপিত উপাদানগুলির সেটের অনুরূপ চিত্রের বস্তুগুলি অনুসন্ধান করা, মেশিন লার্নিং পদ্ধতি প্রয়োগ করা, মার্কার স্থাপন করা, সাধারণ উপাদান চিহ্নিত করা ইমেজ, স্বয়ংক্রিয়ভাবে যেমন লাল-চোখের মতো ত্রুটিগুলি দূর করে।

নতুন প্রকাশের পরিবর্তনগুলির মধ্যে:

• ডিএনএন (ডিপ নিউরাল নেটওয়ার্ক) মডিউলে কনভোলিউশন পারফরম্যান্সের উল্লেখযোগ্য অপ্টিমাইজেশন স্নায়ু নেটওয়ার্কের উপর ভিত্তি করে মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম বাস্তবায়নের মাধ্যমে করা হয়েছে। উইনোগ্রাড ফাস্ট কনভোলিউশন অ্যালগরিদম প্রয়োগ করা হয়েছে। নতুন ONNX (ওপেন নিউরাল নেটওয়ার্ক এক্সচেঞ্জ) স্তর যুক্ত করা হয়েছে: স্ক্যাটার, স্ক্যাটারএনডি, টাইল, রিডুসএল 1 এবং রিডুসমিন৷ OpenVino 2022.1 ফ্রেমওয়ার্ক এবং CANN ব্যাকএন্ডের জন্য সমর্থন যোগ করা হয়েছে।
• QR কোড সনাক্তকরণ এবং ডিকোডিংয়ের উন্নত গুণমান।
• ভিজ্যুয়াল মার্কার ArUco এবং AprilTag-এর জন্য সমর্থন যোগ করা হয়েছে।
• নিউরাল নেটওয়ার্কের উপর ভিত্তি করে Nanotrack v2 ট্র্যাকার যোগ করা হয়েছে।
• বাস্তবায়িত স্ট্যাকব্লার ব্লার অ্যালগরিদম।
• FFmpeg 5.x এবং CUDA 12.0 এর জন্য সমর্থন যোগ করা হয়েছে।
• মাল্টি-পেজ ইমেজ ফরম্যাট ম্যানিপুলেট করার জন্য একটি নতুন API প্রস্তাব করা হয়েছে।
• PNG বিন্যাসের জন্য libSPNG লাইব্রেরির জন্য সমর্থন যোগ করা হয়েছে।
• libJPEG-Turbo SIMD নির্দেশাবলী ব্যবহার করে ত্বরণ সক্ষম করে।
• অ্যান্ড্রয়েড প্ল্যাটফর্মের জন্য, H264/H265 এর জন্য সমর্থন প্রয়োগ করা হয়েছে।
• সমস্ত মৌলিক পাইথন API প্রদান করা হয়.
• ভেক্টর নির্দেশাবলীর জন্য একটি নতুন সার্বজনীন ব্যাকএন্ড যোগ করা হয়েছে।

উত্স: opennet.ru