Ntọhapụ nke ọba akwụkwọ ọhụụ kọmputa OpenCV 4.2

mere 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 kesara site под лицензией BSD. Биндинги подготовлены для различных языков программирования, включая Python, MATLAB и Java.

Enwere ike iji ọbá akwụkwọ ahụ mata ihe dị na foto na vidiyo (dịka ọmụmaatụ, ịmara ihu na ọnụ ọgụgụ ndị mmadụ, ederede, wdg), nyochaa mmegharị nke ihe na igwefoto, nhazi ihe omume na vidiyo, ịtụgharị onyonyo, wepụta ụdị 3D, na-emepụta oghere 3D site na ihe oyiyi sitere na igwefoto stereo, ịmepụta ihe oyiyi dị elu site na ijikọta ihe oyiyi dị ala, na-achọ ihe ndị dị na oyiyi ahụ yiri ihe ndị a na-ewepụta, na-etinye usoro mmụta igwe, itinye akara, na-achọpụta ihe ndị a na-ahụkarị na dị iche iche. onyonyo, na-ewepụ ntụpọ dị ka anya uhie na-akpaghị aka.

В ọhụrụ tọhapụ:

• 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);
• Usoro agbakwunyere 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;
• Ewepụrụ adịghị ike (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.

isi: opennet.ru