無料ライブラリのリリース (オープンソース コンピューター ビジョン ライブラリ)、画像コンテンツを処理および分析するためのツールを提供します。 OpenCV は、古典的なアルゴリズムと、コンピュータ ビジョンおよび機械学習システムの最新の進歩を反映した 2500 を超えるアルゴリズムを提供します。 ライブラリのコードは C++ で書かれており、 BSD ライセンスに基づいて。 バインディングは、Python、MATLAB、Java などのさまざまなプログラミング言語用に用意されています。
このライブラリは、写真やビデオ内のオブジェクトの認識 (たとえば、人の顔や姿、テキストなどの認識)、オブジェクトとカメラの動きの追跡、ビデオ上のアクションの分類、画像の変換、3D モデルの抽出、ステレオカメラからの画像から 3D 空間を形成し、低品質の画像を組み合わせて高品質の画像を作成し、画像内で提示された一連の要素に類似したオブジェクトを検索し、機械学習手法を適用し、マーカーを配置し、異なる画像内の共通要素を識別します。赤目などの不具合を自動的に除去します。
В :
- CUDA を使用するためのバックエンドが DNN (ディープ ニューラル ネットワーク) モジュールに追加され、ニューラル ネットワークに基づく機械学習アルゴリズムが実装され、実験的な API サポートが実装されました。 ;
- SIMD 命令を使用することで、コードのパフォーマンスがステレオ出力 (StereoBM/StereoSGBM)、サイズ変更、マスキング、回転、欠落している色成分の計算、その他多くの操作に対して最適化されました。
- 関数のマルチスレッド実装を追加しました ;
- FFmpeg に基づく videoio バックエンドを使用してメディア コンテナからビデオ ストリームを抽出 (多重化解除) する機能が追加されました。
- 損傷した画像を周波数選択的に高速に再構築するためのアルゴリズムを追加 (周波数選択的再構成);
- 追加されたメソッド 典型的な塗りつぶされていない領域の補間用。
- 偏差正規化手法を追加 ;
- G-API モジュール (opencv_gapi) は、グラフベースのアルゴリズムを使用した効率的な画像処理のエンジンとして機能し、より複雑なハイブリッド コンピューター ビジョンと深層機械学習アルゴリズムをサポートします。 Intel Inference Engine バックエンドのサポートが提供されます。 実行モデルにビデオ ストリーム処理のサポートが追加されました。
- 排除された (, ）、XML、YAML、および JSON 形式の未検証のデータを処理するときに、攻撃者のコードが実行される可能性があります。 JSON 解析中に NULL コードを持つ文字が検出された場合、値全体がバッファーにコピーされますが、割り当てられたメモリ領域の境界を超えているかどうかは適切にチェックされません。
出所： オープンネット.ru