{"id":54815,"date":"2020-01-05T00:00:00","date_gmt":"2020-01-04T21:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/blog_prohoster\/vypusk-biblioteki-kompyuternogo-zreniya-opencv-4-2"},"modified":"2020-02-18T14:02:52","modified_gmt":"2020-02-18T11:02:52","slug":"vypusk-biblioteki-kompyuternogo-zreniya-opencv-4-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/news\/vypusk-biblioteki-kompyuternogo-zreniya-opencv-4-2","title":{"rendered":"Die Ver\u00f6ffentlichung der Computer-Vision-Bibliothek OpenCV 4.2","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/opencv.org\/opencv-4-2-0\/\">Es fand<\/a><\/noindex> Frei ver\u00f6ffentlichte Bibliothek <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/opencv.org\/\">OpenCV 4.2<\/a><\/noindex> (Open Source Computer Vision Library), die Werkzeuge zur Verarbeitung und Analyse von Bildinhalten bereitstellt. OpenCV bietet \u00fcber 2500 Algorithmen, sowohl klassische als auch solche, die die neuesten Fortschritte im Bereich der Computer Vision und der maschinellen Lernsysteme widerspiegeln. Der Code der Bibliothek ist in C++ geschrieben und <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/github.com\/opencv\/opencv\/\">wird unter der GPLv3-Lizenz bereitgestellt.<\/a><\/noindex> unter der BSD-Lizenz. Bindungen wurden f\u00fcr verschiedene Programmiersprachen, einschlie\u00dflich Python, MATLAB und Java vorbereitet.<\/p>\n<p>Die Bibliothek kann zur Objekterkennung in Fotos und Videos verwendet werden (zum Beispiel zur Gesichtserkennung, Erkennung von Personen, Texten usw.), zur Bewegungserfassung von Objekten und Kameras, zur Klassifizierung von Aktionen in Videos, zur Bildtransformation, zur Extraktion von 3D-Modellen, zur Erstellung von 3D-R\u00e4umen aus Aufnahmen von Stereo-Kameras, zur Verbesserung von Bildern durch Zusammenf\u00fchrung von Aufnahmen niedrigerer Qualit\u00e4t, zur Identifizierung von objekten in einem Bild, die einem vorgegebenen Set \u00e4hneln, zur Anwendung von Methoden des maschinellen Lernens, zur Markerplatzierung, zur Identifikation gemeinsamer Elemente in verschiedenen Bildern sowie zur automatischen Behebung von Defekten wie dem roten Auge.<\/p>\n<p>In <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/github.com\/opencv\/opencv\/wiki\/ChangeLog#version420\">neu<\/a><\/noindex> <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/github.com\/opencv\/opencv\/releases\/tag\/4.2.0\">Ver\u00f6ffentlichung<\/a><\/noindex>:<\/p>\n<ul>\n<li class=\"l\"> Im DNN-Modul (Deep Neural Network) mit Implementierungen von maschinellen Lernalgorithmen auf Basis von neuronalen Netzen wurde ein Backend f\u00fcr die Nutzung von CUDA hinzugef\u00fcgt und experimentelle Unterst\u00fctzung f\u00fcr die API <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/docs.openvinotoolkit.org\/\">nGraph OpenVINO<\/a><\/noindex>;\n<li class=\"l\"> Die Leistungsoptimierung des Codes f\u00fcr Stereoausgabe (StereoBM\/StereoSGBM), Gr\u00f6\u00dfen\u00e4nderung, Masken\u00fcberlagerung, Rotation, Berechnung fehlender Farbkomponenten und viele andere Operationen wurde unter Verwendung von SIMD-Instruktionen durchgef\u00fchrt;\n<li class=\"l\"> Es wurde eine multithreaded Implementierung der Funktion <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/docs.opencv.org\/3.4\/d4\/d86\/group__imgproc__filter.html#gaf9bba239dfca11654cb7f50f889fc2ff\">pyrDown<\/a><\/noindex>;\n<li class=\"l\"> Die M\u00f6glichkeit zur Extraktion von Videostreams aus Mediencontainern (Demuxing) mithilfe des videoio-Backend auf Basis von FFmpeg wurde hinzugef\u00fcgt;\n<li class=\"l\"> Ein Algorithmus zur schnellen frequenzselektiven Rekonstruktion besch\u00e4digter Bilder wurde hinzugef\u00fcgt <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/docs.opencv.org\/4.2.0\/dc\/d2f\/tutorial_xphoto_inpainting.html\">FSR<\/a><\/noindex> (Frequency Selective Reconstruction);\n<li class=\"l\"> Es wurde die Methode <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/github.com\/opencv\/opencv_contrib\/pull\/2367\">RIC<\/a><\/noindex> zur Interpolation typischer, unoffenbarer Bereiche;\n<li class=\"l\"> Eine Methode zur Normalisierung von Abweichungen wurde hinzugef\u00fcgt <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/github.com\/short-circuitt\/LOGOS\">LOGOS<\/a><\/noindex>;\n<li class=\"l\"> Im G-API-Modul (opencv_gapi), das als Engine f\u00fcr die effiziente Verarbeitung von Bildern mit graphenbasierten Algorithmen fungiert, wurde die Unterst\u00fctzung f\u00fcr komplexere hybride Algorithmen der Computer Vision und des Deep Machine Learning implementiert. Unterst\u00fctzung f\u00fcr das Intel Inference Engine Backend wurde gew\u00e4hrleistet. In das Ausf\u00fchrungsmodell wurde die Unterst\u00fctzung f\u00fcr die Verarbeitung von Videostreams integriert;\n<li class=\"l\"> Behoben wurden <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/blog.talosintelligence.com\/2020\/01\/opencv-buffer-overflow-jan-2020.html\">Sicherheitsanf\u00e4lligkeiten<\/a><\/noindex>  (<noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.talosintelligence.com\/vulnerability_reports\/TALOS-2019-0852\">CVE-2019-5063<\/a><\/noindex>, <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.talosintelligence.com\/vulnerability_reports\/TALOS-2019-0853\">CVE-2019-5064<\/a><\/noindex>), die potenziell zur Ausf\u00fchrung von Angreifercode bei der Verarbeitung von unkontrollierten Daten in den Formaten XML, YAML und JSON f\u00fchren k\u00f6nnen. Wenn beim Parsen von JSON ein Null-Zeichen gefunden wird, wird der gesamte Wert in den Puffer kopiert, jedoch ohne ordnungsgem\u00e4\u00dfe \u00dcberpr\u00fcfung auf \u00dcberlappungen im reservierten Speicherbereich.\n<\/ul>\n<p><noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"link\"><\/a><\/noindex><\/p>\n<p>Quelle: <a \ncontent=\"nofollow\" rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.opennet.ru\/opennews\/art.shtml?num=52134\">opennet.ru<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"<p>\u0421\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043b\u0441\u044f \u0440\u0435\u043b\u0438\u0437 \u0441\u0432\u043e\u0431\u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 OpenCV 4.2 (Open Source Computer Vision Library), \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0441\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0438 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u043c\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439. 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