OpenCV 4.2 arvutinägemise teegi väljaanne

Toimus avatud raamatukogu väljaanne OpenCV 4.2 (Avatud Koodi Arvutinägemise Raamatukogu), mis pakub vahendeid piltide töötlemiseks ja analüüsiks. OpenCV pakub üle 2500 algoritmi, sealhulgas klassikalisi ning viimasel ajal välja töötatud arvutinägemise ja masinõppe saavutusi. Raamatukogu kood on kirjutatud C++ keeles ja levitatakse on BSD litsentsi all. Sidumised on ette valmistatud erinevatele programmeerimiskeeltele, sealhulgas Python, MATLAB ja Java.

Raamatukogu saab kasutada objektide tuvastamiseks fotodel ja videotest (näiteks nägude ja inimfiguuride, teksti jne tuvastamine), objektide ja kaamera liikumise jälgimiseks, video tegevuste klassifitseerimiseks, piltide muutmiseks, 3D-mudelite hankimiseks, 3D-ruumi loomiseks stereokaamerast saadud pildist, madalama kvaliteediga piltide kokkuliitmiseks kõrge kvaliteediga piltide loomiseks, pildil esitatud elementide sarnaste objektide otsimiseks, masinõppemeetodite rakendamiseks, markerite paigutamiseks, ühiste elementide tuvastamiseks erinevatel piltidel, defektide automaatseks kõrvaldamiseks, nagu punaste silmade efekt.

Uues uus väljaanne:

• DNN (Süvakäe Neuraalvõrk) moodulis, kus on rakendatud masinõppe algoritmeid, on lisatud CUDA toega tagaplane. nGraph OpenVINO;
• SIMD-instruktsioonide abil on optimeeritud koodi jõudlust stereoväljundi (StereoBM/StereoSGBM), suuruse muutmise, maskide pealekandmise, pööramise, puuduvate värvikoostisosade arvutamise ja paljude teiste toimingute jaoks;
• on lisatud mitme lõime rakendus funktsioonile pyrDown;
• on lisatud funktsioon videovoogude eraldamiseks meedia konteineritest (demuxing) FFmpeg põhjaliku videoio tagaplane kaudu;
• lisatud algoritm, et kiirelt taastada rikutud pilte sagedus- ja valikuliselt FSR (Sagedusvalikuline Taaskonstruktsioon);
• Lisatud meetod RIC tavaliste täitmata alade interpoleerimiseks;
• lisatud kõrvalekallete normaliseerimise meetod LOGOS;
• G-API moodulis (opencv_gapi), mis täidab mootorifunktsioone efektiivseks pilditöötluseks graafipõhiste algoritmide abil, on ellu viidud keerukate hübriidsete arvutinägemise ja sügava masinõppe algoritmide toetamine. Toetatakse Intel Inference Engine tagapinda. Välistöötluse mudelisse on lisatud videovoogude töötlemise tugi;
• Käivitatud haavatavuse (CVE-2019-5063, CVE-2019-5064), mis võivad potentsiaalselt põhjustada ründaja koodi täitmist, kui töötlemise käigus ilmnevad kontrollimata andmed XML, YAML ja JSON formaatides. Kui JSON-i analüüsimisel leiti nullkoodiga sümbol, kopeeritakse väärtus täielikult puhvri, kuid ilma nõuetekohaste mälu piiri kontrollideta.

Allikas: opennet.ru