Peluncuran perpustakaan gratis OpenCV 4.7 (Open Source Computer Vision Library), yang menyediakan alat untuk memproses dan menganalisis konten gambar, telah dilakukan. OpenCV menyediakan lebih dari 2500 algoritme, baik klasik maupun yang mencerminkan kemajuan terkini dalam sistem visi komputer dan pembelajaran mesin. Kode perpustakaan ditulis dalam C++ dan didistribusikan 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.
Perubahan dalam rilis baru meliputi:
- Optimalisasi kinerja konvolusi yang signifikan pada modul DNN (Deep Neural Network) dilakukan dengan penerapan algoritma pembelajaran mesin berbasis jaringan saraf. Algoritma konvolusi cepat Winograd telah diterapkan. Menambahkan lapisan ONNX (Open Neural Network Exchange) baru: Scatter, ScatterND, Tile, ReduceL1, dan ReduceMin. Menambahkan dukungan untuk kerangka OpenVino 2022.1 dan backend CANN.
- Peningkatan kualitas deteksi dan decoding kode QR.
- Menambahkan dukungan untuk penanda visual ArUco dan AprilTag.
- Menambahkan pelacak Nanotrack v2 berdasarkan jaringan saraf.
- Menerapkan algoritma blur Stackblur.
- Menambahkan dukungan untuk FFmpeg 5.x dan CUDA 12.0.
- API baru untuk memanipulasi format gambar multi-halaman telah diusulkan.
- Menambahkan dukungan untuk perpustakaan libSPNG untuk format PNG.
- libJPEG-Turbo menggunakan percepatan menggunakan instruksi SIMD.
- Dukungan untuk H264/H265 telah diterapkan untuk platform Android.
- Semua API dasar untuk bahasa Python disediakan.
- Menambahkan backend universal baru untuk instruksi vektor.
Sumber: opennet.ru