{"id":181944,"date":"2026-06-08T02:48:45","date_gmt":"2026-06-08T00:48:46","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/novosti-interneta\/opencv-5-0-0"},"modified":"2026-06-08T02:48:45","modified_gmt":"2026-06-08T00:48:46","slug":"opencv-5-0-0","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/hu\/blog\/news\/opencv-5-0-0","title":{"rendered":"OpenCV 5.0.0","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p><img decoding=\"async\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/0827c35d7663a25a36859f66c23893bc.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><\/p>\n<p><noindex>      <noindex><\/p>\n<p>Megjelent <strong><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/github.com\/opencv\/opencv\">OpenCV 5.0.0<\/a><\/strong> \u2014 egy jelent\u0151s kiad\u00e1s a ny\u00edlt forr\u00e1sk\u00f3d\u00fa sz\u00e1m\u00edt\u00f3g\u00e9pes l\u00e1t\u00e1s \u00e9s k\u00e9pfeldolgoz\u00f3 k\u00f6nyvt\u00e1r sz\u00e1m\u00e1ra. A kiad\u00e1s d\u00e1tuma <strong>2026. j\u00fanius 6.<\/strong> \u00e9s m\u00e1r a projekt GitHub-repozit\u00f3rium\u00e1ban aktu\u00e1lisk\u00e9nt van nyilv\u00e1ntartva. Az OpenCV az <strong>Apache-2.0<\/strong>.<\/p>\n<p><\/noindex><\/noindex><\/p>\n<p>licensz alatt \u00e9rhet\u0151 el. A kiad\u00e1s l\u00e9nyege, hogy az OpenCV a \"klasszikus sz\u00e1m\u00edt\u00f3g\u00e9pes l\u00e1t\u00e1s k\u00f6nyvt\u00e1r\" koncepci\u00f3b\u00f3l egy modernebb CV\/Ai platformra v\u00e1ltott: a projekt tiszt\u00e1zta a r\u00e9gi API-t, \u00e1tform\u00e1lta a neur\u00e1lis h\u00e1l\u00f3zati infere\u00e1l\u00e1s modult, b\u0151v\u00edtette az ONNX t\u00e1mogat\u00e1st, alapot biztos\u00edtott a VLM\/LLM szcen\u00e1ri\u00f3khoz \u00e9s friss\u00edtette a 3D\/kalibr\u00e1l\u00e1si stack-et. A fejleszt\u0151k az OpenCV 5.0-t a m\u00e1r stabilnak sz\u00e1m\u00edt\u00f3 \u00e1gnak nevezik, az \u00faj funkci\u00f3k els\u0151sorban ide ker\u00fclnek.<\/p>\n<h3>F\u0151bb v\u00e1ltoz\u00e1sok<\/h3>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>\u00daj DNN-infere\u00e1l\u00e1si motor.<\/strong><br \/>\nA dnn modulban egy \u00faj motor jelent meg, amely p\u00e1rhuzamosan m\u0171k\u00f6dik a r\u00e9gi motorral. Ez jobban kezeli a dinamikus tenzorform\u00e1kat, az alh\u00e1l\u00f3kat \u00e9s az ONNX modernebb lehet\u0151s\u00e9geit. A lefedetts\u00e9get t\u00f6bb mint <strong>80%-\u00e1ra terjed ki az ONNX specifik\u00e1ci\u00f3nak,<\/strong>m\u00edg az OpenCV 4.x kevesebb mint 23%-ot fedett le.<br \/>\nEz val\u00f3sz\u00edn\u0171leg a kiad\u00e1s legfontosabb v\u00e1ltoz\u00e1sa: az OpenCV nem csup\u00e1n egy r\u00e9teg a modellek k\u00f6r\u00fcl, hanem egy teljes \u00e9rt\u00e9k\u0171 be\u00e1gyazott infere\u00e1l\u00e1si motor a modern neur\u00e1lis h\u00e1l\u00f3zatok sz\u00e1m\u00e1ra.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>A motor kiv\u00e1laszt\u00e1sa a modell bet\u00f6lt\u00e9sekor.<\/strong><br \/>\nA cv::dnn::readNet() \u00e9s a hozz\u00e1 kapcsol\u00f3d\u00f3 funkci\u00f3k most m\u00e1r tartalmaznak egy ENGINE_AUTO param\u00e9tert. Alap\u00e9rtelmez\u00e9s szerint az OpenCV el\u0151sz\u00f6r megpr\u00f3b\u00e1lja az \u00faj motort, \u00e9s ha ez nem siker\u00fcl, visszat\u00e9r a klasszikusra. A viselked\u00e9s a OPENCV_FORCE_DNN_ENGINE k\u00f6rnyezeti v\u00e1ltoz\u00f3val is be\u00e1ll\u00edthat\u00f3: v\u00e1laszthat\u00f3 a r\u00e9gi motor, az \u00faj, az automatikus \u00fczemm\u00f3d vagy az ONNX Runtime. A r\u00e9gi projekteknek nem kell azonnal teljesen \u00e1tt\u00e9rni\u00fck az \u00faj motorra, de az \u00faj modelleket fokozatosan \u00e1t lehet \u00e1ll\u00edtani.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Integr\u00e1ci\u00f3 az ONNX Runtime-tal.<\/strong><br \/>\nMost m\u00e1r \u00f6sszeszerelhet\u0151 az OpenCV csatlakoztatott ONNX Runtime-tal. Az OpenCV saj\u00e1t ONNX parser-t haszn\u00e1l az ORT gr\u00e1f elk\u00e9sz\u00edt\u00e9s\u00e9hez, ez\u00e9rt nem ig\u00e9nyli a teljes ONNX csomagot. A telep\u00edt\u00e9shez a CMake -DWITH_ONNXRUNTIME=ON \u00e9s -DDOWNLOAD_ONNXRUNTIME=ON param\u00e9tereket kell haszn\u00e1lni; NVIDIA GPU eset\u00e9n -DDOWNLOAD_ONNXRUNTIME_GPU=ON. Ez a funkci\u00f3 hasznos lesz azok sz\u00e1m\u00e1ra, akiknek m\u00e1r most sz\u00fcks\u00e9g\u00fck van GPU infere\u00e1l\u00e1sra, mivel az OpenCV \u00faj DNN motorja egyel\u0151re csak CPU-n m\u0171k\u00f6dik.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>T\u00e1mogat\u00e1s a vision-language modellek sz\u00e1m\u00e1ra.<\/strong><br \/>\nAz \u00faj DNN-motor tokent\u00edzarokat, figyelmi r\u00e9tegeket, dek\u00f3dol\u00f3 blokkokat, ut\u00f3feldolgoz\u00e1st \u00e9s KV-cache-t tartalmaz, amelyek sz\u00fcks\u00e9gesek a VLM modellek \"do-it-yourself\" ind\u00edt\u00e1s\u00e1hoz. A k\u00f6nyvt\u00e1r t\u00f6rt\u00e9nelmileg a k\u00e9pfeldolgoz\u00e1ssal volt kapcsolatos, most pedig a k\u00e9pet \u00e9s sz\u00f6veget egyidej\u0171leg feldolgoz\u00f3 modellek ter\u00fclet\u00e9re l\u00e9p.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Az \u00faj DNN-motor GPU-t\u00e1mogat\u00e1sa m\u00e9g nem k\u00e9sz\u00fclt el.<\/strong><br \/>\nAz OpenCV 5.0 \u00faj motorja kiz\u00e1r\u00f3lag CPU-n m\u0171k\u00f6dik. A nat\u00edv GPU-t\u00e1mogat\u00e1st a k\u00f6vetkez\u0151 kiad\u00e1sokban \u00edg\u00e9rik; jelenleg a GPU-hoz az klasszikus motort vagy az ONNX Runtime-ot \u00e9s NVIDIA v\u00e9grehajt\u00e1si szolg\u00e1ltat\u00f3kat tartalmaz\u00f3 \u00f6ssze\u00e1ll\u00edt\u00e1st aj\u00e1nlj\u00e1k. Az OpenCV 5.0 \u00f6n\u00e1ll\u00f3an nem helyettes\u00edti a specializ\u00e1lt runtime-okat szerver- vagy asztali CUDA-inferenci\u00e1hoz.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>A r\u00e9gi Darknet \u00e9s Caffe elemz\u0151k elt\u00e1vol\u00edt\u00e1sra ker\u00fcltek.<\/strong><br \/>\nA fejleszt\u0151k elt\u00e1vol\u00edtott\u00e1k a Darknet \u00e9s Caffe elemz\u0151ket, mivel a legt\u00f6bb modellt m\u00e1r \u00e1tkonvert\u00e1lt\u00e1k ONNX form\u00e1tumba. A TFLite jelenleg a klasszikus motoron kereszt\u00fcl m\u0171k\u00f6dik, a new motorra val\u00f3 \u00e1tt\u00e9r\u00e9s k\u00e9s\u0151bbre van tervezve. Az OpenCV elhagyja a r\u00e9gi form\u00e1tumokat, \u00e9s az ONNX-t a modellek f\u0151csereform\u00e1tumak\u00e9nt  helyezi el\u0151t\u00e9rbe.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Nagy takar\u00edt\u00e1s a elavult API-n.<\/strong><br \/>\nAz OpenCV 1.x C API elt\u00e1vol\u00edt\u00e1sra ker\u00fclt: az olyan funkci\u00f3k, mint a cvCreateMat() \u00e9s a r\u00e9gi CvMat t\u00edpus m\u00e1r nem r\u00e9sze a f\u0151 API-nak. Az OpenVX t\u00e1mogat\u00e1sa is elt\u00e1vol\u00edt\u00e1sra ker\u00fclt, a G-API modul az opencv_contrib-ba ker\u00fclt, ugyanoda ker\u00fclt a klasszikus ML-modul is. Ez egy szak\u00edt\u00f3 v\u00e1ltoz\u00e1s a r\u00e9gi projektek sz\u00e1m\u00e1ra, de r\u00e9g\u00f3ta indokolt: a k\u00f6nyvt\u00e1r megszabadul a t\u00f6bb \u00e9vtized alatt felhalmoz\u00f3dott technikai ad\u00f3ss\u00e1g\u00e1t\u00f3l.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>A Features2D elnevez\u00e9s Features-re v\u00e1ltozott.<\/strong><br \/>\nA modul kib\u0151v\u00fclt a modern neuronh\u00e1l\u00f3s jellemz\u0151k vektorai al\u00e1. A f\u0151 t\u00e1rol\u00f3ban a SIFT, ORB, FAST, GoodFeaturesToTrack \u00e9s MSER maradt, m\u00edg a r\u00e9gi detektorokat \u00e9s le\u00edr\u00f3kat az opencv_contrib-ba helyezt\u00e9k \u00e1t. Hozz\u00e1adt\u00e1k az ALIKED, DISK \u00e9s a LightGlue p\u00e1ros\u00edt\u00f3t. Az OpenCV nyilv\u00e1nval\u00f3an alkalmazkodik a modern folyamatokhoz, ahol a k\u00e9pek jellemz\u0151it egyre gyakrabban nem klasszikus algoritmusok, hanem neuronh\u00e1l\u00f3k extrah\u00e1lj\u00e1k.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u00daj adatt\u00edpusok a Core-ban.<\/strong><br \/>\n\u00daj t\u00edpusok ker\u00fcltek hozz\u00e1ad\u00e1sra: CV_16BF \/ cv::bfloat, CV_32U, CV_64U, CV_64S \u00e9s CV_Bool. Tov\u00e1bb\u00e1 javult az N-dimenzion\u00e1lis t\u00f6mb\u00f6k, 1D t\u00f6mb\u00f6k \u00e9s 0D skalarok t\u00e1mogat\u00e1sa. A LAPACK mostant\u00f3l mindig el\u00e9rhet\u0151: ha a k\u00fcls\u0151 k\u00f6nyvt\u00e1r nem \u00e1ll rendelkez\u00e9sre, az OpenCV egy be\u00e9p\u00edtett minim\u00e1lis alhalmazt gy\u0171jt \u00f6ssze. Ezek a v\u00e1ltoz\u00e1sok fontosak a DNN, numerikus algoritmusok \u00e9s a modern adatform\u00e1tumokkal val\u00f3 kompatibilit\u00e1s szempontj\u00e1b\u00f3l, ahol a bfloat16 \u00e9s a kiterjesztett t\u00edpusok egyre gyakrabban fordulnak el\u0151.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Felgyorsult a k\u00e9pfeldolgoz\u00e1s.<\/strong><br \/>\nAz imgproc-ban a warpAffine, warpPerspective \u00e9s remap funkci\u00f3k \u00fajra lettek dolgozva. A teljes\u00edtm\u00e9nyjavul\u00e1s 10%-t\u00f3l t\u00f6bb mint 300%-ig terjedhet a platformt\u00f3l, a k\u00e9p m\u00e9ret\u00e9t\u0151l, az adat t\u00edpus\u00e1t\u00f3l \u00e9s a m\u0171velet z\u00e1szl\u00f3it\u00f3l f\u00fcgg\u0151en.<br \/>\nEz m\u00e1r nem csak az AI-modulr\u00f3l sz\u00f3l \u2014 az ilyen optimaliz\u00e1l\u00e1sok k\u00f6zvetlen\u00fcl fontosak a klasszikus feladatokhoz: videostream-ek, stabiliz\u00e1l\u00e1s, projekci\u00f3s transzform\u00e1ci\u00f3k \u00e9s az adatok el\u0151k\u00e9sz\u00edt\u00e9se az infer\u00e1l\u00e1s el\u0151tt.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Jav\u00edtott\u00e1k a sz\u00f6vegkimenetet.<\/strong><br \/>\nA r\u00e9gi sz\u00f6veg-rajzol\u00e1si mechanizmus helyett egy STB-alap\u00fa TrueType motor ker\u00fclt bevezet\u00e9sre, az integr\u00e1lt Rubik vari\u00e1lhat\u00f3 bet\u0171t\u00edpussal. Felhaszn\u00e1l\u00f3i bet\u0171t\u00edpusok csatlakoztathat\u00f3k, sz\u00e9lesk\u00f6r\u0171 Unicode t\u00e1mogat\u00e1s \u00e9rhet\u0151 el. Ugyanakkor a bonyolult \u00edr\u00e1sform\u00e1k, mint p\u00e9ld\u00e1ul az arab \u00e9s a devanagari m\u00e9g mindig helytelen\u00fcl jelennek meg Harfbuzz n\u00e9lk\u00fcl, \u00e9s a sz\u00ednes emoji-k nem t\u00e1mogatottak. Az OpenCV k\u00e9nyelmesebb\u00e9 v\u00e1lik annot\u00e1ci\u00f3k, hibakeres\u0151 k\u00e9pek \u00e9s vizualiz\u00e1ci\u00f3k gener\u00e1l\u00e1s\u00e1ban k\u00fcls\u0151 k\u00f6nyvt\u00e1rak n\u00e9lk\u00fcl.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Friss\u00edtett\u00e9k a 3D-t \u00e9s a kamer\u00e1k kalibr\u00e1l\u00e1s\u00e1t.<\/strong><br \/>\nA calib3d felosztva lett geometry, calib, stereo \u00e9s ptcloud modulokra. Az USAC lett a standard h\u00e1tt\u00e9r a stabil homogr\u00e1fia, az essential\/fundamental matrix, PnP \u00e9s egy\u00e9b feladatok megszor\u00edt\u00e1s\u00e1hoz. Hozz\u00e1adt\u00e1k a t\u00f6bbkamer\u00e1s kalibr\u00e1l\u00e1s folyamat\u00e1t, kezdeti t\u00e1mogat\u00e1s a h\u00e1l\u00f3zatok \u00e9s pontfelh\u0151k feldolgoz\u00e1s\u00e1hoz, bele\u00e9rtve a TSDF, ICP, .ply \u00e9s .obj import\u00e1l\u00e1st \u00e9s export\u00e1l\u00e1st. Ez fontos l\u00e9p\u00e9s a robotik\u00e1ban, SLAM-ban, AR\/VR-ban \u00e9s t\u00f6bbkamer\u00e1s rendszerekben, ahol a puszta 2D-feldolgoz\u00e1s m\u00e1r r\u00e9gen el\u00e9gtelen.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>A p\u00e9ld\u00e1k \u00e9s a dokument\u00e1ci\u00f3 \u00fajra lett dolgozva.<\/strong><br \/>\nA r\u00e9gi p\u00e9ld\u00e1k t\u00f6r\u00f6lve lettek, a megmaradtakat friss\u00edtett\u00e9k. A DNN p\u00e9ld\u00e1khoz egy k\u00f6z\u00f6s modellgy\u0171jtem\u00e9ny haszn\u00e1latos, amelyet let\u00f6lthet egy download_models.py script seg\u00edts\u00e9g\u00e9vel. K\u00eds\u00e9rleti p\u00e9ld\u00e1k ker\u00fcltek hozz\u00e1ad\u00e1sra VLM \u00e9s LDM sz\u00e1m\u00e1ra, \u00e9s a dokument\u00e1ci\u00f3 modern t\u00e9ma, gyors keres\u00e9s, vil\u00e1gos\/s\u00f6t\u00e9t m\u00f3d \u00e9s jav\u00edtott navig\u00e1ci\u00f3 kapott. Egy ilyen nagy k\u00f6nyvt\u00e1r eset\u00e9ben ez nem csup\u00e1n kozmetikai v\u00e1ltoz\u00e1s: a norm\u00e1lis dokument\u00e1ci\u00f3 \u00e9s a m\u0171k\u00f6d\u0151 p\u00e9ld\u00e1k k\u00f6zvetlen\u00fcl befoly\u00e1solj\u00e1k, hogy a fejleszt\u0151k val\u00f3ban \u00e1t tudnak-e t\u00e9rni az OpenCV 5.x-re.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u00d6sszess\u00e9g\u00e9ben az OpenCV 5.0 nem csup\u00e1n egy \u00fajabb kiad\u00e1s optimaliz\u00e1l\u00e1sokkal, hanem egy jelent\u0151s friss\u00edt\u00e9se mindennek: kevesebb \u00f6r\u00f6ks\u00e9g az OpenCV 1.x korszak\u00e1b\u00f3l \u00e9s t\u00f6bb f\u00f3kusz az ONNX-re, a neur\u00e1lis h\u00e1l\u00f3s infer\u00e1l\u00e1sra, a modern jellemz\u0151kre, a 3D-feldolgoz\u00e1sra \u00e9s a heterog\u00e9n gyors\u00edt\u00e1sra. Ugyanakkor a r\u00e9gi projektek eset\u00e9ben a v\u00e1lt\u00e1s m\u00f3dos\u00edt\u00e1sokat ig\u00e9nyelhet a C API elt\u00e1vol\u00edt\u00e1sa \u00e9s a modulok egy r\u00e9sz\u00e9nek az opencv_contrib-ba val\u00f3 \u00e1thelyez\u00e9se miatt.<\/p>\n<p>Forr\u00e1s: <a \ncontent=\"nofollow\" rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.linux.org.ru\/news\/development\/18313193\">linux.org.ru<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"<p>\u041e\u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u043e\u0432\u0430\u043d OpenCV 5.0.0 \u2014 \u043a\u0440\u0443\u043f\u043d\u044b\u0439 \u0432\u044b\u043f\u0443\u0441\u043a \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u043e\u0439 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439. \u0420\u0435\u043b\u0438\u0437 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043b\u0441\u044f 6 \u0438\u044e\u043d\u044f 2026 \u0433\u043e\u0434\u0430 \u0438 \u0443\u0436\u0435 \u043e\u0442\u043c\u0435\u0447\u0435\u043d \u043a\u0430\u043a \u0430\u043a\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0432 \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430 \u043d\u0430 GitHub. OpenCV \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e\u0434 \u043b\u0438\u0446\u0435\u043d\u0437\u0438\u0435\u0439 Apache-2.0. \u0421\u0443\u0442\u044c \u0440\u0435\u043b\u0438\u0437\u0430 \u2014 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0445\u043e\u0434 OpenCV \u043e\u0442 \u00ab\u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f\u00bb \u043a \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0441\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043f\u043b\u0430\u0442\u0444\u043e\u0440\u043c\u0435 \u0434\u043b\u044f CV\/AI-\u0437\u0430\u0434\u0430\u0447: \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u0442\u0438\u043b \u0441\u0442\u0430\u0440\u043e\u0435 API, \u043f\u0435\u0440\u0435\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043b [&hellip;]<\/p>\n","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"author":8,"featured_media":181945,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[702],"tags":[],"class_list":["post-181944","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-news"],"aioseo_notices":[],"aioseo_head":"\n\t\t<!-- All in One SEO 5.0.3 - aioseo.com -->\n\t<meta name=\"description\" content=\"\u041e\u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u043e\u0432\u0430\u043d\" \/>\n\t<meta name=\"robots\" content=\"max-image-preview:large\" \/>\n\t<meta name=\"author\" content=\"Erik Peterson\"\/>\n\t<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/prohoster.info\/hu\/blog\/news\/opencv-5-0-0\" \/>\n\t\t<meta name=\"generator\" content=\"All in One SEO (AIOSEO) 5.0.3\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:locale\" content=\"hu_HU\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:site_name\" content=\"ProHoster | \u041a\u0443\u043f\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430\u0434\u0435\u0436\u043d\u044b\u0439 \u0445\u043e\u0441\u0442\u0438\u043d\u0433 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0430\u0439\u0442\u043e\u0432 \u0441 \u0437\u0430\u0449\u0438\u0442\u043e\u0439 \u043e\u0442 DDoS, VPS VDS \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u044b\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:title\" content=\"\ud83e\udd47OpenCV 5.0.0 | ProHoster\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:description\" content=\"\u041e\u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u043e\u0432\u0430\u043d\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/prohoster.info\/hu\/blog\/news\/opencv-5-0-0\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/prohoster.info\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/logo-350.jpg\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:image:secure_url\" content=\"https:\/\/prohoster.info\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/logo-350.jpg\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"350\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"350\" \/>\n\t\t<meta property=\"article:published_time\" content=\"2026-06-08T00:48:46+00:00\" \/>\n\t\t<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2026-06-08T00:48:46+00:00\" \/>\n\t\t<meta property=\"article:publisher\" content=\"https:\/\/www.facebook.com\/prohoster\" \/>\n\t\t<meta property=\"article:author\" content=\"https:\/\/www.facebook.com\/prohoster\" \/>\n\t\t<!-- All in One SEO -->\n\n","aioseo_head_json":{"title":"\ud83e\udd47OpenCV 5.0.0 | ProHoster","description":"Megjelent","canonical_url":"https:\/\/prohoster.info\/hu\/blog\/news\/opencv-5-0-0","robots":"max-image-preview:large","keywords":"","webmasterTools":{"miscellaneous":""},"schema":null,"og:locale":"hu_HU","og:site_name":"ProHoster | \u041a\u0443\u043f\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430\u0434\u0435\u0436\u043d\u044b\u0439 \u0445\u043e\u0441\u0442\u0438\u043d\u0433 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0430\u0439\u0442\u043e\u0432 \u0441 \u0437\u0430\u0449\u0438\u0442\u043e\u0439 \u043e\u0442 DDoS, VPS VDS \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u044b","og:type":"article","og:title":"\ud83e\udd47OpenCV 5.0.0 | ProHoster","og:description":"\u041e\u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u043e\u0432\u0430\u043d","og:url":"https:\/\/prohoster.info\/hu\/blog\/news\/opencv-5-0-0","og:image":"https:\/\/prohoster.info\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/logo-350.jpg","og:image:secure_url":"https:\/\/prohoster.info\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/logo-350.jpg","og:image:width":350,"og:image:height":350,"article:published_time":"2026-06-08T00:48:46+00:00","article:modified_time":"2026-06-08T00:48:46+00:00","article:publisher":"https:\/\/www.facebook.com\/prohoster","article:author":"https:\/\/www.facebook.com\/prohoster"},"aioseo_meta_data":[],"gt_translate_keys":[{"key":"link","format":"url"}],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/181944","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/users\/8"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=181944"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/prohoster.info\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/181944\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/media\/181945"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=181944"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=181944"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=181944"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}