bezmaksas bibliotēkas izlaidums (Open Source Computer Vision Library), kas nodrošina rīkus attēlu satura apstrādei un analīzei. OpenCV nodrošina vairāk nekā 2500 algoritmus, gan klasiskus, gan atspoguļo jaunākos sasniegumus datorredzes un mašīnmācīšanās sistēmās. Bibliotēkas kods ir rakstīts C++ un saskaņā ar BSD licenci. Saistības ir sagatavotas dažādām programmēšanas valodām, tostarp Python, MATLAB un Java.
Bibliotēku var izmantot, lai atpazītu objektus fotogrāfijās un video (piemēram, cilvēku seju un figūru, teksta atpazīšana u.c.), objektu un kameru kustības izsekošanai, darbību klasificēšanai video, attēlu konvertēšanai, 3D modeļu iegūšanai, 3D telpas ģenerēšana no attēliem no stereokamerām, augstas kvalitātes attēlu veidošana, kombinējot zemākas kvalitātes attēlus, meklējot attēlā objektus, kas ir līdzīgi uzrādītajam elementu kopumam, pielietojot mašīnmācīšanās metodes, izvietojot marķierus, identificējot kopīgos elementus dažādās attēlus, automātiski novēršot tādus defektus kā sarkano acu efekts.
В :
- DNN (Deep Neural Network) modulim ir pievienota aizmugursistēma CUDA izmantošanai ar mašīnmācīšanās algoritmu ieviešanu, pamatojoties uz neironu tīkliem, un ir ieviests eksperimentāls API atbalsts. ;
- Izmantojot SIMD norādījumus, koda veiktspēja tika optimizēta stereo izvadei (StereoBM/StereoSGBM), izmēru maiņai, maskēšanai, pagriešanai, trūkstošo krāsu komponentu aprēķināšanai un daudzām citām darbībām;
- Pievienota funkcijas vairāku pavedienu ieviešana ;
- Pievienota iespēja izvilkt video straumes no multivides konteineriem (demuxing), izmantojot videoio backend, kuras pamatā ir FFmpeg;
- Pievienots algoritms bojātu attēlu ātrai frekvences selektīvai rekonstrukcijai (Frekvenču selektīvā rekonstrukcija);
- Pievienota metode tipisku neaizpildītu laukumu interpolācijai;
- Pievienota noviržu normalizācijas metode ;
- G-API modulis (opencv_gapi), kas darbojas kā dzinējs efektīvai attēlu apstrādei, izmantojot uz grafikiem balstītus algoritmus, atbalsta sarežģītākus hibrīda datora redzējumu un dziļās mašīnmācīšanās algoritmus. Tiek nodrošināts atbalsts Intel Inference Engine aizmugursistēmai. Pievienots atbalsts video straumju apstrādei izpildes modelim;
- Likvidēts (, ), kas, apstrādājot nepārbaudītus datus XML, YAML un JSON formātos, var izraisīt uzbrucēja koda izpildi. Ja JSON parsēšanas laikā tiek sastapta rakstzīme ar nulles kodu, visa vērtība tiek kopēta buferī, taču pareizi nepārbaudot, vai tā nepārsniedz piešķirtās atmiņas apgabala robežas.
Avots: opennet.ru