ओपनसीवी 4.7 कंप्यूटर विज़न लाइब्रेरी का विमोचन

मुफ़्त लाइब्रेरी OpenCV 4.7 (ओपन सोर्स कंप्यूटर विज़न लाइब्रेरी) जारी की गई, जो छवि सामग्री के प्रसंस्करण और विश्लेषण के लिए उपकरण प्रदान करती है। OpenCV 2500 से अधिक एल्गोरिदम प्रदान करता है, दोनों क्लासिक और कंप्यूटर विज़न और मशीन लर्निंग सिस्टम में नवीनतम प्रगति को दर्शाते हैं। लाइब्रेरी कोड C++ में लिखा गया है और BSD लाइसेंस के तहत वितरित किया गया है। 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।

नई रिलीज में बदलावों में से:

• तंत्रिका नेटवर्क पर आधारित मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के कार्यान्वयन के साथ डीएनएन (डीप न्यूरल नेटवर्क) मॉड्यूल में कनवल्शन प्रदर्शन का महत्वपूर्ण अनुकूलन किया गया है। विनोग्राड फास्ट कन्वोल्यूशन एल्गोरिदम लागू किया गया है। नई ONNX (ओपन न्यूरल नेटवर्क एक्सचेंज) परतें जोड़ी गईं: स्कैटर, स्कैटरएनडी, टाइल, रिड्यूसएल1 और रिड्यूसमिन। OpenVino 2022.1 फ्रेमवर्क और CANN बैकएंड के लिए समर्थन जोड़ा गया।
• क्यूआर कोड का पता लगाने और डिकोडिंग की गुणवत्ता में सुधार।
• विज़ुअल मार्कर अरयूको और अप्रैलटैग के लिए समर्थन जोड़ा गया।
• तंत्रिका नेटवर्क पर आधारित नैनोट्रैक v2 ट्रैकर जोड़ा गया।
• स्टैकब्लर ब्लर एल्गोरिदम लागू किया गया।
• FFmpeg 5.x और CUDA 12.0 के लिए समर्थन जोड़ा गया।
• बहु-पृष्ठ छवि प्रारूपों में हेरफेर करने के लिए एक नया एपीआई प्रस्तावित किया गया है।
• पीएनजी प्रारूप के लिए libSPNG लाइब्रेरी के लिए समर्थन जोड़ा गया।
• libJPEG-टर्बो SIMD निर्देशों का उपयोग करके त्वरण सक्षम करता है।
• एंड्रॉइड प्लेटफ़ॉर्म के लिए, H264/H265 के लिए समर्थन लागू किया गया है।
• सभी बुनियादी पायथन एपीआई प्रदान किए गए हैं।
• वेक्टर निर्देशों के लिए एक नया सार्वभौमिक बैकएंड जोड़ा गया।

स्रोत: opennet.ru