ओपनसीवी 4.7 कंप्यूटर विज़न लाइब्रेरी का विमोचन

निःशुल्क लाइब्रेरी OpenCV 4.7 (ओपन सोर्स कंप्यूटर विज़न लाइब्रेरी) का विमोचन हो चुका है। यह इमेज कंटेंट को प्रोसेस करने और उसका विश्लेषण करने के लिए उपकरण प्रदान करता है। OpenCV 2500 से अधिक एल्गोरिदम प्रदान करता है, जो कंप्यूटर विज़न और मशीन लर्निंग सिस्टम के क्षेत्र में क्लासिकल और नवीनतम उपलब्धियों को दर्शाता है। लाइब्रेरी कोड C++ में लिखा गया है और BSD लाइसेंस के तहत वितरित किया जाता है। बाइंडिंग विभिन्न प्रोग्रामिंग भाषाओं के लिए तैयार की जाती है, जिसमें पायथन, MATLAB और जावा शामिल हैं।

लाइब्रेरी का उपयोग फोटोग्राफ और वीडियो में वस्तुओं को पहचानने के लिए किया जा सकता है (उदाहरण के लिए, चेहरे और मानव आकृतियां, पाठ इत्यादि को पहचानना), वस्तुओं और कैमरे की गति को ट्रैक करना, वीडियो में क्रियाओं को वर्गीकृत करना, छवियों को रूपांतरित करना, 3D मॉडल निकालना, स्टीरियो कैमरों से छवियों से 3D स्थान बनाना, निम्न-गुणवत्ता वाली छवियों को मिलाकर उच्च-गुणवत्ता वाली छवियां बनाना, तत्वों के प्रस्तुत सेट के समान छवि में वस्तुओं की खोज करना, मशीन लर्निंग विधियों को लागू करना, मार्कर लगाना, विभिन्न छवियों में सामान्य तत्वों की पहचान करना, लाल-आंख प्रभाव जैसे दोषों को स्वचालित रूप से समाप्त करना।

नई रिलीज में बदलावों में से:

• DNN (डीप न्यूरल नेटवर्क) मॉड्यूल में कन्वोल्यूशन प्रदर्शन को न्यूरल नेटवर्क पर आधारित मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के कार्यान्वयन के साथ काफी अनुकूलित किया गया है। विनोग्राड फास्ट कन्वोल्यूशन एल्गोरिदम को लागू किया गया है। नई ONNX (ओपन न्यूरल नेटवर्क एक्सचेंज) परतें जोड़ी गई हैं: स्कैटर, स्कैटरएनडी, टाइल, रिड्यूसएल1 और रिड्यूसमिन। ओपनवीनो 2022.1 फ्रेमवर्क और CANN बैकएंड के लिए समर्थन जोड़ा गया है।
• क्यूआर कोड पहचान और डिकोडिंग की गुणवत्ता में सुधार।
• ArUco और AprilTag दृश्य मार्करों के लिए समर्थन जोड़ा गया।
• न्यूरल नेटवर्क पर आधारित नैनोट्रैक v2 ट्रैकर जोड़ा गया।
• स्टैकब्लर ब्लर एल्गोरिथ्म को क्रियान्वित किया गया है।
• FFmpeg 5.x और CUDA 12.0 के लिए समर्थन जोड़ा गया।
• बहु-पृष्ठ छवि प्रारूपों में परिवर्तन करने के लिए एक नया API प्रस्तावित किया गया है।
• PNG प्रारूप के लिए libSPNG लाइब्रेरी हेतु समर्थन जोड़ा गया।
• libJPEG-टर्बो SIMD निर्देश त्वरण का उपयोग करता है।
• एंड्रॉइड प्लेटफॉर्म के लिए H264/H265 समर्थन लागू किया गया है।
• पायथन भाषा के लिए सभी बुनियादी एपीआई प्रदान किए गए हैं।
• वेक्टर निर्देशों के लिए नया सामान्य प्रयोजन बैकएंड जोड़ा गया।

स्रोत: opennet.ru