Rilis perpustakaan visi komputer OpenCV 4.2

ambil tempat rilis perpustakaan gratis OpenCV 4.2 (Open Source Computer Vision Library), yang menyediakan alat untuk memproses dan menganalisis konten gambar. OpenCV menyediakan lebih dari 2500 algoritme, baik yang klasik maupun yang mencerminkan kemajuan terkini dalam visi komputer dan sistem pembelajaran mesin. Kode perpustakaan ditulis dalam C++ dan didistribusikan oleh di bawah lisensi BSD. Binding disiapkan untuk berbagai bahasa pemrograman, termasuk Python, MATLAB dan Java.

Perpustakaan dapat digunakan untuk mengenali objek dalam foto dan video (misalnya, mengenali wajah dan sosok orang, teks, dll.), melacak pergerakan objek dan kamera, mengklasifikasikan tindakan pada video, mengubah gambar, mengekstrak model 3D, membentuk ruang 3D dari gambar dari kamera stereo, membuat gambar berkualitas tinggi dengan menggabungkan gambar dengan kualitas lebih rendah, mencari objek yang mirip dengan kumpulan elemen yang disajikan dalam gambar, menerapkan metode pembelajaran mesin, menempatkan penanda, mengidentifikasi elemen umum dalam gambar berbeda, secara otomatis menghilangkan cacat seperti mata merah.

В baru melepaskan:

• Backend untuk menggunakan CUDA telah ditambahkan ke modul DNN (Deep Neural Network) dengan penerapan algoritma pembelajaran mesin berdasarkan jaringan saraf dan dukungan API eksperimental telah diterapkan nGrafik OpenVINO;
• Dengan menggunakan instruksi SIMD, kinerja kode dioptimalkan untuk keluaran stereo (StereoBM/StereoSGBM), pengubahan ukuran, penyembunyian, rotasi, penghitungan komponen warna yang hilang, dan banyak operasi lainnya;
• Menambahkan implementasi fungsi multi-utas pyrDown;
• Menambahkan kemampuan untuk mengekstrak aliran video dari wadah media (demuxing) menggunakan backend videoio berdasarkan FFmpeg;
• Menambahkan algoritma untuk rekonstruksi selektif frekuensi cepat pada gambar yang rusak FSR (Rekonstruksi Selektif Frekuensi);
• Metode tambahan RIC untuk interpolasi pada area yang tidak terisi;
• Menambahkan metode normalisasi deviasi LOGOS;
• Modul G-API (opencv_gapi), yang bertindak sebagai mesin untuk pemrosesan gambar yang efisien menggunakan algoritme berbasis grafik, mendukung visi komputer hibrid yang lebih kompleks dan algoritme pembelajaran mesin yang mendalam. Dukungan untuk backend Intel Inference Engine disediakan. Menambahkan dukungan untuk memproses aliran video ke model eksekusi;
• Dieliminasi kerentanan (CVE-2019-5063, CVE-2019-5064), yang berpotensi menyebabkan eksekusi kode penyerang saat memproses data yang belum diverifikasi dalam format XML, YAML, dan JSON. Jika karakter dengan kode nol ditemukan selama penguraian JSON, seluruh nilai disalin ke buffer, tetapi tanpa memeriksa dengan benar apakah nilai tersebut melebihi batas area memori yang dialokasikan.

Sumber: opennet.ru