ओपनसीवी 4.2 कंप्यूटर विज़न लाइब्रेरी का विमोचन

हुआ निःशुल्क पुस्तकालय विमोचन ओपनसीवी 4.2 (ओपन सोर्स कंप्यूटर विज़न लाइब्रेरी), जो छवि सामग्री के प्रसंस्करण और विश्लेषण के लिए उपकरण प्रदान करता है। OpenCV 2500 से अधिक एल्गोरिदम प्रदान करता है, दोनों शास्त्रीय और कंप्यूटर विज़न और मशीन लर्निंग सिस्टम में नवीनतम प्रगति को दर्शाते हैं। लाइब्रेरी कोड C++ में लिखा गया है द्वारा वितरित बीएसडी लाइसेंस के तहत. पायथन, MATLAB और जावा सहित विभिन्न प्रोग्रामिंग भाषाओं के लिए बाइंडिंग तैयार की जाती है।

लाइब्रेरी का उपयोग फ़ोटो और वीडियो में वस्तुओं को पहचानने के लिए किया जा सकता है (उदाहरण के लिए, लोगों के चेहरे और आंकड़े, पाठ आदि को पहचानना), वस्तुओं और कैमरे की गति को ट्रैक करना, वीडियो पर क्रियाओं को वर्गीकृत करना, छवियों को बदलना, 3 डी मॉडल निकालना, स्टीरियो कैमरों से छवियों से 3डी स्पेस बनाना, कम गुणवत्ता वाली छवियों को संयोजित करके उच्च गुणवत्ता वाली छवियां बनाना, छवि में तत्वों के प्रस्तुत सेट के समान वस्तुओं की खोज करना, मशीन सीखने के तरीकों को लागू करना, मार्कर लगाना, विभिन्न छवियों में सामान्य तत्वों की पहचान करना, लाल आँख जैसे दोषों को स्वचालित रूप से समाप्त करना।

В एक नया रिहाई:

• न्यूरल नेटवर्क पर आधारित मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के कार्यान्वयन के साथ DNN (डीप न्यूरल नेटवर्क) मॉड्यूल में CUDA का उपयोग करने के लिए एक बैकएंड जोड़ा गया है और प्रयोगात्मक एपीआई समर्थन लागू किया गया है। एनग्राफ़ ओपनविनो;
• SIMD निर्देशों का उपयोग करते हुए, स्टीरियो आउटपुट (StereoBM/StereoSGBM), आकार बदलने, मास्किंग करने, घुमाने, गायब रंग घटकों की गणना करने और कई अन्य कार्यों के लिए कोड के प्रदर्शन को अनुकूलित किया गया था;
• फ़ंक्शन का बहु-थ्रेडेड कार्यान्वयन जोड़ा गया पीरडाउन;
• एफएफएमपीईजी पर आधारित वीडियोआईओ बैकएंड का उपयोग करके मीडिया कंटेनर (डीमक्सिंग) से वीडियो स्ट्रीम निकालने की क्षमता जोड़ी गई;
• क्षतिग्रस्त छवियों के तेज़ आवृत्ति-चयनात्मक पुनर्निर्माण के लिए एल्गोरिदम जोड़ा गया एफएसआर (आवृत्ति चयनात्मक पुनर्निर्माण);
• जोड़ा गया तरीका आरआईसी विशिष्ट अपूर्ण क्षेत्रों के प्रक्षेप के लिए;
• विचलन सामान्यीकरण विधि जोड़ी गई लोगो;
• जी-एपीआई मॉड्यूल (opencv_gapi), जो ग्राफ़-आधारित एल्गोरिदम का उपयोग करके कुशल छवि प्रसंस्करण के लिए एक इंजन के रूप में कार्य करता है, अधिक जटिल हाइब्रिड कंप्यूटर विज़न और डीप मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का समर्थन करता है। Intel Inference इंजन बैकएंड के लिए समर्थन प्रदान किया गया है। निष्पादन मॉडल में वीडियो स्ट्रीम के प्रसंस्करण के लिए समर्थन जोड़ा गया है;
• सफाया कमजोरियों (CVE-2019-5063, CVE-2019-5064) जो XML, YAML और JSON प्रारूपों में असत्यापित डेटा को संसाधित करते समय संभावित रूप से हमलावर कोड को निष्पादित कर सकता है। यदि JSON को पार्स करने के दौरान शून्य कोड वाला कोई वर्ण सामने आता है, तो संपूर्ण मान को बफ़र में कॉपी किया जाता है, लेकिन आवंटित मेमोरी क्षेत्र की सीमा से बाहर की उचित जाँच के बिना।

स्रोत: opennet.ru