De fergese bibleteek OpenCV 4.7 (Open Source Computer Vision Library) waard frijlitten, en biedt ark foar it ferwurkjen en analysearjen fan byldynhâld. OpenCV leveret mear dan 2500 algoritmen, sawol klassyk as wjerspegelje de lêste foarútgong yn kompjûterfisy en masine learsystemen. De bibleteekkoade is skreaun yn C ++ en ferspraat ûnder de BSD-lisinsje. Bindingen wurde taret foar ferskate programmeartalen, ynklusyf Python, MATLAB en Java.
De bibleteek kin brûkt wurde om objekten te werkennen yn foto's en fideo's (bygelyks herkenning fan gesichten en figueren fan minsken, tekst, ensfh.), Tracking fan 'e beweging fan objekten en kamera's, klassifikaasje fan aksjes yn fideo's, konvertearjen fan ôfbyldings, ekstrahearje 3D-modellen, 3D-romte generearje fan ôfbyldings fan stereo-kamera's, ôfbyldings fan hege kwaliteit meitsje troch ôfbyldings fan legere kwaliteit te kombinearjen, sykjen nei objekten yn 'e ôfbylding dy't fergelykber binne mei de presinteare set fan eleminten, metoaden fan masine learen tapassen, markers pleatse, mienskiplike eleminten yn ferskate identifisearje ôfbyldings, automatysk eliminearjen fan defekten lykas reade eagen.
Under de feroaringen yn 'e nije release:
- Wichtige optimalisaasje fan konvolúsjeprestaasjes yn 'e module DNN (Deep Neural Network) is útfierd mei de ymplemintaasje fan masine-learalgoritmen basearre op neurale netwurken. It Winograd snelle konvolúsje-algoritme is ymplementearre. Nije ONNX (Open Neural Network Exchange) lagen tafoege: Scatter, ScatterND, Tile, ReduceL1 en ReduceMin. Stipe tafoege foar OpenVino 2022.1-ramt en CANN-backend.
- Ferbettere kwaliteit fan QR-koade-deteksje en dekodearring.
- Stipe tafoege foar fisuele markers ArUco en AprilTag.
- Nanotrack v2 tracker tafoege basearre op neurale netwurken.
- Implementearre Stackblur blur-algoritme.
- Stipe tafoege foar FFmpeg 5.x en CUDA 12.0.
- In nije API is foarsteld foar it manipulearjen fan ôfbyldingsformaten mei meardere siden.
- Stipe tafoege foar de libSPNG-bibleteek foar it PNG-formaat.
- libJPEG-Turbo makket fersnelling mooglik mei help fan SIMD-ynstruksjes.
- Foar it Android-platfoarm is stipe foar H264 / H265 ymplementearre.
- Alle basis Python API's wurde levere.
- In nije universele backend tafoege foar fektorynstruksjes.
Boarne: opennet.ru
