{"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\/it\/blog\/novosti-interneta\/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>Pubblicato <strong><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/github.com\/opencv\/opencv\">OpenCV 5.0.0<\/a><\/strong> \u2014 una grande release della libreria open source per la visione artificiale e l'elaborazione delle immagini. Il rilascio \u00e8 avvenuto <strong>6 giugno 2026<\/strong> ed \u00e8 gi\u00e0 stato contrassegnato come attuale nel repository del progetto su GitHub. OpenCV \u00e8 distribuito sotto licenza <strong>Apache-2.0<\/strong>.<\/p>\n<p><\/noindex><\/noindex><\/p>\n<p>La sostanza del rilascio \u00e8 il passaggio di OpenCV da \"libreria classica di visione artificiale\" a una piattaforma pi\u00f9 moderna per compiti CV\/AI: il progetto ha depurato le API obsolete, rielaborato il modulo di inferenza delle reti neurali, ampliato il supporto per ONNX, aggiunto funzionalit\u00e0 per scenari VLM\/LLM e aggiornato il stack 3D\/calibrazione. Gli sviluppatori descrivono OpenCV 5.0 come un ramo ora considerato stabile, mentre le nuove funzionalit\u00e0 verranno principalmente integrate l\u00ec.<\/p>\n<h3>Modifiche principali<\/h3>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>Un nuovo motore di inferenza DNN.<\/strong><br \/>\nNel modulo dnn \u00e8 stato introdotto un nuovo motore, che coesiste con il precedente. Funziona meglio con forme tensoriali dinamiche, sottografi e le moderne capacit\u00e0 di ONNX. \u00c8 stato dichiarato un copertura di oltre <strong>80% delle specifiche ONNX<\/strong>, mentre in OpenCV 4.x si copriva meno del 23%.<br \/>\nQuesto \u00e8 probabilmente il cambiamento principale del rilascio: OpenCV cerca di diventare non solo un'astrazione attorno ai modelli, ma un vero e proprio motore di inferenza integrato per le moderne reti neurali.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Scelta del motore durante il caricamento del modello.<\/strong><br \/>\nIn cv::dnn::readNet() e funzioni correlate \u00e8 stato aggiunto il parametro ENGINE_AUTO. Per impostazione predefinita, OpenCV prova prima il nuovo motore e, in caso di fallimento, torna a quello classico. Questo comportamento pu\u00f2 essere definito anche tramite la variabile di ambiente OPENCV_FORCE_DNN_ENGINE: utilizzare il vecchio motore, il nuovo, la modalit\u00e0 automatica o ONNX Runtime. I vecchi progetti non sono obbligati a passare immediatamente al nuovo motore, ma i nuovi modelli possono essere gradualmente trasferiti.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Integrazione con ONNX Runtime.<\/strong><br \/>\nOpenCV pu\u00f2 ora essere compilato con ONNX Runtime collegato. In questo modo OpenCV utilizza il proprio parser ONNX per costruire il grafo ORT, quindi non richiede il pacchetto completo di ONNX. Sono previsti parametri CMake per la compilazione: -DWITH_ONNXRUNTIME=ON e -DDOWNLOAD_ONNXRUNTIME=ON; per GPU NVIDIA \u2014 -DDOWNLOAD_ONNXRUNTIME_GPU=ON. Questa funzione sar\u00e0 utile a chi ha bisogno di inferenza GPU gi\u00e0 ora, poich\u00e9 il nuovo motore DNN di OpenCV al momento funziona solo su CPU.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Supporto per modelli vision-language.<\/strong><br \/>\nIl nuovo motore DNN include tokenizer, strati di attenzione, blocchi di decodifica, post-elaborazione e cache KV necessari per eseguire i modelli VLM \"out of the box\". Storicamente, la libreria \u00e8 stata associata all'elaborazione delle immagini, ma ora si sta avventurando nel campo dei modelli che lavorano simultaneamente con immagini e testi.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Il supporto GPU per il nuovo motore DNN non \u00e8 ancora pronto.<\/strong><br \/>\nIl nuovo motore in OpenCV 5.0 funziona solo su CPU. Il supporto nativo per GPU \u00e8 previsto per le prossime versioni; nel frattempo, si consiglia di utilizzare il motore classico o una build con ONNX Runtime e provider di esecuzione NVIDIA. Per l'inferenza CUDA su server o desktop, OpenCV 5.0 da solo non sostituisce i runtime specializzati.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Sono stati rimossi i vecchi parser Darknet e Caffe.<\/strong><br \/>\nGli sviluppatori hanno rimosso i parser Darknet e Caffe, poich\u00e9 la maggior parte dei modelli \u00e8 gi\u00e0 stata convertita in ONNX. TFLite rimane supportato tramite il motore classico, mentre il trasferimento al nuovo motore \u00e8 pianificato per un momento successivo. OpenCV abbandona i vecchi formati e si concentra su ONNX come formato principale per lo scambio di modelli.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Pulisci in modo sostanziale l'API obsoleta.<\/strong><br \/>\nRimosso C API OpenCV 1.x: funzioni come cvCreateMat() e le vecchie strutture come CvMat non fanno pi\u00f9 parte dell'API principale. \u00c8 stata rimossa anche la supporto per OpenVX, il modulo G-API \u00e8 stato trasferito in opencv_contrib, insieme al classico modulo ML. Un cambiamento che rompe con i vecchi progetti, ma era stato a lungo previsto: la libreria si sta liberando del debito tecnico accumulato nel corso degli anni.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Features2D \u00e8 stato rinominato in Features.<\/strong><br \/>\nIl modulo \u00e8 stato ampliato per i moderni vettori di caratteristiche delle reti neurali. Sono stati mantenuti nel repository principale SIFT, ORB, FAST, GoodFeaturesToTrack e MSER, mentre i rilevatori e descrittori obsoleti sono stati trasferiti in opencv_contrib. Sono stati aggiunti ALIKED, DISK e il corrispondente LightGlue. OpenCV si sta chiaramente adattando ai moderni pipeline, dove le caratteristiche delle immagini vengono sempre pi\u00f9 frequentemente estratte non da algoritmi classici, ma da reti neurali.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Nuovi tipi di dati in Core.<\/strong><br \/>\nSono stati aggiunti CV_16BF \/ cv::bfloat, CV_32U, CV_64U, CV_64S e CV_Bool. \u00c8 stato anche migliorato il supporto per array N-dimensionali, array 1D e scalari 0D. LAPACK \u00e8 sempre disponibile: se la libreria esterna non \u00e8 presente, OpenCV raccoglie un sottoinsieme minimo integrato. Le modifiche sono importanti per DNN, algoritmi numerici e compatibilit\u00e0 con formati di dati moderni, dove bfloat16 e tipi avanzati sono sempre pi\u00f9 comuni.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u00c8 stata accelerata l'elaborazione delle immagini.<\/strong><br \/>\nIn imgproc sono stati riprogettati warpAffine, warpPerspective e remap. I miglioramenti delle prestazioni sono dichiarati nel range dal 10% a oltre il 300% a seconda della piattaforma, delle dimensioni dell'immagine, del tipo di dati e dei flag dell'operazione.<br \/>\nQuesto non riguarda pi\u00f9 il modulo AI: tali ottimizzazioni sono direttamente importanti per le attivit\u00e0 classiche: flussi video, stabilizzazione, trasformazioni proiettive e preparazione dei dati prima dell'inferenza.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u00c8 stato migliorato il rendering del testo.<\/strong><br \/>\nIl vecchio meccanismo di rendering del testo \u00e8 stato sostituito con un motore TrueType basato su STB, dotato del font variabile Rubik. \u00c8 possibile collegare font personalizzati e c'\u00e8 un'ampia supporto per Unicode. Tuttavia, le scritture complesse come l'arabo e il devanagari non vengono ancora visualizzate correttamente senza Harfbuzz, e le emoji colorate non sono supportate. OpenCV diventa pi\u00f9 conveniente per la generazione di annotazioni, immagini di debug e visualizzazioni senza librerie esterne.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Aggiornati 3D e calibrazione delle telecamere.<\/strong><br \/>\ncalib3d \u00e8 stato suddiviso in geometry, calib, stereo e ptcloud. USAC \u00e8 diventato il backend standard per la valutazione robusta della omografia, matrice essenziale\/fondamentale, PnP e altri compiti. Aggiunto il pipeline di calibrazione multi-camera, supporto iniziale per la lavorazione di mesh e nuvole di punti, inclusi TSDF, ICP, importazione ed esportazione di .ply e .obj. Questo \u00e8 un passo importante per la robotica, SLAM, AR\/VR e sistemi multi-camera, dove la sola lavorazione 2D non \u00e8 pi\u00f9 sufficiente.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Riscritti esempi e documentazione.<\/strong><br \/>\nEsempi obsoleti rimossi, mentre quelli rimanenti sono stati aggiornati. Per gli esempi DNN viene utilizzata una raccolta comune di modelli, scaricabile tramite lo script download_models.py. Sono stati aggiunti esempi sperimentali per VLM e LDM, e la documentazione ha ricevuto un tema moderno, una ricerca rapida, una modalit\u00e0 chiara\/scura e una navigazione migliorata. Considerando le dimensioni di questa libreria, non si tratta di un cambiamento cosmetico: documentazione chiara e esempi pratici influenzano direttamente la possibilit\u00e0 per gli sviluppatori di passare effettivamente a OpenCV 5.x.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>In sintesi, OpenCV 5.0 non \u00e8 solo un ulteriore rilascio con ottimizzazioni, ma un aggiornamento significativo in tutto: meno eredit\u00e0 dall'era OpenCV 1.x e maggiore orientamento verso ONNX, inferenza con reti neurali, caratteristiche moderne, elaborazione 3D e accelerazione eterogenea. Questo passaggio, tuttavia, potrebbe richiedere modifiche nei progetti pi\u00f9 vecchi a causa dell'eliminazione dell'API C e del trasferimento di alcuni moduli in opencv_contrib.<\/p>\n<p>Fonte: <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. 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