OpenCV 4.2 ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੀ ਰਿਲੀਜ਼

ਹੋਇਆ 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 ਦੁਆਰਾ ਵੰਡਿਆ под лицензией BSD. Биндинги подготовлены для различных языков программирования, включая Python, MATLAB и Java.

ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਫੋਟੋਆਂ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓਜ਼ ਵਿੱਚ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਲੋਕਾਂ ਦੇ ਚਿਹਰਿਆਂ ਅਤੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ, ਟੈਕਸਟ, ਆਦਿ), ਵਸਤੂਆਂ ਅਤੇ ਕੈਮਰਿਆਂ ਦੀ ਗਤੀ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨਾ, ਵੀਡੀਓ ਵਿੱਚ ਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦਾ ਵਰਗੀਕਰਨ, ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਣ, 3D ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਕੱਢਣਾ, ਸਟੀਰੀਓ ਕੈਮਰਿਆਂ ਤੋਂ ਚਿੱਤਰਾਂ ਤੋਂ 3D ਸਪੇਸ ਬਣਾਉਣਾ, ਘੱਟ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜ ਕੇ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਬਣਾਉਣਾ, ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨਾ ਜੋ ਤੱਤ ਦੇ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਸਮੂਹ ਦੇ ਸਮਾਨ ਹਨ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿਧੀਆਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ, ਮਾਰਕਰ ਲਗਾਉਣਾ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਿੱਚ ਸਾਂਝੇ ਤੱਤਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਚਿੱਤਰ, ਆਟੋਮੈਟਿਕਲੀ ਨੁਕਸ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਲਾਲ ਅੱਖ।

В ਨਵਾਂ ਰਿਹਾਈ:

• 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 ਖ਼ੁਦਕੁਸ਼ੀ (Frequency Selective Reconstruction);
• ਜੋੜਿਆ ਗਿਆ ਤਰੀਕਾ RIC для интерполяции типовых незаполненных областей;
• Добавлен метод нормализации отклонений ਲੋਗੋ;
• 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;
• ਖਤਮ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ (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.

ਸਰੋਤ: opennet.ru