ilmainen kirjaston julkaisu (Open Source Computer Vision Library), joka tarjoaa työkaluja kuvasisällön käsittelyyn ja analysointiin. OpenCV tarjoaa yli 2500 XNUMX algoritmia, jotka ovat sekä klassisia että heijastavat viimeisimpiä edistysaskeleita tietokonenäkö- ja koneoppimisjärjestelmissä. Kirjastokoodi on kirjoitettu C++ ja BSD-lisenssillä. Sidotukset valmistetaan useille ohjelmointikielille, mukaan lukien Python, MATLAB ja Java.
Kirjastoa voidaan käyttää valokuvien ja videoiden kohteiden tunnistamiseen (esim. ihmisten kasvojen ja hahmojen, tekstin tunnistus), esineiden ja kameroiden liikkeen seurantaan, toimien luokitteluun videossa, kuvien muuntamiseen, 3D-mallien poimimiseen, 3D-tilan luominen stereokameroiden kuvista, korkealaatuisten kuvien luominen yhdistämällä huonolaatuisia kuvia, etsimällä kuvasta esineitä, jotka ovat samankaltaisia kuin esitetty elementtisarja, soveltamalla koneoppimismenetelmiä, sijoittamalla merkkejä, tunnistamalla yhteisiä elementtejä eri kuvia poistamalla automaattisesti viat, kuten punasilmäisyyden.
В :
- DNN (Deep Neural Network) -moduuliin on lisätty taustajärjestelmä CUDA:n käyttöä varten, jossa on toteutettu hermoverkkoihin perustuvia koneoppimisalgoritmeja ja kokeellinen API-tuki on otettu käyttöön. ;
- SIMD-ohjeiden avulla koodin suorituskyky optimoitiin stereolähtöä (StereoBM/StereoSGBM), koon muuttamista, peittämistä, kiertoa, puuttuvien värikomponenttien laskemista ja monia muita toimintoja varten;
- Lisätty toiminnon monisäikeinen toteutus ;
- Lisätty mahdollisuus poimia videovirtoja mediasäiliöistä (demuxing) käyttämällä FFmpeg-pohjaista videoio-taustaohjelmaa;
- Lisätty algoritmi vaurioituneiden kuvien nopeaan taajuusselektiiviseen rekonstruointiin (Frequency Selective Reconstruction);
- Lisätty menetelmä tyypillisten täyttämättömien alueiden interpolointiin;
- Lisätty poikkeamien normalisointimenetelmä ;
- G-API-moduuli (opencv_gapi), joka toimii tehokkaan kuvankäsittelyn moottorina graafipohjaisten algoritmien avulla, tukee monimutkaisempia hybriditietokonenäköä ja syvällisiä koneoppimisalgoritmeja. Saatavilla on tuki Intel Inference Engine -taustajärjestelmälle. Lisätty tuki videovirtojen käsittelyyn suoritusmalliin;
- Eliminoitu (, ), mikä voi mahdollisesti johtaa hyökkääjäkoodin suorittamiseen käsiteltäessä vahvistamattomia tietoja XML-, YAML- ja JSON-muodoissa. Jos JSON-jäsentämisen aikana kohdataan merkki, jolla on tyhjä koodi, koko arvo kopioidaan puskuriin, mutta tarkistamatta kunnolla, ylittääkö se varatun muistialueen rajoja.
Lähde: opennet.ru