Liberasyon bibliyotèk vizyon òdinatè OpenCV 4.2

pran plas 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 distribiye pa под лицензией BSD. Биндинги подготовлены для различных языков программирования, включая Python, MATLAB и Java.

Bibliyotèk la ka itilize pou rekonèt objè nan foto ak videyo (pa egzanp, rekonesans figi ak figi moun, tèks, elatriye), swiv mouvman an nan objè ak kamera, klasifye aksyon nan videyo, konvèti imaj, ekstrè modèl 3D, jenere espas 3D apati imaj ki soti nan kamera stereo, kreye imaj kalite siperyè nan konbine imaj ki pi ba, chèche objè nan imaj la ki sanble ak seri eleman yo prezante a, aplike metòd aprantisaj machin, mete makè, idantifye eleman komen nan diferan. imaj, otomatikman elimine defo tankou je wouj.

В nouvo lage:

• 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);
• Metòd te ajoute 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;
• Elimine frajilite yo (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.

Sous: opennet.ru