keluaran perpustakaan percuma (Perpustakaan Penglihatan Komputer Sumber Terbuka), yang menyediakan alatan untuk memproses dan menganalisis kandungan imej. OpenCV menyediakan lebih daripada 2500 algoritma, kedua-dua klasik dan mencerminkan kemajuan terkini dalam visi komputer dan sistem pembelajaran mesin. Kod perpustakaan ditulis dalam C++ dan di bawah lesen BSD. Binding disediakan untuk pelbagai bahasa pengaturcaraan, termasuk Python, MATLAB dan Java.
Perpustakaan boleh digunakan untuk mengecam objek dalam gambar dan video (contohnya, pengecaman wajah dan figura orang, teks, dsb.), menjejaki pergerakan objek dan kamera, mengklasifikasikan tindakan dalam video, menukar imej, mengekstrak model 3D, menjana ruang 3D daripada imej daripada kamera stereo, mencipta imej berkualiti tinggi dengan menggabungkan imej berkualiti rendah, mencari objek dalam imej yang serupa dengan set elemen yang dibentangkan, menggunakan kaedah pembelajaran mesin, meletakkan penanda, mengenal pasti elemen biasa dalam berbeza imej, secara automatik menghapuskan kecacatan seperti mata merah .
Π :
- Bahagian belakang untuk menggunakan CUDA telah ditambahkan pada modul DNN (Deep Neural Network) dengan pelaksanaan algoritma pembelajaran mesin berdasarkan rangkaian saraf dan sokongan API percubaan telah dilaksanakan ;
- Menggunakan arahan SIMD, prestasi kod telah dioptimumkan untuk output stereo (StereoBM/StereoSGBM), saiz semula, pelekat, putaran, pengiraan komponen warna yang hilang dan banyak operasi lain;
- Menambah pelaksanaan berbilang benang fungsi ;
- Menambah keupayaan untuk mengekstrak strim video daripada bekas media (demuxing) menggunakan bahagian belakang videoio berdasarkan FFmpeg;
- Algoritma tambahan untuk pembinaan semula selektif frekuensi pantas bagi imej yang rosak (Pembinaan Semula Terpilih Frekuensi);
- Kaedah ditambah untuk interpolasi kawasan biasa yang tidak terisi;
- Kaedah penormalan sisihan ditambah ;
- Modul G-API (opencv_gapi), yang bertindak sebagai enjin untuk pemprosesan imej yang cekap menggunakan algoritma berasaskan graf, menyokong visi komputer hibrid yang lebih kompleks dan algoritma pembelajaran mesin yang mendalam. Sokongan untuk bahagian belakang Enjin Inferens Intel disediakan. Menambah sokongan untuk memproses strim video pada model pelaksanaan;
- Dihapuskan (, ), yang berpotensi membawa kepada pelaksanaan kod penyerang apabila memproses data yang tidak disahkan dalam format XML, YAML dan JSON. Jika aksara dengan kod nol ditemui semasa penghuraian JSON, keseluruhan nilai akan disalin ke penimbal, tetapi tanpa menyemak dengan betul sama ada ia melebihi had kawasan memori yang diperuntukkan.
Sumber: opennet.ru