liberación gratuíta da biblioteca (Biblioteca de Visión por Computador de Código Aberto), que proporciona ferramentas para procesar e analizar o contido da imaxe. OpenCV ofrece máis de 2500 algoritmos, tanto clásicos como que reflicten os últimos avances en visión por ordenador e sistemas de aprendizaxe automática. O código da biblioteca está escrito en C++ e baixo licenza BSD. As ligazóns están preparadas para varias linguaxes de programación, incluíndo Python, MATLAB e Java.
A biblioteca pode utilizarse para recoñecer obxectos en fotografías e vídeos (por exemplo, recoñecemento de rostros e figuras de persoas, texto, etc.), rastrexar o movemento de obxectos e cámaras, clasificar accións en vídeo, converter imaxes, extraer modelos 3D, etc. xerar espazo 3D a partir de imaxes de cámaras estéreo, crear imaxes de alta calidade combinando imaxes de menor calidade, procurando na imaxe obxectos similares ao conxunto de elementos presentado, aplicando métodos de aprendizaxe automática, colocando marcadores, identificando elementos comúns en diferentes imaxes, eliminando automaticamente defectos como ollos vermellos.
В :
- Engadiuse un backend para usar CUDA ao módulo DNN (Deep Neural Network) coa implementación de algoritmos de aprendizaxe automática baseados en redes neuronais e implementouse soporte experimental de API. ;
- Usando instrucións SIMD, o rendemento do código foi optimizado para a saída estéreo (StereoBM/StereoSGBM), o cambio de tamaño, o enmascaramento, a rotación, o cálculo de compoñentes de cor que faltan e moitas outras operacións;
- Engadida a implementación multiproceso da función ;
- Engadida a posibilidade de extraer fluxos de vídeo de contedores multimedia (desmuxing) usando o backend de videoio baseado en FFmpeg;
- Engadido algoritmo para a reconstrución rápida selectiva de frecuencia de imaxes danadas (Reconstrución selectiva de frecuencia);
- Método engadido para interpolación de áreas típicas sen cubrir;
- Método de normalización de desvío engadido ;
- O módulo G-API (opencv_gapi), que actúa como un motor para o procesamento de imaxes eficiente mediante algoritmos baseados en gráficos, admite algoritmos de visión por ordenador híbridos máis complexos e de aprendizaxe automática profunda. Ofrécese soporte para o backend de Intel Inference Engine. Engadido soporte para procesar fluxos de vídeo ao modelo de execución;
- Eliminado (, ), que pode levar á execución de código do atacante ao procesar datos non verificados en formatos XML, YAML e JSON. Se se atopa un carácter cun código nulo durante a análise JSON, o valor completo cópiase no búfer, pero sen comprobar correctamente se supera os límites da área de memoria asignada.
Fonte: opennet.ru