OpenCV 4.2 ordenagailu bidezko ikusmenaren liburutegia kaleratzea

ospatu doako liburutegia kaleratzea OpenCV 4.2 (Kode irekiko Computer Vision Library), irudien edukia prozesatzeko eta aztertzeko tresnak eskaintzen dituena. OpenCV-k 2500 algoritmo baino gehiago eskaintzen ditu, bai klasikoak bai ordenagailu bidezko ikusmenaren eta ikasketa automatikoko sistemetan egindako azken aurrerapenak islatzen dituztenak. Liburutegiaren kodea C++-n idatzita dago eta arabera banatuta BSD lizentziapean. Loturak hainbat programazio lengoaiatarako prestatzen dira, besteak beste, Python, MATLAB eta Java.

Liburutegia argazki eta bideoetako objektuak ezagutzeko (adibidez, pertsonen aurpegiak eta irudiak antzemateko, testua, etab.), objektuen eta kameraren mugimenduaren jarraipena egiteko, bideoko ekintzak sailkatzeko, irudiak eraldatzeko, 3D ereduak ateratzeko, erabil daiteke. 3D espazioa osatzea kamera estereoetatik ateratako irudietatik, kalitate handiko irudiak sortuz, kalitate baxuagoko irudiak konbinatuz, irudian aurkezten diren elementu multzoaren antzeko objektuak bilatuz, ikaskuntza automatikoko metodoak aplikatuz, markatzaileak jarriz, irudi ezberdinetan elementu komunak identifikatuz, begi gorriak bezalako akatsak automatikoki ezabatuz.

В berria askatu:

• CUDA erabiltzeko backend bat gehitu da DNN (Deep Neural Network) moduluari, sare neuronaletan oinarritutako ikaskuntza automatikoko algoritmoen ezarpenarekin eta API esperimentalen euskarria ezarri da. nGraph OpenVINO;
• SIMD argibideak erabiliz, kodearen errendimendua optimizatu zen irteera estereorako (StereoBM/StereoSGBM), tamaina aldatzeko, maskaratzerako, biraketa, falta diren kolore-osagaien kalkulurako eta beste eragiketa askotarako;
• Funtzioaren hari anitzeko inplementazioa gehitu da pyrBehera;
• FFmpeg-en oinarritutako videoio backend-a erabiliz bideo-korronteak ateratzeko gaitasuna gehitu da multimedia-edukiontzietatik (demuxing);
• Algoritmo gehitu da kaltetutako irudien maiztasun-hautapen azkarreko berreraikitzeko FSR (Maiztasunaren Berreraikuntza Selektiboa);
• Gehitutako metodoa RIC bete gabeko eremu tipikoen interpolaziorako;
• Desbideraketa normalizatzeko metodoa gehitu da LOGOS;
• G-API moduluak (opencv_gapi), grafikoetan oinarritutako algoritmoak erabiliz irudiak prozesatzeko motor modu eraginkorrean jarduten duena, ordenagailuaren ikusmen hibrido konplexuagoak eta ikaskuntza automatikoko algoritmo sakonagoak onartzen ditu. Intel Inference Engine backend-erako laguntza eskaintzen da. Bideo korronteak prozesatzeko euskarria gehitu zaio exekuzio ereduari;
• Ezabatuta ahultasunak (CVE-2019-5063, CVE-2019-5064), eta horrek erasotzaileen kodea exekutatzera eraman dezake egiaztatu gabeko datuak XML, YAML eta JSON formatuetan prozesatzen direnean. JSON analizatzean kode nulua duen karaktere bat aurkitzen bada, balio osoa bufferera kopiatzen da, baina esleitutako memoria-eremuaren mugak gainditzen dituen behar bezala egiaztatu gabe.

Iturria: opennet.ru