कम्प्युटर भिजन लाइब्रेरी OpenCV 4.2 को रिलीज

भयो नि: शुल्क पुस्तकालय रिलीज OpenCV 4.2 (ओपन सोर्स कम्प्यूटर भिजन लाइब्रेरी), जसले छवि सामग्री प्रशोधन र विश्लेषणको लागि उपकरणहरू प्रदान गर्दछ। OpenCV ले 2500 भन्दा बढी एल्गोरिदमहरू प्रदान गर्दछ, दुवै क्लासिक र कम्प्युटर दृष्टि र मेसिन लर्निङ प्रणालीहरूमा नवीनतम प्रगतिहरू प्रतिबिम्बित गर्दछ। पुस्तकालय कोड C++ र मा लेखिएको छ द्वारा वितरित BSD लाइसेन्स अन्तर्गत। Python, MATLAB र Java सहित विभिन्न प्रोग्रामिङ भाषाहरूको लागि बाइन्डिङहरू तयार छन्।

पुस्तकालयलाई तस्बिर र भिडियोहरूमा वस्तुहरू पहिचान गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ (उदाहरणका लागि, व्यक्तिहरूको अनुहार र आकृतिहरू, पाठ, आदि) को पहिचान, वस्तु र क्यामेराको चाल ट्र्याक गर्न, भिडियोमा कार्यहरू वर्गीकरण गर्न, छविहरू रूपान्तरण गर्न, 3D मोडेलहरू निकाल्ने, स्टेरियो क्यामेराबाट छविहरूबाट थ्रीडी स्पेस सिर्जना गर्ने, कम गुणस्तरका छविहरू मिलाएर उच्च गुणस्तरको छविहरू सिर्जना गर्ने, प्रस्तुत गरिएका तत्वहरूको सेटसँग मिल्दोजुल्दो छविमा वस्तुहरू खोज्ने, मेसिन लर्निङ विधिहरू लागू गर्ने, मार्करहरू राख्ने, फरक फरकमा साझा तत्वहरू पहिचान गर्ने। छविहरू, स्वचालित रूपमा रेड-आँखा जस्ता दोषहरू हटाउँदै।

В नयाँ रिलीज:

• न्यूरल नेटवर्कहरूमा आधारित मेसिन लर्निङ एल्गोरिदमको कार्यान्वयनको साथ DNN (डीप न्यूरल नेटवर्क) मोड्युलमा CUDA प्रयोग गर्नको लागि ब्याकइन्ड थपिएको छ र प्रयोगात्मक API समर्थन लागू गरिएको छ। nGraph OpenVINO;
• SIMD निर्देशनहरू प्रयोग गरेर, कोड प्रदर्शन स्टेरियो आउटपुट (StereoBM/StereoSGBM), रिसाइजिंग, मास्किङ, रोटेशन, हराएको रंग घटकहरूको गणना र अन्य धेरै कार्यहरूको लागि अनुकूलित गरिएको थियो;
• प्रकार्यको बहु-थ्रेडेड कार्यान्वयन थपियो pyrDown;
• FFmpeg मा आधारित videoio ब्याकइन्ड प्रयोग गरेर मिडिया कन्टेनरहरू (demuxing) बाट भिडियो स्ट्रिमहरू निकाल्ने क्षमता थपियो;
• क्षतिग्रस्त छविहरूको द्रुत आवृत्ति-चयनात्मक पुनर्निर्माणको लागि एल्गोरिथ्म थपियो FSR (फ्रिक्वेन्सी चयनात्मक पुनर्निर्माण);
• विधि थपियो रिक सामान्य अपूर्ण क्षेत्रहरूको प्रक्षेपणको लागि;
• विचलन सामान्यीकरण विधि थपियो LOGOS;
• G-API मोड्युल (opencv_gapi), जसले ग्राफ-आधारित एल्गोरिदमहरू प्रयोग गरेर प्रभावकारी छवि प्रशोधनको लागि इन्जिनको रूपमा काम गर्छ, यसले थप जटिल हाइब्रिड कम्प्युटर भिजन र गहिरो मेसिन लर्निङ एल्गोरिदमहरूलाई समर्थन गर्दछ। Intel Inference इन्जिन ब्याकइन्डको लागि समर्थन प्रदान गरिएको छ। कार्यान्वयन मोडेलमा भिडियो स्ट्रिमहरू प्रशोधन गर्न समर्थन थपियो;
• हटाइयो कमजोरीहरू (CVE-2019-5063, CVE-2019-5064), जसले XML, YAML र JSON ढाँचाहरूमा अप्रमाणित डेटा प्रशोधन गर्दा सम्भावित रूपमा आक्रमणकर्ता कोड कार्यान्वयन गर्न सक्छ। यदि JSON पार्सिङको क्रममा नल कोड भएको क्यारेक्टरको सामना भयो भने, सम्पूर्ण मान बफरमा प्रतिलिपि गरिन्छ, तर यो छुट्याइएको मेमोरी क्षेत्रको सीमाना नाघेको छ कि छैन भनेर राम्ररी जाँच नगरी।

स्रोत: opennet.ru