Izdavanje biblioteke kompjuterskog vida OpenCV 4.2

održan besplatno izdanje biblioteke OpenCV 4.2 (Open Source Computer Vision Library), koja pruža alate za obradu i analizu sadržaja slike. OpenCV pruža više od 2500 algoritama, kako klasičnih tako i koji odražavaju najnovija dostignuća u kompjuterskom vidu i sistemima mašinskog učenja. Kôd biblioteke je napisan u C++ i distribuira pod BSD licencom. Vezivanja su pripremljena za različite programske jezike, uključujući Python, MATLAB i Javu.

Biblioteka se može koristiti za prepoznavanje objekata na fotografijama i video zapisima (na primjer, prepoznavanje lica i figura ljudi, tekst, itd.), praćenje kretanja objekata i kamera, klasificiranje radnji u videu, pretvaranje slika, izdvajanje 3D modela, generisanje 3D prostora od slika sa stereo kamera, kreiranje visokokvalitetnih slika kombinovanjem slika slabijeg kvaliteta, traženje objekata na slici koji su slični predstavljenom skupu elemenata, primena metoda mašinskog učenja, postavljanje markera, identifikovanje zajedničkih elemenata u različitim slike, automatski eliminišući nedostatke poput crvenih očiju.

В novo pustiti:

• DNN (Deep Neural Network) modulu je dodat backend za korištenje CUDA sa implementacijom algoritama strojnog učenja baziranih na neuronskim mrežama i implementirana je eksperimentalna API podrška nGraph OpenVINO;
• Koristeći SIMD instrukcije, performanse koda su optimizovane za stereo izlaz (StereoBM/StereoSGBM), promenu veličine, maskiranje, rotaciju, proračun komponenti boja koje nedostaju i mnoge druge operacije;
• Dodata višenitna implementacija funkcije pyrDown;
• Dodata mogućnost izdvajanja video tokova iz medijskih kontejnera (demuksiranje) koristeći videoio backend baziran na FFmpeg;
• Dodan algoritam za brzu frekvencijsko selektivnu rekonstrukciju oštećenih slika FSR (frekvencijska selektivna rekonstrukcija);
• Dodata metoda KSO za interpolaciju tipičnih nepopunjenih površina;
• Dodata metoda normalizacije odstupanja LOGOS;
• G-API modul (opencv_gapi), koji djeluje kao mehanizam za efikasnu obradu slike pomoću algoritama zasnovanih na grafovima, podržava složeniji hibridni kompjuterski vid i algoritme dubokog mašinskog učenja. Obezbeđena je podrška za Intel Inference Engine backend. Dodata podrška za obradu video tokova u model izvršenja;
• Eliminisano ranjivosti (CVE-2019-5063, CVE-2019-5064), što potencijalno može dovesti do izvršenja koda napadača prilikom obrade neprovjerenih podataka u XML, YAML i JSON formatima. Ako se tokom JSON raščlanjivanja naiđe na znak sa nultim kodom, cijela vrijednost se kopira u međuspremnik, ali bez odgovarajuće provjere da li prelazi granice dodijeljene memorijske oblasti.

izvor: opennet.ru