Hoʻokuʻu ʻia ka waihona ʻike kamepiula OpenCV 4.2

ua hanaia релиз свободной библиотеки OpenCV 4.2 (Open Source Computer Vision Library), предоставляющей средства для обработки и анализа содержимого изображений. OpenCV предоставляет более 2500 алгоритмов, как классических, так и отражающих последние достижения в области компьютерного зрения и систем машинного обучения. Код библиотеки написан на языке С++ и mahele ʻia e под лицензией BSD. Биндинги подготовлены для различных языков программирования, включая Python, MATLAB и Java.

Hiki ke hoʻohana ʻia ka waihona e ʻike i nā mea i loko o nā kiʻi a me nā wikiō (no ka laʻana, ka ʻike ʻana i nā helehelena a me nā kiʻi o nā kānaka, kikokikona, a me nā mea ʻē aʻe), ka nānā ʻana i ka neʻe ʻana o nā mea a me nā kāmera, hoʻokaʻawale i nā hana i ke wikiō, hoʻololi i nā kiʻi, unuhi i nā hiʻohiʻona 3D, e hana ana i ka lewa 3D mai nā kiʻi mai nā kāmeʻa stereo, e hana ana i nā kiʻi kiʻekiʻe ma o ka hoʻohui ʻana i nā kiʻi haʻahaʻa haʻahaʻa, e ʻimi ana i nā mea i loko o ke kiʻi e like me nā mea i hōʻike ʻia, e hoʻohana ana i nā ʻano aʻo mīkini, ke kau ʻana i nā māka, e ʻike i nā mea maʻamau i nā ʻano like ʻole. nā kiʻi, hoʻopau aunoa i nā hemahema e like me ka maka ʻulaʻula .

В hou hoʻokuʻu:

• В модуль DNN (Deep Neural Network) с реализацией алгоритмов машинного обучения на основе нейронных сетей добавлен бэкенд для использования CUDA и реализована экспериментальная поддержка API nGraph OpenVINO;
• С использованием SIMD-инструкций проведена оптимизация производительности кода для стереовывода (StereoBM/StereoSGBM), изменения размера, наложения маски, поворота, расчёта недостающих компонентов цвета и многих других операций;
• Добавлена многопоточная реализация функции pyrDown;
• Добавлена возможность извлечения видеопотоков из медиаконтейнеров (demuxing) при помощи бэкенда videoio на базе FFmpeg;
• Добавлен алгоритм для быстрой частотно-селективной реконструкции повреждённых изображений FSR (Frequency Selective Reconstruction);
• Hoʻohui ʻia ke ʻano RIC для интерполяции типовых незаполненных областей;
• Добавлен метод нормализации отклонений LOGOS;
• В модуле G-API (opencv_gapi), выполняющем функции движка для эффективной обработки изображений с использованием алгоритмов на основе графов, реализована поддержка более сложных гибридных алгоритмов компьютерного зрения и глубинного машинного обучения. Обеспечена поддержка бэкенда Intel Inference Engine. В модель выполнения добавлена поддержка обработки видеопотоков;
• Hoʻopau ʻia nawaliwali (CVE-2019-5063, CVE-2019-5064), которые потенциально могут привести к выполнению кода атакующего при обработке непроверенных данных в форматах XML, YAML и JSON. Если в процессе разбора JSON встретился символ с нулевым кодом, значение целиком копируется в буфер, но без должной проверки выхода за границы выделенной области памяти.

Source: opennet.ru