{"id":181944,"date":"2026-06-08T02:48:45","date_gmt":"2026-06-08T00:48:46","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/novosti-interneta\/opencv-5-0-0"},"modified":"2026-06-08T02:48:45","modified_gmt":"2026-06-08T00:48:46","slug":"opencv-5-0-0","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/es\/blog\/news\/opencv-5-0-0","title":{"rendered":"OpenCV 5.0.0","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p><img decoding=\"async\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/0827c35d7663a25a36859f66c23893bc.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><\/p>\n<p><noindex>      <noindex><\/p>\n<p>Publicado <strong><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/github.com\/opencv\/opencv\">OpenCV 5.0.0<\/a><\/strong> \u2014 una importante versi\u00f3n de la biblioteca de visi\u00f3n por computador de c\u00f3digo abierto y procesamiento de im\u00e1genes. El lanzamiento ocurri\u00f3 <strong>el 6 de junio de 2026<\/strong> y ya ha sido se\u00f1alado como relevante en el repositorio del proyecto en GitHub. OpenCV se distribuye bajo la licencia <strong>Apache-2.0<\/strong>.<\/p>\n<p><\/noindex><\/noindex><\/p>\n<p>La esencia de este lanzamiento es la transici\u00f3n de OpenCV de \"biblioteca cl\u00e1sica de visi\u00f3n por computador\" a una plataforma m\u00e1s moderna para tareas de CV\/AI: el proyecto ha eliminado la API antigua, ha revisado el m\u00f3dulo de inferencia de redes neuronales, ha ampliado el soporte para ONNX, ha aportado bases para escenarios VLM\/LLM y ha actualizado el stack 3D\/de calibraci\u00f3n. Los desarrolladores describen OpenCV 5.0 como una rama, que ahora tambi\u00e9n se considera estable, y la nueva funcionalidad se incorporar\u00e1 principalmente all\u00ed.<\/p>\n<h3>Principales cambios<\/h3>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>Un nuevo motor de inferencia DNN.<\/strong><br \/>\nEn el m\u00f3dulo dnn ha aparecido un nuevo motor que coexiste con el antiguo. Funciona mejor con formas de tensores din\u00e1micos, subgr\u00e1rafos y las capacidades modernas de ONNX. Se declara una cobertura de m\u00e1s del <strong>80% de la especificaci\u00f3n ONNX<\/strong>, mientras que en OpenCV 4.x se cubr\u00eda menos del 23%.<br \/>\nEste es probablemente el cambio m\u00e1s significativo de la versi\u00f3n: OpenCV intenta convertirse no solo en un envoltorio alrededor de modelos, sino en un motor de inferencia totalmente integrado para redes neuronales modernas.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Selecci\u00f3n del motor al cargar un modelo.<\/strong><br \/>\nEn cv::dnn::readNet() y funciones relacionadas, ha aparecido el par\u00e1metro ENGINE_AUTO. Por defecto, OpenCV primero prueba el nuevo motor y, si falla, retrocede al cl\u00e1sico. Este comportamiento tambi\u00e9n se puede establecer a trav\u00e9s de la variable de entorno OPENCV_FORCE_DNN_ENGINE: usar el motor antiguo, el nuevo, el modo autom\u00e1tico o ONNX Runtime. Los proyectos antiguos no est\u00e1n obligados a cambiar de inmediato al nuevo motor, pero los nuevos modelos se pueden migrar gradualmente a \u00e9l.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Integraci\u00f3n con ONNX Runtime.<\/strong><br \/>\nOpenCV ahora se puede compilar con ONNX Runtime habilitado. En este caso, OpenCV utiliza su propio analizador ONNX para construir el gr\u00e1fico ORT, por lo que no requiere el paquete completo de ONNX. Para la compilaci\u00f3n, hay disponibles los par\u00e1metros de CMake -DWITH_ONNXRUNTIME=ON y -DDOWNLOAD_ONNXRUNTIME=ON; para GPU de NVIDIA \u2014 -DDOWNLOAD_ONNXRUNTIME_GPU=ON. Esta funci\u00f3n ser\u00e1 \u00fatil para quienes necesiten inferencia en GPU ya, ya que el nuevo motor DNN de OpenCV actualmente solo funciona en CPU.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Soporte para modelos vision-language.<\/strong><br \/>\nEl nuevo motor DNN incluye tokenizadores, capas de atenci\u00f3n, bloques de decodificaci\u00f3n, post-procesamiento y cach\u00e9 KV, necesarios para ejecutar modelos VLM \"listos para usar\". Hist\u00f3ricamente, la biblioteca se ha asociado con el procesamiento de im\u00e1genes, y ahora ingresa al \u00e1mbito de modelos que trabajan simult\u00e1neamente con im\u00e1genes y texto.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>El soporte de GPU del nuevo motor DNN todav\u00eda no est\u00e1 listo.<\/strong><br \/>\nEl nuevo motor en OpenCV 5.0 solo funciona con CPU. Se promete soporte nativo para GPU en versiones futuras; por ahora, se recomienda usar el motor cl\u00e1sico o una versi\u00f3n con ONNX Runtime y proveedores de ejecuci\u00f3n NVIDIA para la inferencia CUDA en servidor o escritorio. OpenCV 5.0 a\u00fan no reemplaza runtimes especializados.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Se han eliminado los viejos analizadores de Darknet y Caffe.<\/strong><br \/>\nLos desarrolladores han eliminado los analizadores de Darknet y Caffe, ya que la mayor\u00eda de los modelos ya se han traducido a ONNX. TFLite sigue disponible a trav\u00e9s del motor cl\u00e1sico, y la migraci\u00f3n al nuevo motor est\u00e1 planeada para m\u00e1s adelante. OpenCV est\u00e1 dejando atr\u00e1s los viejos formatos y se centra en ONNX como el formato principal de intercambio de modelos.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Gran limpieza de la API obsoleta.<\/strong><br \/>\nSe elimin\u00f3 la API C de OpenCV 1.x: funciones como cvCreateMat() y las antiguas estructuras tipo CvMat ya no est\u00e1n en la API principal. Tambi\u00e9n se elimin\u00f3 el soporte para OpenVX, y el m\u00f3dulo G-API se traslad\u00f3 a opencv_contrib, al igual que el antiguo m\u00f3dulo de ML. Este es un cambio disruptivo para los proyectos antiguos, pero era necesario: la biblioteca est\u00e1 deshaci\u00e9ndose de la deuda t\u00e9cnica acumulada durante d\u00e9cadas.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Features2D ha sido renombrado a Features.<\/strong><br \/>\nEl m\u00f3dulo se ha ampliado para adaptarse a los modernos vectores de caracter\u00edsticas de las redes neuronales. En el repositorio principal se han mantenido SIFT, ORB, FAST, GoodFeaturesToTrack y MSER, mientras que los detectores y descriptores obsoletos se han trasladado a opencv_contrib. Se han a\u00f1adido ALIKED, DISK y el comparador LightGlue. OpenCV se adapta claramente a los modernos flujos de trabajo, donde cada vez se extraen m\u00e1s caracter\u00edsticas de las im\u00e1genes no con algoritmos cl\u00e1sicos, sino con redes neuronales.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Nuevos tipos de datos en Core.<\/strong><br \/>\nSe han a\u00f1adido CV_16BF \/ cv::bfloat, CV_32U, CV_64U, CV_64S y CV_Bool. Tambi\u00e9n se ha mejorado el soporte para arreglos N-dimensionales, arreglos 1D y escalares 0D. LAPACK ahora est\u00e1 siempre disponible: si no hay una biblioteca externa, OpenCV compila un m\u00ednimo conjunto incorporado. Estos cambios son importantes para DNN, algoritmos num\u00e9ricos y la compatibilidad con modernos formatos de datos, donde bfloat16 y tipos extendidos son cada vez m\u00e1s comunes.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Se ha acelerado el procesamiento de im\u00e1genes.<\/strong><br \/>\nEn imgproc se han reorganizado warpAffine, warpPerspective y remap. Se reportan mejoras de rendimiento que oscilan entre el 10% y m\u00e1s del 300% dependiendo de la plataforma, el tama\u00f1o de la imagen, el tipo de datos y los flags de operaci\u00f3n.<br \/>\nEsto ya no se trata del m\u00f3dulo de IA; tales optimizaciones son directamente relevantes para tareas cl\u00e1sicas: flujos de video, estabilizaci\u00f3n, transformaciones proyectivas y preparaci\u00f3n de datos antes de la inferencia.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Se ha mejorado la salida de texto.<\/strong><br \/>\nEl antiguo mecanismo de renderizado de texto ha sido reemplazado por un motor TrueType basado en STB con la fuente variable Rubik incorporada. Se pueden conectar fuentes personalizadas y hay un amplio soporte para Unicode. Sin embargo, escrituras complejas como el \u00e1rabe y el devanagari a\u00fan no se muestran correctamente sin Harfbuzz, y los emojis en color no son compatibles. OpenCV se vuelve m\u00e1s conveniente para la generaci\u00f3n de anotaciones, im\u00e1genes de depuraci\u00f3n y visualizaciones sin bibliotecas externas.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Se han actualizado 3D y la calibraci\u00f3n de c\u00e1maras.<\/strong><br \/>\ncalib3d se ha dividido en geometry, calib, stereo y ptcloud. USAC se ha convertido en el backend est\u00e1ndar para la evaluaci\u00f3n robusta de homograf\u00eda, matriz esencial\/fundamental, PnP y otras tareas. Se ha a\u00f1adido un pipeline de calibraci\u00f3n para m\u00faltiples c\u00e1maras, con soporte inicial para el procesamiento de mallas y nubes de puntos, incluyendo TSDF, ICP, importaci\u00f3n y exportaci\u00f3n de .ply y .obj. Este es un paso importante para la rob\u00f3tica, SLAM, AR\/VR y sistemas de m\u00faltiples c\u00e1maras, donde el procesamiento 2D ya no es suficiente.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Se han revisado los ejemplos y la documentaci\u00f3n.<\/strong><br \/>\nSe han eliminado ejemplos obsoletos y los restantes han sido actualizados. Para los ejemplos de DNN se utiliza una colecci\u00f3n com\u00fan de modelos que se puede descargar con el script download_models.py. Se han a\u00f1adido ejemplos experimentales para VLM y LDM, y la documentaci\u00f3n ha recibido un tema moderno, b\u00fasqueda r\u00e1pida, modo claro\/oscuridad y navegaci\u00f3n mejorada. Para una biblioteca tan grande, esto no es un cambio cosm\u00e9tico: una documentaci\u00f3n adecuada y ejemplos funcionales impactan directamente si los desarrolladores pueden migrar a OpenCV 5.x.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>En resumen, OpenCV 5.0 no es solo otra versi\u00f3n con optimizaciones, sino una actualizaci\u00f3n significativa de todo: menos herencia de la era de OpenCV 1.x y m\u00e1s enfoque en ONNX, inferencia de redes neuronales, caracter\u00edsticas modernas, procesamiento 3D y aceleraci\u00f3n heterog\u00e9nea. Sin embargo, la transici\u00f3n para proyectos antiguos puede requerir ajustes debido a la eliminaci\u00f3n de la API en C y la transferencia de parte de los m\u00f3dulos a opencv_contrib.<\/p>\n<p>Fuente: <a \ncontent=\"nofollow\" rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.linux.org.ru\/news\/development\/18313193\">linux.org.ru<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"<p>\u041e\u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u043e\u0432\u0430\u043d OpenCV 5.0.0 \u2014 \u043a\u0440\u0443\u043f\u043d\u044b\u0439 \u0432\u044b\u043f\u0443\u0441\u043a \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u043e\u0439 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439. \u0420\u0435\u043b\u0438\u0437 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043b\u0441\u044f 6 \u0438\u044e\u043d\u044f 2026 \u0433\u043e\u0434\u0430 \u0438 \u0443\u0436\u0435 \u043e\u0442\u043c\u0435\u0447\u0435\u043d \u043a\u0430\u043a \u0430\u043a\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0432 \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430 \u043d\u0430 GitHub. 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