Serbestberdana pirtûkxaneya dîtina komputerê OpenCV 4.2

pêk hat 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 belav kirin ji hêla под лицензией BSD. Биндинги подготовлены для различных языков программирования, включая Python, MATLAB и Java.

Pirtûkxane dikare ji bo naskirina tiştên di wêne û vîdyoyan de (mînak, naskirina rû û fîgurên mirovan, nivîs, hwd.), şopandina tevgera tiştan û kamerayan, dabeşkirina kiryarên di vîdyoyê de, veguheztina wêneyan, derxistina modelên 3D, were bikar anîn. afirandina cîhê 3D ji wêneyên ji kamerayên stereo, afirandina wêneyên qalîteya bilind bi berhevkirina wêneyên kêm-kalîteyê, lêgerîna li tiştên di wêneyê de ku dişibin koma hêmanan de ne, sepandina rêbazên fêrbûna makîneyê, danîna nîşankeran, naskirina hêmanên hevpar ên cihêreng. wêneyan, bixweber kêmasiyên wekî çavê sor ji holê radike.

В nşh berdan:

• 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);
• Rêbaza zêdekirî 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;
• Ji holê rakirin qelsiyên (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.

Source: opennet.ru